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『簡體書』创新创业+新工科教学质量研究——零基础学会Python人工智能

書城自編碼： 3541716
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： 刘经纬
國際書號(ISBN)： 9787563830718
出版社： 首都经济贸易大学出版社
出版日期： 2020-09-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 87.1

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购书人员加QQ：508639936（申请时请标注购书赠课-Python数据分析），凭购书小票领取《30天快速上手Python数据分析》三节试听课和50元网课优惠券。该活动有效期至2021年9月1日。
內容簡介：
本书的主要内容包括两个部分：（1）提出三实三严教学管理理论（三个实时 三个严格）并实证落地，以《Python人工智能与大数据经典算法》知识体系为例，尝试解决当前创新创业、新工科与网络教学中存在的凸显问题。（2） 零基础Python编程基础、人工智能与大数据经典算法：分类（SVM、决策树等）、聚类（K近邻等）、回归（多元拟合）、降维（主成分分析等）、集成算法（随机森林、GBDT、XGBoost等）、推荐算法（基于项目、基于用户、基于内容）、神经网络（MPL、BP）、深度学习（CNN、RNN）、爬虫（Xpath）、Tensor flow、数据库应用等。本书具有以下特色：零基础Python入门、零基础就能听懂人工智能大数据经典算法，精心打造*简单的课程设计，每个知识点讲解都有案例贯穿，与中国大学慕课网站联动构成线上线下混合教学。
關於作者：
刘经纬（联系方式：liujingwei@cueb.edu.cn），副教授，硕士研究生导师，工学博士，信息系统项目管理师（高级），PMP（国际项目管理专家认证），现任首都经济贸易大学管理工程学院大数据系党支部书记。
曾获得北京市教学改革创新项目奖，北京市优质本科教材课件奖，首都经济贸易大学青年教师教学基本功大赛一等奖、最受学生欢迎奖、教育教学成果一等奖、优秀课堂奖、优秀教师党员、优秀教师、优秀班主任、后备学科带头人等奖励与称号。指导学生多次参加省部级以上创业与创新科技竞赛，获奖项20余项，指导学生获得北京市优秀毕业设计（论文）。
获国家发明、实用新型专利20余项，发表学术论文（SCI一区、CSCD核心期刊等）、软件著作权20余项（篇），出版学术专著2部、教材2部，主持和参与省部级以上科研项目多项。
先后担任政府机关及直属企事业单位信息化项目负责人（CTO），教育部全国高校教师网络培训中心授课教师，中国人民大学、对外经济贸易大学等多所985、211高校授课教师，公安部首都机场公安局信息化技术专家，商务部机关、外贸发展事务局、机电商会等直属机构信息化技术专家，北京市政府及各委办局信息化建设评审专家等。刘经纬（联系方式：liujingwei@cueb.edu.cn），副教授，硕士研究生导师，工学博士，信息系统项目管理师（高级），PMP（国际项目管理专家认证），现任首都经济贸易大学管理工程学院大数据系党支部书记。
曾获得北京市教学改革创新项目奖，北京市优质本科教材课件奖，首都经济贸易大学青年教师教学基本功大赛一等奖、最受学生欢迎奖、教育教学成果一等奖、优秀课堂奖、优秀教师党员、优秀教师、优秀班主任、后备学科带头人等奖励与称号。指导学生多次参加省部级以上创业与创新科技竞赛，获奖项20余项，指导学生获得北京市优秀毕业设计（论文）。
获国家发明、实用新型专利20余项，发表学术论文（SCI一区、CSCD核心期刊等）、软件著作权20余项（篇），出版学术专著2部、教材2部，主持和参与省部级以上科研项目多项。
先后担任政府机关及直属企事业单位信息化项目负责人（CTO），教育部全国高校教师网络培训中心授课教师，中国人民大学、对外经济贸易大学等多所985、211高校授课教师，公安部首都机场公安局信息化技术专家，商务部机关、外贸发展事务局、机电商会等直属机构信息化技术专家，北京市政府及各委办局信息化建设评审专家等。
陈佳明（联系方式：billchenbeijing@hotmail.com），工学博士研究生，高级云计算应用工程师。主要研究方向为模式识别与人工智能系统，类脑智能与脑机接口。
曾获中法 Scilab 计算机应用大赛全国二等奖，蓝桥杯 C 组北京市一等奖。以第一作者身份发表学术论文3篇,曾主持北京市门头沟区环保局OBD车辆数据分析系统开发项目。
先后担任慧科集团大数据学院Python人工智能讲师、微软人工智能训练营讲师，首都经济贸易大学Python基础与人工智能经典算法课程讲师，首都师范大学附属中学C 算法竞赛社团讲师和北京市第十五中学Python人工智能和C 讲师。
目錄：
Contents


