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人工智能与Python应用 - 中国高校教材图书网

	书名：	人工智能与Python应用
	ISBN：	978-7-312-06503-3	责任编辑：
	作者：	任志考张喜英主编相关图书	装订：	平装
	印次：	1-1	开本：	16开
	定价：	￥68.00　折扣价：￥61.20 折扣：0.90 节省了6.8元	字数：
	出版社：	中国科学技术大学出版社	页数：
	出版日期：	2025-11-01	每包册数：
	国家规划教材：		省部级规划教材：
	入选重点出版项目：		获奖信息：
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内容简介：
在人工智能成为新一轮科技革命与产业变革核心驱动力的背景下，本书以当前最受欢迎的Python语言为主线，系统介绍人工智能的基本理论、关键技术及实践应用。全书内容分为三大部分：Python编程基础、人工智能核心算法与应用以及阶梯式实验设计与教学辅助系统，结构清晰、循序渐进，既注重理论阐释，又突出工程实践。通过300多个代码示例和16个由浅入深的实验设计，将计算机视觉、自然语言处理、深度学习等热门领域的知识融于实际案例，实现“学以致用”。配套课件、源码、习题解答等，支持线上线下混合式教学。本书适用于高校学生、人工智能从业者、转型技术人员及科研工作者等多个群体，既可作为高等院校相关专业的理想教材，也可作为广大人工智能学习者的案头参考书，致力于在知识、能力与价值层面推动读者的全面发展。
作者简介：
任志考，青岛科技大学信息科学技术学院副教授，常年从事“人工智能基础”“计算机视觉”“Python程序设计”“计算机网络”“C语言程序设计”“数据库原理”“数据结构”等课程的教学工作。主持或参与国家自然科学基金青年科学基金项目、山东省自然科学基金、山东省教育科学重点项目等多项。主持“Python程序设计”等山东省在线联盟课程3门。主编《Python程序设计基础》《Python程序设计》《Python程序设计基础实践教程》等书，其中《Python程序设计基础实践教程》获批山东省第三批高等教育一流教材，近年来共发表论文40多篇（其中SCI、EI收录超15篇）。
章节目录：
前言第1章 Python语言基础 1.1 Python语言概述 1.1.1 Python语言简介 1.1.2 Python语言与人工智能 1.1.3 Python开发环境 1.2 Python语言基本语法 1.2.1 Python常量与变量 1.2.2 运算符和表达式第2章 Python基本用法 2.1 有序序列 2.1.1 序列基础知识 2.1.2 列表 2.1.3 元组 2.1.4 字符串 2.1.5 正则表达式 2.2 无序序列 2.2.1 字典 2.2.2 集合 2.3 Python程序的控制结构 2.3.1 选择结构 2.3.2 循环结构 2.4 Python函数 2.4.1 内置函数 2.4.2 标准库函数 2.4.3 扩展库函数 2.4.4 自定义函数 2.4.5 匿名函数第3章 Python文件与异常处理 3.1 Python文件 3.1.1 Python文件操作 3.1.2 文件夹操作 3.2 异常处理 3.2.1 异常处理基础 3.2.2 异常处理应用案例第4章 Python算法与面向对象程序设计 4.1 算法基础知识 4.1.1 算法的概念 4.1.2 算法与数据结构 4.2 Python中常用的算法 4.2.1 排序算法 4.2.2 搜索算法 4.2.3 动态规划算法 4.2.4 分治算法 4.3 面向对象程序设计 4.3.1 基础知识 4.3.2 继承与多态第5章 Python科学计算基础 5.1 NumPy数组与矩阵运算 5.1.1 NumPy简介 5.1.2 创建数组 5.1.3 创建矩阵 5.1.4 Python中数组与矩阵的区别 5.2 Pandas数据处理 5.2.1 Pandas扩展库 5.2.2 Pandas扩展库应用 5.3 Matplotlib数据可视化 5.3.1 Matplotlib扩展库简介 5.3.2 Matplotlib基本应用 5.4 SciPy科学计算 5.4.1 SciPy扩展库简介 5.4.2 科学计算应用第6章人工智能基础 6.1 人工智能概述 6.1.1 人工智能基本概念 6.1.2 人工智能的发展 6.2 人工智能主要研究领域与伦理 6.2.1 人工智能的研究领域 6.2.2 人工智能伦理第7章机器学习 7.1 机器学习基本概念 7.1.1 机器学习 7.1.2 机器学习的要素 7.1.3 机器学习的基本流程 7.2 机器学习的分类 7.2.1 机器学习的不同分类标准 7.2.2 常见分类介绍 7.3 机器学习的任务 7.3.1 分类 7.3.2 回归 7.3.3 聚类 7.3.4 降维第8章人工神经网络与深度学习 8.1 人工神经网络 8.1.1 大脑神经网络 8.1.2 人工神经网络模型 8.2 深度学习 8.2.1 深度神经网络 8.2.2 深度神经网络训练 8.2.3 层次特征学习 8.2.4 深度神经网络与现代人工智能 8.3 典型深度学习网络结构 8.3.1 卷积神经网络 8.3.2 循环神经网络 8.3.3 自编码器 8.3.4 Transformer架构 8.3.5 CLIP模型 8.4 深度学习展望 8.4.1 深度学习的未来方向 8.4.2 应用场景展望 8.5 深度学习主流工具及框架 8.5.1 开发环境的搭建及使用 8.5.2 深度学习的主要框架 8.6 深度学习的实验第9章计算机视觉 9.1 计算机视觉概述 9.1.1 什么是计算机视觉 9.1.2 计算机视觉的发展 9.1.3 计算机视觉的典型应用领域 9.1.4 计算机视觉的挑战与未来趋势 9.2 计算机视觉基础理论与关键技术 9.2.1 计算机视觉基础理论 9.2.2 计算机视觉的关键技术 9.3 应用案例 9.3.1 数据、工具、模型 9.3.2 实验案例第10章自然语言处理技术 10.1 自然语言处理概述 10.1.1 自然语言处理的定义与发展历程 10.1.2 自然语言处理的核心挑战 10.2 自然语言处理基础技术 10.2.1 文本预处理 10.2.2 语言表示 10.2.3 N-gram模型 10.3 核心技术与应用 10.3.1 文本分类 10.3.2 机器翻译 10.4 行业级应用案例第11章人工智能与Python应用实验设计实验1 实验准备——Python开发环境实验2 Python基础语法与顺序结构实验3 Python有序序列操作实验4 Python无序序列操作实验5 结构化程序设计——选择结构实验6 结构化程序设计——循环结构基础实验7 结构化程序设计——循环结构进阶实验8 Python自定义函数设计与应用实验9 Python常用算法1 实验10 Python常用算法2 实验11 文件与异常处理实验12 Python科学计算实验13 机器学习实验14 深度学习实验15 计算机视觉实验16 自然语言处理第12章计算机公共课程群数智化教学辅助系统 12.1 系统简介 12.2 系统的使用参考文献
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