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『簡體書』人工智能基础教程:Python篇(青少版)

書城自編碼: 3328527
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: 丁亮,姜春茂,于振中
國際書號(ISBN): 9787302516491
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2019-02-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 67.2

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源代码及PPT下载:https:pan.baidu.coms1mWa2fy457fhUXKxT-FgyPw
哈工智诚在线编程云平台:http:www.zc.airtros.com
《人工智能基础教程:Python篇(青少版)》以人工智能教育为主线,以Python 编程为实现手段,
辅以在线视频课程和虚拟实验室,由哈工大机器人国际创新研究院针对高中生打造,适合青少年人
工智能技术水平测试使用,完善人工智能时代教育体系。
源代码及PPT下载:https:pan.baidu.coms1mWa2fy457fhUXKxT-FgyPw
哈工智诚在线编程云平台:http:www.zc.airtros.com
內容簡介:
《人工智能基础教程:Python 篇(青少版)》全书分为2 篇人工智能编程基础篇、人工智能篇。人工智能编程基础篇包括:初识Python、基本数据类型、Python 的流程控制、数组操作、文件操作、绘制需要的图表、函数、面向对象、异常、集合与概率、学点统计学、数据管理与分析;人工智能篇包括人工智能导论、初识机器学习、自然语言处理、语音识别技术、计算机视觉、人工神经网络。
本教程是以人工智能为主线,融合学科特点进行编程能力的培养。读者可以通过本教程结合我们开发的在线编程平台完成课程内容和辅助内容的学习。也可在后期以我们自主开发的机器人为载体,进行进一步驱动人工智能的实验。
本书每章都配备了相关练习,帮助读者巩固所学习的知识。
本书不仅讲解了人工智能基础,还包括了入门Python 编程的必要知识。可以作为高中生课程教材,也可作为青少年自学人工智能基础和Python 编程基础的参考书。
關於作者:
丁亮,博士,哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室教授、博士生导师,国家优秀青年基金获得者,哈工大机器人(合肥)国际创新研究院科研副院长。
姜春茂,博士,哈尔滨师范大学教授,机器人教育专家 ,中国计算机学会高级会员,黑龙江软件学会常务理事,哈工大机器人(合肥)国际创新研究院研发副总师。
于振中,博士,哈工大机器人集团高级副总裁,工业机器人事业部董事长,哈工大机器人(合肥)国际创新研究院执行院长。
目錄
目 录
第1 篇 人工智能编程基础篇
第1 章 初识Python 3
1.1 Python 的前世今生 3
1.2 Python 的优势 4
1.3 Python 的缺陷 5
1.4 Ubuntu 下开发环境的搭建 5
1.5 Windows 下开发环境的搭建 10
1.6 Python 编程入门 15
1.7 变量及其赋值 22
1.8 输入与输出 22
1.9 趣味练习 25
1.10 总结 26
1.11 练习 26
第2 章 基本数据类型 27
2.1 分数和复数的表示 27
2.2 字符串 30
2.3 布尔型 32
2.4 趣味练习 33
2.5 总结 34
2.6 练习 34
第3 章 Python 的流程控制 35
3.1 条件控制语句 35
3.2 循环控制语句 41
3.3 案例:百钱买百鸡问题 54
3.4 趣味练习 56
3.5 总结 58
3.6 练习 58
第4 章 数组操作 60
4.1 列表 60
4.2 字典 64
4.3 元组 67
4.4 排序与查找 70
4.5 小酌算法分析 74
4.6 趣味练习 77
4.7 总结 79
4.8 练习 79
第5 章 文件操作 80
5.1 文件及其操作 80
5.2 从文件中读取数据 81
5.3 写数据到文件 82
5.4 从Web 页面读数据 84
5.5 浅谈Python 处理大数据文件 86
5.6 案例:计算文件中关键字出现次数 87
5.7 趣味练习 88
5.8 总结 91
5.9 练习 91
第6 章 绘制需要的图表 92
6.1 matplotlib 基础 92
6.2 pandas 绘图基础 94
6.3 基本图形的绘制 95
6.4 绘制正弦交变电流图像 109
6.5 案例:统计文件字符出现频率 111
6.6 趣味练习 114
6.7 总结 115
6.8 练习 115
第7 章 函数 116
7.1 什么是函数 116
7.2 为什么要使用函数 117
7.3 函数的创建和调用 118
7.4 作用域 119
7.5 global 语句 121
7.6 参数 121
7.7 递归 128
