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Python人工智能

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作者刘伟善 著

出版社清华大学出版社

出版时间2020-04

版次1

装帧其他

上书时间2024-11-20

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   商品详情   

品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 刘伟善 著
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2020-04
  • 版次 1
  • ISBN 9787302547792
  • 定价 59.80元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 页数 241页
【内容简介】

    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。

 


【作者简介】
刘伟善
【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 我的第一组程序,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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