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Python人工智能

Python人工智能

出版社:清华大学出版社出版时间:2020-03-01
开本: 16开 页数: 235页
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Python人工智能 版权信息

  • ISBN:9787302547792
  • 条形码:9787302547792 ; 978-7-302-54779-2
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

Python人工智能 本书特色

本书系统地介绍了基于Python 平台的人工智能的原理及实现过程,全书共7 章。第1 章“从这里开始认 识Python”,介绍人工智能及Python 基础知识;第2 章“Python 语法基础”,通过生动有趣的实验实例介绍 Python 编程语法知识;第3 章“Python 程序设计”,以实例为基础,介绍Python 的编程方法;第4 章“数据 结构”,通过范例介绍列表、元组、字典、集合、函数等数据结构的使用方法;第5 章“数据库及应用”,主 要介绍Python 数据库应用及Web 应用开发技术,通过实例讲解Python 数据库应用;第6 章“大数据应用”, 基于实例,主要介绍网络爬虫、Excel 数据爬取及分析处理等技术,了解数据挖掘分析处理等大数据应用技 术的一般设计流程;第7 章“人工智能”,以具体实例讲解照片人脸识别、图像识别、视频人脸识别、聊天 机器人、微信语音聊天机器人、图文识别、语音识别及花朵识别等人工智能深度学习技术。 本书图文并茂,示例丰富,讲解细致透彻,介绍深入浅出,章后练习精广,具有很强的实用性和可操作 性,适合初学或自学Python 的学生,可作为中小学STEM 教育或培训机构的人工智能课程教材,也可作为 大中专院校人工智能、软件工程、计算机等专业以及相关课程的教材或参考书,还可以当作全国计算机二级 (Python)考试的教材使用。

Python人工智能 内容简介

这是一本专门针对中学生和中专、中技、中职、大专等院校学生的编程学习用书。作者选用真实问题为课例,能够有效地激起学习者的兴趣。书中介绍的图像识别、人脸识别、语音识别等人工智能技术均应用实例,以求由浅入深地帮助学习者轻松学习Python编程,从认识Python、了解语法,到编程入门,再到了解人工智能应用的开发,把学习Python编程变成好玩的事情。通过本书的学习,学生可以爱上编程、学会编程,甚至*后成为一位真正的编程高手。

Python人工智能 目录

第1 章 从这里开始认识Python,1
1.1 什么是Python, 1
1.2 Python 能做什么 ,4
1.3 Python 与人工智能, 6
1.4 Python 的安装, 8
1.5 PyCharm 编辑器的安装,11
1.6 Sublime Text 3 的安装以及插件配置,16
本章学习评价,22
第2 章 Python 语法基础,23
2.1 我的**组程序,23
2.2 Python 语句及标识,25
2.3 Python 常量与变量,31
2.4 基本数据类型,34
2.5 数值转换,38
2.6 基本函数,41
本章学习评价,45
第3 章 Python 程序设计,47
3.1 画图,47
3.2 学生分数归档,53
3.3 for/while 循环语句,59
3.4 循环结构语句嵌套,65
3.5 比赛对手,68
3.6 银行账户登记系统实例,73
3.7 万年历编程实例,76
本章学习评价,80
第4 章 数据结构,83
4.1 列表的操作,83
4.2 列表的常用算法,87
4.3 多维列表,92
4.4 多维列表排序,97
4.5 元组,102
4.6 字典,106
4.7 集合,112
4.8 自定义函数, 116
4.9 类及其属性, 120
4.10 Python 库及其模块,127
本章学习评价,135
第5 章 数据库及应用,138
5.1 图形用户界面,138
5.2 进程与线程, 144
5.3 数据库操作, 148
5.4 Web 应用入门,153
5.5 测试与打包, 157
5.6 实现购物车实例,161
5.7 Python MySQL 学生成绩管理系统,163
本章学习评价,170
第6 章 大数据应用,171
6.1 爬取Excel 表格数据,171
6.2 Python 爬取Excel 数据,175
6.3 Python 数据处理,178
6.4 简单爬虫,181
6.5 网络爬虫,185
6.6 网络词云处理,192
本章学习评价,197
第7 章 人工智能,198
7.1 静态照片人脸识别,198
7.2 图像识别技术,201
7.3 视频人脸识别,205
7.4 智能聊天机器人,210
7.5 微信语音聊天机器人,214
7.6 图文识别技术,218
7.7 语音识别技术,223
7.8 拍图识花技术,228
本章学习评价,235
参考文献,236
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