简介
本书是“人工智能与大数据技术大讲堂”丛书中的*本书。全书贯穿“*简体验”的讲授原则,并模拟实际课堂的教学风格,通过幽默风趣的大白话语言,手把手带领读者由浅入深、循序渐进地进行学习,让他们在身临其境的教学氛围中,轻松、愉悦地掌握人工智能技术领域的基础知识,从而跨入人工智能的大门。本书的阅读门槛极低,只需要读者具备初步的数理知识和计算机操作技能即可顺利学习;本书的学习曲线非常平滑,前面章节中的知识点都为后续章节的学习做好了铺垫,让读者的学习毫无障碍;本书通过“图书 视频 GitHub 微信公众号 学习管理平台 群 专业助教”的立体化学习解决方案及大量线上、线下互动,让读者可以体验到远超过同类图书的学习效果。本书共8章。第1章给出了切实可行的学习建议;第2章介绍了开发环境;第3~5章是专为人工智能和大数据而优化的知识要点,手把手带领读者从零基础开始学习编程;第6章与第7章从不同的角度手把手带领读者完成*简单的卷积运算(深度学习的基础算法);第8章带领读者解读一个案例中的部分源码(来自于*流行的深度学习框架TensorFlow)。
本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读,尤其适合零基础和弱基础的读者学习。阅读本书不要求读者有太多的编程基础与高等数学基础。
目录
第1篇 语法篇
第1章 零基础入门AI解决方案.... 2
1.1 AI极简史(选修)... 2
1.2 AI极简介... 3
1.3 *轻松的入门AI完整解决方案... 6
1.4 入门好资源... 12
1.5 学习新主张(*重点)... 15
1.6 如何使用本书(纯小白请重点阅读)... 19
1.7 网络词汇简写与昵称... 24
1.8 小结... 26
第2章 环境搭建.... 27
2.1 *简体验Jupyter Notebook. 27
2.2 AzureNotebook简介... 37
2.3 GoogleColaboratory简介... 39
2.4 Windows下安装Anaconda. 42
2.5 Linux下安装Anaconda. 43
2.6 Mac下安装Anaconda. 47
2.7 本地启动Jupyter Notebook. 47
2.8 小结... 51
2.9 习题... 52
第3章 零点一基础入门Python.. 54
3.1 *简体验print方法... 54
3.2 更多print玩法... 59
3.3 *简体验Python变量... 63
3.4 *简体验Python列表与遍历... 65
3.5 *简体验Python字典... 67
3.6 项目实战:智能通讯录... 69
3.7 分支语法if 71
3.8 小结... 78
3.9 习题... 83
第4章 *简体验数字图像.... 84
4.1 *简体验像素... 84
4.2 *简体验代码画图... 94
4.3 点与线... 104
4.4 高效交流,协作学习... 110
4.5 正式认识Matplotlib. 112
4.6 小结... 115
4.7 习题... 115
第5章 *简体验数组.... 117
5.1 *简体验NumPy. 117
5.2 基于数组进行画图... 125
5.3 *简体验Figure与Axes. 135
5.4 小结... 148
5.5 习题... 148
第2篇 算法篇
第6章 *简体验卷积运算.... 150
6.1 *简体验维度... 150
6.2 *简体验向量... 154
6.3 *简体验一维卷积... 160
6.4 卷积得到的是什么... 163
6.5 小结... 172
6.6 习题... 173
第7章 综合案例之滑动窗口示意图.... 174
7.1 正式认识subplots()方法... 174
7.2 滑动窗口示意图0.1版... 186
7.3 *常用图像元素之文本框... 196
7.4 小结... 202
7.5 习题... 203
第3篇 综合篇
第8章 源码解读.... 206
8.1 TensorFlow示例代码解读... 206
8.2 源码解读... 220
8.3 基于Notebook服务的开发环境复现... 224
8.4 小结... 236
8.5 习题... 237
后记.... 238
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