人工智能算法Python案例实战【正版新书】
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江苏无锡
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作者吕鉴涛
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115543073
出版时间2021-01
装帧平装
开本16开
定价69.8元
货号1202200499
上书时间2024-06-29
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内容摘要
商品简介本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书也用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。本书适合对人工智能领域感兴趣并有一定数学基础的相关人员阅读，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。作者简介吕鉴涛，党员，归国计算机科学博士，政府特聘科技专家。曾任职中关村有名企业为不错软件工程师。本科和硕士就读于华中师范大学。后留学于加拿大DalhousieUniversity。毕业后任职于加拿大联邦政府。2010年回国创业，将企业做成行业知名品牌。带领团队研发出优选抢先发售并量产的3D食品打印机，引发国内各大媒体争相报道。拥有多项个人和软件著作权。目录章绪论11．1人工智能的起源与发展11．2人工智能的主要应用行业与领域21．3中国人工智能发展现状31．4Python与人工智能41．5构建Python人工智能编程环境5第2章数据处理常用算法112．1傅里叶变换112．1．1傅里叶分析的由来112．1．2傅里叶变换原理与应用112．2卷积162．2．1数字信号处理与卷积运算162．2．2NumPy卷积函数202．2．3二维矩阵卷积计算212．2．4图像卷积应用示例222．3二分法求解232．4最小二乘法曲线拟合252．4．1最小二乘法的来历252．4．2最小二乘法与曲线拟合252．5泰勒级数302．5．1泰勒公式302．5．2泰勒级数展开与多项式近似312．6差分法逼近微分342．6．1差分法简介342．6．2差分的不同形式及其代码实现352．7蒙特卡罗方法362．7．1蒙特卡罗方法原理372．7．2蒙特卡罗方法应用382．8梯度下降算法402．8．1方向导数与梯度412．8．2梯度下降422．8．3基于梯度下降算法的线性回归43第3章图像识别与Python编程实践493．1图像识别发展简介493．2图像识别基本算法503．2．1边缘检测503．2．2角点检测643．2．3几何形状检测683．2．4尺度不变特征变换723．3OpenCV与视频图像处理743．3．1视频读写处理743．3．2运动轨迹标记763．3．3运动检测803．3．4运动方向检测853．4基于ImageAI的图像识别883．4．1图像预测883．4．2目标检测923．5人脸识别953．5．1基于Dlib的人脸识别953．5．2基于Face_recognition的人脸识别1033．6TesseractOCR与文本智能识别1083．6．1TesseractOCR的安装配置1083．6．2基于Pytesseract的字符识别1093．6．3条形码检测与识别1103．7基于百度AI的智能图像识别1153．7．1通用物体识别1163．7．2车牌识别117第4章语音识别与Python编程实践1194．1语音识别简介1194．1．1语音识别的起源与发展1194．1．2语音识别的基本原理1204．2语音识别PythonSDK1214．2．1Microsoft语音识别框架SAPI1214．2．2Speech1234．2．3Python_Speech_Features1244．2．4SpeechRecognition1284．3MFCC语音特征值提取算法1314．3．1MFCC语音特征值提取算法简介1314．3．2语音信号分帧1334．3．3计算MFCC系数1414．4基于百度AI的语音识别1494．4．1百度语音简介1494．4．2百度语音识别1504．5基于音频指纹的音乐识别1554．5．1音频信号采集与播放1564．5．2音频指纹生成1574．5．3数据存储与检索1614．6语音克隆技术简介165第5章自然语言处理与Python编程实践1695．1NLP的发展趋势与关键技术1695．1．1NLP的发展趋势1695．1．2NLP的关键技术1705．2NLP工具集NLTK1705．2．1NLTK的安装1705．2．2基于NLTK的简单文本分析1715．3文本切分与标准化1765．3．1文本切分1765．3．2中文分词1775．3．3标准化1865．4词性标注1915．5文本分类1935．6语言检测识别2025．6．1基于Langdetect的语言检测2025．6．2基于Langid的语言检测2035．6．3基于N-gram算法的语言检测2045．7情感分析2075．7．1简易情感分类器示例2075．7．2基于NLTK的电影评论情感分类209第6章深度学习与Python编程实践2126．1深度学习常用算法2126．1．1卷积神经网络2136．1．2循环神经网络2196．1．3生成对抗网络2246．2深度学习框架及其应用2306．2．1Theano2306．2．2PyTorch2436．2．3TensorFlow253第7章量子计算与Python编程实践2607．1量子计算概述2617．1．1什么是量子计算2617．1．2人工智能与量子计算2627．2量子计算发展现状2637．2．1国外量子计算发展概况2637．2．2中国量子计算进展2667．3IBMQuantumExperience量子计算云平台2677．3．1IBMQuantumExperience平台账号注册2687．3．2IBMQuantumExperience量子电路设计与运行2687．4基于Qiskit的量子计算Python编程接口2747．5基于Qiskit的量子计算编程实践2767．5．1Qconfig．py配置文件2767．5．2基于模拟终端的算法电路运行2767．5．3基于物理芯片的算法电路运行2777．5．4量子电路可视化2797．5．5量子傅里叶变换2807．6RigettiComputing量子编程平台2857．6．1ForestSDK简介2857．6．2PyQuil安装2867．6．3PyQuil量子编程示例286第8章区块链技术与Python编程实践2888．1区块链技术简介2888．2区块链编程环境配置2918．3区块链技术与编程实践2938．3．1区块链的定义与创建2938．3．2共识机制2968．3．3创建节点2978．3．4测试运行示例区块链2998．3．5一致性算法301第9章并行计算与Python编程实践3049．1基于Multiprocessing的并行计算3049．1．1进程创建与管理3059．1．2进程数据交换3069．1．3进程同步3099．2GPU并行计算3129．2．1PyCUDA并行计算3139．2．2NumbaGPU高性能计算3179．3MPI并行计算3199．3．1mpi4py简介3199．3．2mpi4py的安装与测试3199．3．3mpi4py并行计算3209．4ipyparallel并行计算3309．4．1ipyparallel的安装与启动3309．4．2ipyparallel并行计算3300章增强现实与Python编程实践33510．1AR技术简介33510．2基于OpenCV的AR实现33610．2．1照相机模型33610．2．2基于OpenCV的AR编程实例337
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