7.8 模块 131
7.9 趣味练习 134
7.10 总结 136
7.11 练习 136
第8 章 面向对象 138
8.1 面向对象与面向过程 138
8.2 类 139
8.3 面向对象编程 146
8.4 面向对象和面向过程的比较 153
8.5 总结 154
8.6 练习 154
第9 章 异常 156
9.1 为什么要使用异常 156
9.2 异常的作用 156
9.3 异常与错误 157
9.4 处理异常 158
9.5 抛出异常 159
9.6 finally 语句 161
9.7 总结 162
9.8 练习 163
第10 章 集合与概率 164
10.1 理解Python 中的集合类型 164
10.2 概率基础知识 166
10.3 贝叶斯分类 171
10.4 案例:线上课程分类 174
10.5 总结 181
10.6 练习 181
第11 章 学点统计学 182
11.1 统计学的基本概念 182
11.2 假设检验 185
11.3 方差分析 187
11.4 统计回归分析 190
11.5 总结 197
11.6 练习 197
第12 章 数据管理与分析 198
12.1 基于Python 的数据管理与分析 198
12.2 数据的导入与导出 199
12.3 数据分析 204
12.4 数据可视化 209
12.5 总结 215
12.6 练习 216
第2 篇 人工智能篇
第13 章 人工智能导论 219
13.1 人工智能 219
13.2 为什么学习人工智能 223
13.3 人工智能的种类 224
13.4 人工智能的分支 226
13.5 加速回报定律 230
13.6 人工智能与伦理 231
13.7 图灵测试 231
13.8 人工智能与机器人 232
13.9 人工智能与Python 233
13.10 总结 234
13.11 练习 234
第14 章 初识机器学习 235
14.1 机器学习的基本概念 235
14.2 机器学习的类型 236
14.3 聚类案例:K-means 聚类算法 243
14.4 总结 247
14.5 练习 247
第15 章 自然语言处理 249
15.1 什么是自然语言处理 249
15.2 文本分词 251
15.3 使用stemming 还原词汇 253
15.4 基于词义的词形还原 255
15.5 文本分块 257
15.6 使用词袋模型提取词频矩阵 259
15.7 案例:构建一个性别识别器 263
15.8 总结 266
15.9 练习 266
第16 章 语音识别技术 267
16.1 计算机感知声音 267
16.2 理解声音频谱识别 271
16.3 语音识别原理 275
16.4 基于Python 语音识别程序介绍 276
16.5 简单语义理解 280
16.6 总结 282
16.7 练习 282
第17 章 计算机视觉 283
17.1 计算机视觉简介 283
17.2 图像的操作与处理 284
17.3 OpenCV 的基础知识 288
17.4 背景差分法检测物体 290
17.5 利用颜色空间进行物体跟踪 293
17.6 人脸识别技术 295
17.7 总结 298
17.8 练习 298
第18 章 人工神经网络 300
18.1 什么是人工神经网络 300
18.2 建立人工神经网络 301
18.3 训练人工神经网络 303
18.4 感知器 304
18.5 单层神经网络 308
18.6 多层神经网络 312
18.7 循环神经网络 317
18.8 在光学字符识别数据库中可视化字符 321
18.9 构建光学字符识别引擎 323
18.10 总结 326
18.11 练习 326
参考文献 327
內容試閱
2017 年国务院印发了《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,提出要围绕教育、
医疗、养老等迫切民生需求,加快人工智能创新应用。要发展智能教育,利用智能技术加
快推动人才培养模式、教学方法改革,构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。
更进一步提出要实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广
编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏软件的开发和推广。在目前
的国际国内大背景下,人工智能教育不仅是个人成长的需要,更是实现创新型国家发展的
需要,是我国成为世界强国的需要,而人工智能教育必将从中学阶段展开。
人工智能教育的方式和方法,可以大致分为如下两种:一是在信息技术课程中开展部
分人工智能基础知识的内容教学;二是在具备一定数学基础的高中阶段开展人工智能的选
修课程。然而,单纯的知识性、科普性的人工智能知识的讲授缺少实践过程,缺少对动手
能力的培养。因此,我们编写了本套教材。
本套教材以人工智能教育为主线,以Python 编程为实现手段,以在线编程训练平台和人
工智能案例实现平台为辅助工具,同时辅以我们自主开发的一系列机器人为载体,打造立体
