Python人工智能分析与实战

人工智能(artificial intelligence，AI)通常是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。AI的核心问题包括建构能够跟人类
相似甚至超越人类的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。

AI是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，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。它是一门
包罗万象、极富挑战性的科学，由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等。总的来说，
AI研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常要人类智能才能完成的复杂(高危)工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂(高危)工作”的理解是不同的。

AI的应用非常广泛，主要表现在以下几个领域： 

(1) 问题求解。把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。

(2) 逻辑推理与定理证明。在逻辑推理中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作（如医疗诊断和信息检索）都可以和定理证明问题一样加以形式化。

(3) 自然语言处理。其主要课题是计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注意大量的常识，生成和理解自然语言。

(4) 智能信息检索技术。将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机和突破口。

(5) 专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。

本书为什么会在众多语言当中选择Python来实现人工智能分析与实战呢？其主要原因是： Python是一种效率极高的语言，相比众多其他语言，使用Python编写程序时具有简单、易学、易读、易维护等特点。
此外，
对程序员来说，社区是非常重要的，大多数程序员都需要向解决过类似问题的人寻求建议，在需要有人帮助解决问题时，有一个联系紧密、互帮互助的社区至关重要，Python社区就是这样一个社区。

本书将人工智能的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何利用Python的核心代码以及强大的函数库实现人工智能的分析与实战。不管你是人工智能的初学者，还是想进一步拓展对人工智能领域的认知，本书都是一个重要且不可错过的资源，它能帮助你了解如何使用Python实现人工智能的各种实战问题。

本书编写特色主要表现在以下几方面。

1.  内容浅显易懂

本书不会纠缠于晦涩难懂的概念，而是整本书力求用浅显易懂的语言引出概念，用常用的方式介绍编程，用清晰的逻辑解释思路。

2.  知识点全面

书中从人工智能绪论出发，接着介绍Python的用法，然后介绍Python数学与算法，再由实例总结巩固人工智能在各领域中的大战，全面系统地由浅到深贯穿整本书内容。

3.  实用性强

书中每章节都做到理论与实例相结合，内容丰富、实用，帮助读者快速领会知识要点。书中的实例与经典应用具有超强的实用性，并且书中源代码、数据集等读者都可免费、轻松获得。

全书共8章，各章的主要内容包括： 

第1章为人工智能绪论，主要包括人工智能的定义、人工智能的研究方向、人工智能的三大学派、新一代人工智能等
。

第2章为Python编程与进阶，主要包括Python特点、Python搭建环境、Python语法基础、程序控制等。

第3章为Python数学与算法，主要包括枚举算法、递推算法、模拟算法、逻辑推理、冒泡排序等。

第4章为机器学习大战，主要包括机器学习概述、监督学习、非监督学习、半监督学习等。

第5章为神经网络大战，主要包括深度学习、人工神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络等。

第6章为深度学习大战，主要包括TensorFlow深度学习概述、迈进TensorFlow、CTC模型及实现、自编码网络实战、生成对抗网络实战等。

第7章为强化学习大战，主要包括深度强化学习的数学模型、SARSA算法、
QLearning算法、DQN算法等。

第8章为人工智能大战，主要包括爬虫实战、智能聊天机器人实战、餐饮菜单推荐引擎、人脸识别等。

互联网、物联网对全球的覆盖，以及计算机技术的不断提升，推动了人工智能技术的快速发展，并且使其在各个行业领域中得到广泛应用。通过本书的学习，我们要学会利用Python解决人工智能中的各种实际问题，达到应用自如的程度。

本书由佛山科学技术学院李娅编写。

由于时间仓促，加之作者水平有限，书中错误和疏漏之处在所难免。诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。

作者
2024年4月

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述 经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python人工智能分析与实战相关知识。全书共8章，主要内容包括人工智能绪论、Python编程与进阶、Python数学与运算、机器学习大战、神经网络大战、深度学习大战、强化学习大战、人工智能大战等内容。通过本书的学习，可使读者领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现人工智能的普遍性与专业性。
本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

