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| 編輯推薦： |
华东师范大学在人工智能基础教育领域一直处于国内领先，本选题是华东师范大学团队和知名AI企业联合打造的集基础知识与应用实践于一体的人工智能入门教材。
1.项目案例驱动的体系搭建。
2.面向通识的低代码编程。
3.产教融合与前沿引领。
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6.教育理念推广辐射。
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| 內容簡介： |
本书系统全面地介绍了人工智能的基础知识和实践应用方法，主要内容包括人工智能理论、人工智能经典技术流派、人工智能前沿技术和新兴技术应用等。
本书对人工智能理论、机器学习理论、常见机器学习算法、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和人工智能前沿技术等进行了全面介绍，并设计了大量应用案例对算法进行解析。旨在培养学生的理论基础和实践能力。
本书力求叙述简练，概念清晰，通俗易懂，并提供了丰富的实战案例，以培养学生的理论素养、应用能力、创新能力为核心目标。
本书可作为高等院校和高职院校人工智能通识类课程教材，还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的自学参考用书。
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| 關於作者： |
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刘艳：女，博士，副教授，任职于华东师范大学数据科学与工程学院。主要研究方向为模式识别、机器学习、人工智能、人工智能教育。担任上海市人工智能专业委员会委员、副秘书长；上海市计算机等级考试命题组专家；Intel中国“面向未来人工智能从业者”项目导师；中国大学生计算机设计大赛评审专家；中华人民共和国第二届职业技能大赛人工智能工程赛项裁判；上海市第一届职业技能大赛裁判长；上海市大学生计算机能力大赛评审专家；上海市“浦东杯”人工智能创新应用大赛命题及评审专家等。
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| 目錄：
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第 1章 人工智能基本概念5
本章概要 5
学习目标 5
1.1 人工智能定义 6
1.2人工智能的研究内容 10
1.3人工智能的流派 12
1.4 Python编程语言基础 13
1.5常见人工智能开发框架 29
1.6本章练习 31
第 2章 机器学习 35
本章概要 35
学习目标 35
2.1 机器学习的起源和发展 36
2.2 机器学习基本术语 38
2.3机器学习的分类 41
2.4数据集获取及预处理 45
2.5机器学习模型评估方法 49
2.6课后习题 53
第3章 KNN分类算法 55
本章概要 55
学习目标 55
3.1 KNN分类算法基本原理 56
3.2 KNN综合实践 62
3.3 课后习题 66
第4章 Kmeans聚类算法 68
本章概要 68
学习目标 68
4.1 K均值算法基本概念 69
4.2 K均值算法流程 70
4.3 课后习题 81
第5章 回归算法 83
本章概要 83
学习目标 83
5.1 线性回归 84
5.2 多项式回归 94
5.3 逻辑回归 100
5.4 Softmax回归 105
5.5 本章练习 107
第6章 决策树算法 109
本章概要 109
学习目标 109
6.1 决策树 110
6.2 分类与回归决策树 117
6.3 随机森林算法 126
6.4 本章练习 133
第7章 深度学习 134
本章概要 134
学习目标 134
7.1 从线性回归到神经网络 135
7.2 神经网络 137
7.3 深度学习 143
7.4 深度学习案例与代码实现 154
7.5 本章练习 159
第8章 计算机视觉 162
本章概要 162
学习目标 162
8.1 计算机视觉概述 163
8.2 计算机视觉代码实践 168
8.3 基于Yolo的计算机视觉案例 178
8.4本章练习 183
第9章 自然语言处理 184
本章概要 184
学习目标 184
9.1 自然语言处理的起源和发展 185
9.2 自然语言处理流程 188
9.3 词向量技术 194
9.4 本章练习 202
第 10章 人工智能前沿技术 204
本章概要 204
学习目标 204
10.1 强化学习 205
10.2 迁移学习 208
10.3 可信人工智能 210
10.4 本章练习 216
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