Python AI项目实战 9787512432239
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作者[美]Serge Kruk
出版社北京航空航天大学出版社有限公司
ISBN9787512432239
出版时间2020-06
装帧平装
开本16开
定价79元
货号11067931
上书时间2024-06-29
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目录
第1章 概述
1.1 本书面向哪些问题
1.2 本书的特点
1.2.1 运行模型
1.2.2 关于符号的解释
1.3 实践中去学习：两栖动物共存
第2章 线性连续模型
2.1 掺杂（Mixing）
2.1.1 构建模型
2.1.2 变化量
2.1.3 组合问题
2.2 混合（Blending）
2.2.1 构建模型
2.2.2 变化量
2.3 项目管理
2.3.1 构建模型
2.3.2 变化量
2.4 多级模型
2.4.1 问题实例
2.4.2 构建模型
2.4.3 变化量
2.5 模式分类
2.5.1 构建模型
2.5.2 可执行模型
第3章 隐线性连续模型
3.1 分段线性
3.1.1 构建模型
3.1.2 变化量
3.2 曲线拟合
3.2.1 构建模型
3.2.2 变化量
3.3 重新审视模式分类
第4章 线性网络模型
4.1 最大流量
4.1.1 构建模型
4.1.2 决策变量
4.1.3 变化量
4.2 最小成本流
4.2.1 构建模型
4.2.2 变化量
4.3 转运
4.3.1 构建模型
4.3.2 变化量
4.4 最快捷径
4.4.1 构建模型
4.4.2 选择算法
4.4.3 变化量
第5章 经典离散模型
5.1 最小的集合数量
5.1.1 构建模型
5.1.2 变化量
5.2 集合填充
5.2.1 构建模型
5.2.2 变化量
5.3 装 箱
5.4 旅行推销员
5.4.1 构建模型
5.4.2 变化量
第6章 经典混合模型
6.1 设施选址
6.1.1 构建模型
6.1.2 变化量
6.2 多商品流
6.2.1 构建模型
6.2.2 变化量
6.2.3 实例
6.3 人员编制
6.3.1 构建模型
6.3.2 变化量
6.4 作业车间调度
第7章 先进技术
7.1 配料问题
7.1.1 构建模型
7.1.2 预分配裁剪模式
7.2 非凸问题相关技巧
7.2.1 从n个变量中选择k个非零变量
7.2.2 从n个变量中选择k个相邻非零变量
7.2.3 从n个约束条件中选择k个条件
7.2.4 大中取大和小中取小
7.3 排班问题
7.3.1 构建模型
7.3.2 变化量
7.4 赛事时间表问题
7.4.1 构建模型
7.4.2 变化量
7.5 谜题问题
7.5.1 伪象棋问题
7.5.2 数独谜题
7.5.3 算式谜题：Send More Money！
7.5.4 逻辑谜题：Ladies and Tigers
7.6 Python中优化工具MPSolver快速参考
内容摘要
本书从机器学习的基本原理开始讲解，然后是神经网络、深度学习，很后讲解卷积神经网络。本书在讲解原理的基础上，以MATLAB为开发工具和编程语言，将深度学习所涉及的原理均用MATLAB进行仿真实践，并将书中所有的实例以MATLAB为底层编程语言进行编程和讲解。通过本书的阅读，读者可以学会神经网络和多层神经网络的原理，卷积和池化的含义，并可利用MATLAB进行深度学习的研究和开发。本书可用作高等院校人工智能课程或工程师培训的教材，也可供从事人工智能等领域研究和应用的开发。
精彩内容
本书以介绍为主，不要求读者精通建模技术，从基础开始假设读者仅能够理解变量的定义（在数学和编程的意义上）、方程式、不等式和函数。本书综合了十年间的讨论，以及在奥克兰大学的建模入门课程和研究生课程，每个模型都使用Google OR-Tools在Python中表示，并可以按照说明执行。本书可以作为自学工具书。
本书适合各类软硬件工程师、测试人员阅读，也适合用于人工智能培训、大学生创新创业实战训练，以及程序员实力提升。
媒体评论
Serge Kruk博士将其几十年来从事工业教学和咨询的成果编写成此书，本书通过使用Python编程优化建模解决人工智能问题。这本书涵盖了实际应用中进行创建和分析数学模型，如线性连续模型，非线性连续模型，纯线性整数模型。本书重点在于 Python人工智能项目的模型创建和分析方面，而不是专注于理论；书中的每一个模型都被详细地解释和使用Python进行编程编，使读者可以更好的理解本书的内容。
书中所有示例都是Python基于Google OR-Tools进行编程，并提供所有示例的源代码。
通过阅读本书，你将学到：
构建基本的基于Python的人工智能（AI）应用程序
使用数学优化方法和Google OR-Tools（优化工具）套件
使用Python和Google OR-Tools创建多种类型的项目
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