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人工智能应用与开发

人工智能应用与开发

出版社:上海交通大学出版社出版时间:2022-10-01
开本: 26cm 页数: 224页
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人工智能应用与开发 版权信息

  • ISBN:9787313251848
  • 条形码:9787313251848 ; 978-7-313-25184-8
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

人工智能应用与开发 内容简介

人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人等。其中机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,它能够不断从经历和数据中吸取经验教训,从而应对未来的预测任务。

人工智能应用与开发 目录

Python基础篇
第1章 Python概述
1.1 Python简介
1.2 Python的应用领域
1.3 Python的环境搭建
1.4 Python的基本语法
1.5 本章小结
第2章 Python数据类型
2.1 基本数据类型
2.2 组合数据类型
2.3 本章小结
第3章 Python数据运算
3.1 算术运算符
3.2 比较(关系)运算符
3.3 赋值运算符
3.4 位运算符
3.5 逻辑运算符
3.6 成员运算符
3.7 身份运算符
3.8 运算符优先级
3.9 本章小结
第4章 Python流程控制
4.1 顺序结构
4.2 分支结构(if语句)
4.3 循环语句
4.4 异常处理
4.5 本章小结
第5章 Python函数设计
5.1 函数概述
5.2 函数的参数传递
5.3 函数的返回值
5.4 函数的递归
5.5 内置函数
5.6 高阶函数
5.7 模块概述
5.8 _name_属性和dir函数
5.9 本章小结
第6章 Python编程库(模块)的导入
6.1 基本概念
6.2 模块的导入方法
6.3 常见科学类库及其使用
6.4 本章小结
有监督学习经典模型篇
第7章 线性分类器
7.1 线性分类器的基本原理
7.2 设计线性分类器
7.3 应用举例——良/恶性乳腺癌肿瘤预测
7.4 本章小结
……
无监督学习经典模型篇
神经网络与深度学习篇
参考文献
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人工智能应用与开发 作者简介

袁红春,男,博士,上海海洋大学教授,博士生导师,江苏海门人,汉族。2002年6月毕业于中国科学技术大学模式识别与智能系统专业,获工学博士学位。主要研究方向:专家系统、智能计算、智能信息处理。承担数据结构、面向对象程序设计、神经网络和算法复杂性理论等多门本科和研究生的计算机主干课程教学工作。

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