人工智能程序设计——语言、框架和大模型编程实践

正版全新

65.55 9.5折 69 全新

库存2件

上海浦东

作者邹勤主编程杨李华玮

出版社清华大学出版社

ISBN9787302728771

出版时间2022-12

装帧其他

开本16开

纸张胶版纸

定价69元

货号5091893

上书时间2026-11-10

商品详情

品相描述：全新

商品描述: 【书    名】人工智能程序设计——语言、框架和大模型编程实践
【书    号】 9787302728771
【出版社】清华大学出版社
【作    者】邹勤主编程杨李华玮
【出版日期】 2026-10-01
【开    本】 16开
【定    价】 69.00元

【编辑推荐】
本书深入浅出，涵盖了理论基础和实践进阶，适合零基础读者学习AI。

【内容简介】
人工智能(AI)正深度重塑世界，编程能力与工程思维是核心支撑。本书为AI学习者打造了一条实战化进阶路径，内容涵盖：Python基础与工具库，从语法核心到数据处理(NumPy/OpenCV)，构建编程与可视化闭环能力；人工智能基础，以线性回归、神经元到卷积神经网络为脉络，结合PyTorch代码剖析梯度消失等工程痛点；深度学习框架实践，对比实现PyTorch/Paddle/MindSpore的模型开发流程，通过手写识别实战掌握框架差异；AI实战实验，提供目标检测、语义分割的完整工程指南(数据标注→程序设计→性能评估)，并拓展基于大模型的应用(大模型代码补全、智能体开发、OpenClaw部署)。
  本书以练习驱动思考，培养AI编程动手能力，不仅适合普通高校、高职院校人工智能等相关专业教学使用（配套课件和源代码），也适合转型工程师和交叉学科研究者自学使用，助力读者掌握主流AI程序设计的方法和技巧，提升AI的使用能力。

【目录】
目录

第1章Python基础

1.1Python环境配置

1.2Python语法基础

1.2.1Python常用数据类型

1.2.2Python控制流

1.2.3Python的函数和类

1.2.4面向对象编程

1.2.5Python的模块和包

练习

第2章Python工具库

2.1文件/目录常用工具库

2.1.1OS

2.1.2Path

2.1.3Shutil

2.2Random

2.2.1生成随机整数

2.2.2生成随机浮点数

2.2.3从列表中随机选择

2.2.4随机打乱列表顺序

2.2.5生成随机分布数值

2.2.6设置随机种子

2.3NumPy

2.3.1安装NumPy

2.3.2NumPy数组

2.4OpenCV和Pillow

2.4.1读取和显示图像

2.4.2图像缩放

2.4.3图像裁剪

2.4.4图像转换

2.4.5绘制图形

2.4.6绘制文字

2.5可视化工具

2.5.1Matplotlib

2.5.2Seaborn

2.6科学计算库SciPy

2.7机器学习库Scikit?learn

练习

第3章人工智能基础

3.1人工智能概述

3.1.1人工智能是什么

3.1.2人类的智能是怎么样的

3.1.3人工智能的发展历史

3.1.4人工智能、机器学习、深度学习和强化学习

3.1.5机器学习的范式

3.2线性回归

3.3人工神经元

3.4多层感知机

3.4.1多层感知机的实现

3.4.2前向传播和反向传播

3.4.3优化器

3.4.4梯度消失和梯度爆炸

3.4.5过拟合、欠拟合

3.4.6多层感知机预测学生成绩

3.5卷积神经网络

3.5.1卷积层

3.5.2池化层

3.5.3归一化层

3.5.4Dropout层

练习

第4章AI程序设计框架

4.1AI程序设计框架简介

4.1.1深度学习框架的发展历程

4.1.2深度学习框架的工作流程

4.1.3主流深度学习框架PyTorch、Paddle、MindSpore

4.2CUDA配置

4.3PyTorch

4.3.1PyTorch简介

4.3.2Torch安装

4.3.3张量Tensor

4.3.4自动微分

4.3.5PyTorch核心模块

4.3.6PyTorch手写数字识别

4.4Paddle

4.4.1Paddle简介

4.4.2Paddle安装

4.4.3Paddle手写数字识别

4.5MindSpore

4.5.1MindSpore简介

4.5.2MindSpore安装

4.5.3MindSpore的核心组件

4.5.4MindSpore手写数字识别

练习

第5章人工智能程序设计实验(Ⅰ)

5.1目标检测任务概述

5.2目标检测PyTorch实战

5.2.1PyTorch YOLOv8

5.2.2工程配置

5.2.3数据标注

5.2.4关键代码分析

5.3目标检测Paddle实战

5.3.1GitHub仓库、Gitee仓库下载

5.3.2PaddleYOLO工程

5.3.3PaddleYOLO数据集

5.3.4PaddleYOLO配置文件

5.3.5运行

5.4目标检测MindSpore实战

5.4.1MindYOLO工程

5.4.2MindYOLO数据集

5.4.3MindYOLO配置文件

5.4.4运行

5.5目标检测模型昇腾平台部署

5.5.1Atlas 200I DK A2开发者套件介绍

5.5.2Atlas 200I DK A2开发流程

5.5.3Atlas 200I DK A2离线推理——目标检测

练习

第6章人工智能程序设计实验(Ⅱ)