沉浸式的人工智能学习体系。之所以选择Python 语言为实现手段,主要是考虑到Python 具
有与人工智能天然的切合性,而且语言本身入门相对容易,特别适合高中阶段的学生学习。
乐学系列机器人(中学系列)是由哈工大机器人(合肥)国际创新研究院独立开发的
具有自主知识产权的机器人产品。该系列产品可以自由组装,自由编程。在锻炼动手能力
的同时具有学科特色,能够促进物理、数学学科的学习;乐学系列机器人支持Python 编程,
具有丰富的传感器,可以实现人工智能的绝大部分要求,包括视觉、语音、自然语言处理、
推理、逻辑、深度学习等系列的功能。学生可以在乐学系列机器人上围绕人工智能进行编
程学习,通过机器人可以直观地观察智能编程的效果。总地来说,本套教材是以人工智能
为主线,融合学科特点的编程能力培养;以自主开发的机器人为载体,驱动人工智能的实
践;以信息素养的提升为内涵目标,以小组工程项目为牵引,实现高中生团队合作能力的
提升。
本套教材目前规划总计两册,第一册为《人工智能基础教程:Python 篇(青少版)》,
主要讲授Python 的编程基础及其人工智能初步,在这部分内容中,我们结合高中教育的学
科特点和高中学生的认知特点,不求Python 内容的大而全,但求够用和编程思想的训练。
在学生具备了Python 的基础以后,讲授了人工智能的基础知识,包括自然语言处理、语音
识别、计算机视觉、人工神经网络等内容。与此同时,我们还开发了在线学习和竞赛平台,
学生可以通过教材和在线编程平台完成课程内容和辅助内容的学习。随后将出版的第二册
为《人工智能实践教程:机器人篇(青少版)》,主要讲解人工智能在我们自主开发的机
器人上的实现,通过在机器人上的实现,让学生真正懂得如何去开发一个个人工智能的小
案例,同时我们为学生提供了扩展性的开发案例来扩展他们的思维,唯有思维能力的提高
才能促进创造力的提升。综合案例需通过团队的配合和合作完成,将极大地促进学生的学
习和能力的提高。
本册教材共18 章,分为2 篇,第1 篇为人工智能编程基础篇,选择Python 作为入门
人工智能的基本语言,在这一部分中,我们紧密结合人工智能和高中教育的学科特点,力
争融知识、趣味、能力培养为一体。结合高中教育的学科特点,学生在学习的过程中就可
以解决数学等学科中出现的问题和难点,有利于提高学生的学科学习和科学素养。第2 篇
为人工智能篇,该部分中我们对人工智能涉及的诸多要素如机器学习算法、自然语言处理、
语音识别、视觉识别、神经网络等内容进行讲解,讲解的方式是通过Python 的实践进行讲
授,每个要素和内容的呈现过程包括基础知识、代码实现等;限于篇幅,我们不可能把所
有的人工智能的内容都呈现给大家,但是期待这些基础内容可以帮助大家打下基础,以便
未来进一步扩展学习。
致教师:在编写教材之初,我们深知对于高中的信息技术课教师而言,学习一门新
的编程语言并将它传授给学生是一件成本较高的事情,但是时代在进步,社会在发展,
培养学生的创新能力已经成为我国经济社会发展的重要一环。国家层面的政策必将导向
到考核学生的思维、创新方向上来,已经有诸多发达省份的中高考开始考查Python 编程
的内容,在全国铺开只是时间问题而已。因此,我们期待每位老师抓住机会,和我们一
起迎接挑战。
致学生:Python 是目前通用的编程语言中相对简单易学的,而且支持它的第三方功能
库特别丰富,项目开发速度非常快,所以广泛应用于各个领域。一旦学会了,你的思考和
运用方式会让人刮目相看!期待同学们在快乐中学到真正的编程知识,还能把编程发展为
特长,在以后的工作和学习中都能成为你最最实在的加分项。
教学建议:首先,如果把本书作为高中的编程基础教材,可以学习第1 篇的内容,即
第1~12 章,这部分内容从Python 的基础讲起,融合高中的数学、物理、化学等学科知识,
结合在线的学习平台,学生可以获得很好的编程素养训练。其次,学有余力的学校和学生,
可以安排人工智能部分的学习和机器人的实践案例,真正体会到人工智能带给我们的直观体
验,在一个立体的学习环境中达到科学、技术、工程等知识的融合,对于学生的未来发展具
有诸多好处,对于建设特色驱动的学校也是重要的切入点。
教学资源:本套教材包括《人工智能基础教程:Python 篇(青少版)》《人工智能实
践教程:机器人篇(青少版)》。哈工智诚在线编程云平台不仅提供了在线编程、综合案
例实践功能,还包括了视频课程讲解、虚拟仿真实验室等。
本套丛书的编写由哈工大机器人(合肥)国际创新研究院统一组织,本册教材由丁亮
教授、姜春茂教授担任主编,曲明成博士、刘鹏飞副研究员和夏科睿副研究员担任副主编;
其中丁亮教授编写了第17、18 章,姜春茂教授编写了第1~12 章,曲明成博士编写了第
13、14 章,刘鹏飞副研究员和夏科睿副研究员分别编写了15、16 章。在此还要特别感谢
于振中老师对本书编写的帮助和支持。在编写过程中,众多的研究生也付出了辛勤的劳动,
他们是吴俊伟、栾浩、王凯旋、徐晓霞、张彤等,在此对他们表示感谢。
由于时间紧张,错误在所难免,期待各位读者提出宝贵意见和建议。

 

 

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