1三实三严教育理论研究
11研究背景
12问题提出
13国内外研究现状
14本研究的理论价值及实际应用价值
15研究对象
16总体框架
17拟突破的重点与难点
18研究目标
19研究思路和研究方法

第一部分Python编程基础

2Python的分支、循环与函数
21本章工作任务
22本章技能目标
23本章简介
24理论讲解部分
25本章总结
26本章作业

第二部分数据结构与数据预处理

3数据结构、操作与可视化
31本章工作任务
32本章技能目标
33本章简介
34本章总结
35本章作业

4缺失值填充
41本章工作任务
42本章技能目标
43本章简介
44理论讲解部分
45本章总结
46本章作业

第三部分回归算法

5线性回归
51本章工作任务
52本章技能目标
53本章简介
54理论讲解部分
55本章总结
56本章作业

6多元线性回归
61本章工作任务
62本章技能目标
63本章简介
64理论讲解部分
65本章总结
66本章作业

第四部分分类算法

7K近邻算法
71本章工作任务
72本章技能目标
73本章简介
74理论讲解部分
75本章总结
76本章作业

8逻辑回归
81本章工作任务
82本章技能目标
83本章简介
84理论讲解部分
85本章总结
86本章作业

9贝叶斯算法
91本章工作任务
92本章技能目标
93本章简介
94理论讲解部分
95本章总结
96本章作业

10决策树
101本章工作任务
102本章技能目标
103本章简介
104理论讲解部分
105本章总结
106本章作业

11支持向量机
111本章工作任务
112本章技能目标
113本章简介
114理论讲解部分
115本章总结
116本章作业

第五部分集成算法

12随机森林
121本章工作任务
122本章技能目标
123本章简介
124理论讲解部分
125本章总结
126本章作业

13AdaBoost算法
131本章工作任务
132本章技能目标
133本章简介
134理论讲解部分
135本章总结
136本章作业

14梯度提升决策
141本章工作任务
142本章技能目标
143本章简介
144理论讲解部分
145本章总结
146本章作业

15XGBoost
151本章工作任务
152本章技能目标
153本章简介
154理论讲解部分
155本章总结
156本章作业

第六部分聚类算法

16K-means聚类算法
161本章工作任务
162本章技能目标
163本章简介
164理论讲解部分
165本章总结
166本章作业
17DBSCAN聚类算法
171本章工作任务
172本章技能目标
173本章简介
174理论讲解部分
175本章总结
176本章作业