6.1语义分割任务概述

6.2语义分割PyTorch实战

6.2.1工程结构

6.2.2数据集处理

6.2.3运行

6.2.4关键代码分析

6.3语义分割Paddle实战

6.3.1项目结构

6.3.2数据集整理

6.3.3配置文件

6.3.4运行

6.4语义分割MindSpore实战

6.4.1项目结构

6.4.2数据集整理

6.4.3关键代码分析

6.5语义分割模型昇腾平台部署

练习

第7章大模型编程实验

7.1大模型定义与发展现状

7.1.1大模型的技术定义

7.1.2发展历程与阶段特征

7.2DeepSeek介绍

7.3DeepSeek编程实战

7.3.1代码补全与生成

7.3.2文档摘要与信息抽取

7.3.3智能对话系统搭建

7.4AI智能体实战

7.4.1AI智能体相关介绍

7.4.2Dify平台构建AI智能体

7.4.3OpenClaw本地部署实战

练习

参考文献

【前言】
前言

人类文明的每一次跃迁，皆始于对自身边界的突破。从蒸汽机解放体力，到计算机延展脑力，我们始终在追问：何为智能？何以创造智能？人工智能(AI)的诞生并非偶然，而是人类认知范式从“解释世界”转向“重构世界”的哲学实践。它既是工具理性的巅峰之作，也是对“造物主”角色的深刻隐喻——当算法开始理解语言、识别图像、预测未来，我们触及的不仅是技术革命，更是对意识本质的再定义。

AI架起了一座桥梁：它沟通了人类独特的认知方式与机器可执行的逻辑世界，它将抽象思维转化为可计算的逻辑，将直觉经验沉淀为可复制的模型。这种能力，使人类首次得以系统性延伸自身的认知疆域，从疾病诊断到星际探索，从文化传承到社会治理。AI不仅是效率的引擎，更是文明存续的“第二自我”——在数据洪流中寻找规律，在混沌复杂中建立秩序，*终指向一个更自主、更协同、更可持续的人类未来。

今日之AI，正经历从“感知智能”向“认知智能”的范式跃迁。大语言模型涌现出类人的推理能力，强化学习在虚拟与现实边界开疆拓土，具身智能体正学习理解物理世界。然而，繁荣背后暗藏隐忧——技术民主化陷阱：预训练模型降低了应用门槛，却加剧了“调参师”与“创造者”的分化。真正的竞争力不在于调用API，而在于深刻理解算法本质，并针对场景创新设计。当自动驾驶决定生死，当深度伪造模糊真实，唯有掌握底层逻辑的程序员，才能在设计源头植入伦理约束，使技术向善不流于口号。因此，培养兼具理论洞见与工程能力的AI程序设计者，已成为数字文明时代的战略任务。他们将是算法公平的守护者、技术创新的引擎，更是人机共生的架构师。

本书以“学习—理解—实践”为脉络，构建四维能力体系。

（1） Python： AI的母语，介绍基础语法、数组和矩阵操作方法、精讲NumPy张量运算、科学计算库等，奠定算法实现基础。

（2）人工智能基础：介绍深度神经网络的理论和运算模型，剖析机器学习三大范式的数学本质。

（3）深度学习框架：介绍PyTorch、Paddle、MindSpore等主流深度学习框架，对比教学其差异。

（4）编程实战：设计从手写字符识别到图像分割、目标检测，以及智能体构建的编程任务，在解决真实问题中融会贯通。

本书适合： ①计算机/人工智能/信息科学/自动化等

专业学生，进行AI编程基础课程学习； ②转型工程师，从Web/移动开发转向AI核心层，掌握模型研发全流程； ③交叉学科研究者(生物、金融、社会科学)，获得自主实现AI解决方案的能力。本书拒绝“黑箱式”教学——每个实践案例，书中代码均通过编程验证，并提供云盘代码下载。鉴于人工智能仍在快速发展阶段，许多方面尚未达成完整结论或普遍共识，在撰写本书时，我们力争展现人工智能程序设计的*新技术。由于作者理论水平和实践经验所限，书中不足和疏漏之处在所难免，敬请读者批评指正。

编写AI程序，是与机器共舞的创造仪式。每一次反向传播的迭代，都是人类智能与机器智能的协同进化。愿本书助您掌握这门“未来世界的元技能”，在代码中构筑理解智能的阶梯，在算法中书写技术人文主义的宣言。

谨以此书献给所有探索智能未来的造梦者。

作者

2026年夏