李娅（1978年生），女，河南信阳人，武汉大学计算机系硕士研究生毕业。现佛山科学技术学院计算机科学与技术系计算机副教授。

第1章人工智能绪论

1.1人工智能的定义

1.2人工智能的研究方向

1.3三大类人工智能

1.4人工智能的三大学派

1.4.1符号主义学派

1.4.2连接主义学派

1.4.3行为主义学派

1.5人工智能的发展史

1.5.1人工智能的起源

1.5.2人工智能的发展历程

1.6新一代人工智能

1.6.1新一代人工智能的主驱动因素

1.6.2新一代人工智能的主要特征

1.7人工智能的关键技术

第2章Python编程与进阶

2.1Python特点

2.2Python搭建环境

2.3Jupyter Notebook的安装与使用

2.3.1Jupyter Notebook的下载与安装

2.3.2运行Jupyter Notebook

2.3.3Jupyter Notebook的使用

2.4Python语法基础

2.4.1Python编程基础

2.4.2基本数据类型

2.4.3Python字符串

2.4.4列表

2.4.5元组

2.4.6字典

2.4.7集合

2.5程序控制

2.5.1顺序结构

2.5.2分支结构

2.5.3循环结构

2.6Python函数

2.6.1定义一个函数

2.6.2函数调用

2.7Python模块

2.7.1引入模块

2.7.2搜索路径

2.7.3__name__属性

2.7.4命名空间和作用域

2.7.5相关函数

第3章Python数学与算法

3.1枚举算法

3.2递推算法

3.3模拟算法

3.4逻辑推理

3.5冒泡排序

3.6选择排序

3.7插入排序

3.8快速排序

3.9二分查找

3.10勾股树

3.11玫瑰曲线

第4章机器学习大战

4.1机器学习概述

4.1.1机器学习分类

4.1.2深度学习

4.1.3机器学习的应用

4.2监督学习

4.2.1kNN算法

4.2.2线性回归

4.2.3逻辑回归

4.2.4支持向量机

4.2.5朴素贝叶斯分类器

4.2.6决策树

4.2.7随机森林

4.3非监督学习

4.3.1k均值聚类

4.3.2密度聚类

4.3.3层次聚类

4.3.4主成分分析

4.3.5高斯混合模型

4.3.6受限玻尔兹曼机

4.4半监督学习

4.4.1半监督思想

4.4.2半监督算法的类别

4.4.3半监督分类算法

4.4.4半监督学习实战

第5章神经网络大战

5.1深度学习

5.1.1神经网络的基本概念

5.1.2深度学习的发展历程

5.1.3深度学习基本理论

5.2人工神经网络基础

5.2.1神经元与感知器

5.2.2学习过程建模

5.2.3反向传播

5.3卷积神经网络

5.3.1从神经网络到卷积神经网络

5.3.2Python实现卷积神经网络

5.3.3实现模仿绘画

5.4循环神经网络

5.4.1Keras中的循环层

5.4.2LSTM层和GRU层 

5.4.3循环神经网络的高级用法

第6章深度学习大战

6.1TensorFlow深度学习概述

6.1.1深度学习特性

6.1.2深度学习的构架

6.1.3深度学习的思想

6.2迈进TensorFlow

6.2.1TensorFlow环境构建

6.2.2Geany开发环境

6.2.3TensorFlow编程基础

6.3CTC模型及实现

6.4BiRNN实现语音识别

6.4.1语音识别背景

6.4.2获取并整理样本

6.4.3训练模型

6.5自编码网络实战

6.5.1自编码网络的结构

6.5.2自编码网络的代码实现

6.6生成对抗网络实战

6.6.1GAN结构

6.6.2GAN基本架构

6.6.3GAN实战

6.7深度神经网络实战

6.7.1AlexNet模型

6.7.2VGG模型

6.7.3GoogLeNet模型

6.7.4残差网络

6.7.5InceptionResNet v2结构

6.7.6VGG艺术风格转移

第7章强化学习大战

7.1深度强化学习的数学模型

7.1.1强化学习系统的基本模型

7.1.2基于值函数的深度强化学习算法

7.1.3基于策略梯度的深度强化学习算法

7.1.4AC算法

7.2SARSA算法

7.2.1SARSA算法概述

7.2.2SARSA算法流程

7.2.3SARSA算法实战

7.3QLearning算法

7.4DQN算法

7.4.1DQN算法原理

7.4.2DQN算法实战

第8章人工智能大战

8.1爬虫实战

8.1.1什么是爬虫

8.1.2网络爬虫是否合法

8.1.3Beautiful Soup工具

8.1.4网络爬虫实现

8.1.5创建云起书院爬虫

8.2智能聊天机器人实战

8.2.1网页自动化

8.2.2语音处理

8.2.3图形化用户交互界面

8.2.4智能聊天机器人程序实现

8.3餐饮菜单推荐引擎

8.3.1推荐问题的描述

8.3.2协同过滤算法

8.3.3餐饮菜单实现

8.4人脸识别

8.4.1OpenCV

8.4.2人脸识别过程

8.4.3多线程

8.4.4人脸识别实现

参考文献

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述 经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python人工智能分析与实战相关知识。全书共8章，主要内容包括人工智能绪论、Python编程与进阶、Python数学与运算、机器学习大战、神经网络大战、深度学习大战、强化学习大战、人工智能大战等内容。通过本书的学习，可使读者领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现人工智能的普遍性与专业性。
本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

李娅（1978年生），女，河南信阳人，武汉大学计算机系硕士研究生毕业。现佛山科学技术学院计算机科学与技术系计算机副教授。