18层次聚类
181本章工作任务
182本章技能目标
183本章简介
184理论讲解部分
185本章总结
186本章作业

19主成分分析与因子分析
191本章工作任务
192本章技能目标
193本章简介
194理论讲解部分
195本章总结
196本章作业

20奇异值分解
201本章工作任务
202本章技能目标
203本章简介
204理论讲解部分
205本章总结
206本章作业

21线性判别分析
211本章工作任务
212本章技能目标
213本章简介
214理论讲解部分
215本章总结
216本章作业

第七部分推荐算法

22基于项目的协同过滤
221本章工作任务
222本章技能目标
223本章简介
224理论讲解部分
225本章总结
226本章作业

23基于用户的协同过滤
231本章工作任务
232本章技能目标
233本章简介
234理论讲解部分
235本章总结
236本章作业

第八部分时间序列

24ARIMA
241本章工作任务
242本章技能目标
243本章简介
244理论讲解部分
245本章总结
246本章作业

第九部分人工神经网络

25神经网络（多层感知机MLP）
251本章工作任务
252本章技能目标
253本章简介
254理论讲解部分
255本章总结
256本章作业

第十部分Python爬虫

26XPath
261本章工作任务
262本章技能目标
263本章简介
264理论讲解部分
265本章总结
266本章作业

27Beautiful Soup
271本章工作任务
272本章技能目标
273本章简介
274理论讲解部分
275本章总结
276本章作业

第十一部分Python界面

28Tkinter
281本章工作任务
282本章技能目标
283本章简介
284理论讲解部分
285本章总结
286本章作业
內容試閱：
本书是为了尝试解决3个实际问题：一是以Python人工智能与大数据经典算法为代表的课程，学生学习和教师备课的难度大、效率低，涉及的知识技能在书籍、网络上查找困难，大量资料呈现出描述含糊不清、缺步跳步、甚至描述错误等问题。以GBDT，XGBoost，CNN为代表的算法，在互联网和书籍上几乎找不到逻辑清晰、简单明了的教程。上述因素小到影响师生教与学，大到制约国家人工智能技术的发展。二是教学质量和人才培养质量明显降低的问题。学生独立解决问题、开拓创新、实践等综合能力差，课堂学习效率低，学生上课对所学知识不感兴趣、上课睡觉、听不懂、不爱学等问题比比皆是，培养出来的学生无法满足社会的用人要求。三是教师教学精力匮乏，导致教学质量低下，学生厌学、听不懂、学不会等问题。以评职称为代表的机制与负担消耗了教师大量精力，导致教师没有时间把主要精力投放到教学与教学管理研究中，没有时间从海量的网络、书籍等资料中抽取知识和技能的精华，导致不能实现精心备课，没有时间对学生平时上课的收益、效果等评价指标进行精细化监控。
本书的特色与创新点在于：提出三实三严教学管理理论（三个实时 三个严格）并实现理论落地，以Python人工智能与大数据经典算法知识体系为例，尝试解决上述3个问题，实现如下3个目标：①提出实时实践，严控标准质量的教育理念，开发实境编程（笔记）教学系统，采用实践案例贯穿知识体系的方法进行课程设计，用实践驱动教学，频繁使用启发式教学方式，强化培养学生独立解决问题、开拓创新、实践等综合能力。②提出实时互动，严控过程质量的教育理念，开发跟随编程（笔记）教学系统，采用老师写一句，学生跟着写一句，手把手教的方式教学，实现100%的学生在100%的上课时间聚集100%的精力学会教师教授的100%的知识技能。③提出实时PDCA，严控结果质量，开发实时评测教学系统，采用每10秒钟检查统计一次学生笔记、小测验结果的方式，实现高频率PDCA（计划实施检查改进）持续改进。
本书的设计思路与结构安排如下：第1章是三实三严教学管理理论研究，从传统教育理论、现代教育技术和专业质量管理3个角度展开研究。从第2章开始以Python人工智能与大数据经典算法知识体系中的各经典算法为单元，对三实三严教学管理理论进行落地研究：①采用案例贯穿知识体系的方式，为实现实时实践教学实施做好准备；②给出具体的简明案例，为实现实时互动教学实施做好准备；③通过列写任务驱动、教学重点、技能列表与课后练习方式，为实现实时PDCA 教学实施做好准备。
本书撰写过程离不开编审校团队的辛勤付出，编审校团队承担了大量的编程调试、算法精简描述、文字试读反馈与审核校对修改工作，最终促成了本书的诞生，特别感谢编审校团队的成员。
全书编审校：郭迎筱、张宇豪、李天悦、陈迎港、陶欣雨、赵梦璇、吴凯钰、李妙钰、左芳玲、夏子阳、李家鑫、徐欣祺、袁丁逸含。
章节编审校：李天悦（教育理论与实践研究）、韩驰（Python编程基础）、杨振宁（Python编程基础）、马雪扬（数据结构与数据操作）、孙昊琳（数据结构与数据操作）、李尚昱（数据结构与数据操作）、王依凡（缺失值填充）、葛潭（缺失值填充）、宋佳怡（一元线性回归）、刘梦宇（多项式回归）、张哲宇（逻辑回归）、董歆雨（逻辑回归）、胡瑞芳（KNN）、胡文棋（KNN）、钱渤洋（贝叶斯）、易慧媛（决策树）、陈祺（决策树）、汤剑成（支持向量机）、阮可（支持向量机）、刘博涵（随机森林）、瞿楚楚（随机森林）、秦博文（AdaBoost）、王雪巧（GBDT）、陈亮直（GBDT）、郭迎筱（XGBoost）、宋琳（PCA）、李冠辰（PCA）、肖辉（SVD）、吴兰（SVD）、刘翰宸（LDA）、王雯（LDA）、王诗语（K-Means）、曹洪涛（DBSCAN）、李新杰（分层聚类）、黄悦轩（分层聚类）、王冕（基于项目的协同过滤）、苍婉昭（基于项目的协同过滤）、陈思彤（基于用户的协同过滤）、邱孟琦（基于用户的协同过滤）、叶江涵（ARIMA）、高子轩（ARIMA）、陶欣雨（神经网络）、马溢韩（xPath）、佟雨尧（Beautiful Soup）、赵梦璇（Tkinter）。
本书在中国大学慕课网站上配备了配套视频课程，补充了程序设计基础（Python，C，Java语言）、统计与人工智能原理与实践（Python实现假设检验、单因素与双因素方差分析、岭回归、Lasso回归、softmax、数据库操作、TensorFlow等本书尚未涉及的知识领域）、Python高级项目管理师（PMP）等内容。
本书为首都经济贸易大学创新创业教育互联网 新工科教育课程思政系列教学研究成果，由首都经济贸易大学教务处资助出版。
感谢北京市教育委员会教学改革创新项目（No202，2019）、北京市教育委员会优质本科教材课件项目（2020）与首都经济贸易大学党委宣传部党建和思想政治工作重点课题新工科 课程思政高质量教学模式创新研究（2019）对本研究的支持。
本书的配套网络教学资源的统一入口为：http：liujingwei.cn，网站的二维码为：

 

 

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