人工智能基礎(chǔ)教程：Python篇（青少版）

第1 篇 人工智能編程基礎(chǔ)篇
第1 章 初識Python
1.1 Python 的前世今生
1.2 Python 的優(yōu)勢
1.3 Python 的缺陷
1.4 Ubuntu 下開發(fā)環(huán)境的搭建
1.5 Windows 下開發(fā)環(huán)境的搭建
1.6 Python 編程入門
1.7 變量及其賦值
1.8 輸入與輸出
1.9 趣味練習
1.10 總結(jié)
1.11 練習
第2 章 基本數(shù)據(jù)類型
2.1 分數(shù)和復(fù)數(shù)的表示
2.2 字符串
2.3 布爾型
2.4 趣味練習
2.5 總結(jié)
2.6 練習
第3 章 Python 的流程控制
3.1 條件控制語句
3.2 循環(huán)控制語句
3.3 案例：百錢買百雞問題
3.4 趣味練習
3.5 總結(jié)
3.6 練習
第4 章 數(shù)組操作
4.1 列表
4.2 字典
4.3 元組
4.4 排序與查找
4.5 小酌算法分析
4.6 趣味練習
4.7 總結(jié)
4.8 練習
第5 章 文件操作
5.1 文件及其操作
5.2 從文件中讀取數(shù)據(jù)
5.3 寫數(shù)據(jù)到文件
5.4 從Web 頁面讀數(shù)據(jù)
5.5 淺談Python 處理大數(shù)據(jù)文件
5.6 案例：計算文件中關(guān)鍵字出現(xiàn)次數(shù)
5.7 趣味練習
5.8 總結(jié)
5.9 練習
第6 章 繪制需要的圖表
6.1 matplotlib 基礎(chǔ)
6.2 pandas 繪圖基礎(chǔ)
6.3 基本圖形的繪制
6.4 繪制正弦交變電流圖像
6.5 案例：統(tǒng)計文件字符出現(xiàn)頻率
6.6 趣味練習
6.7 總結(jié)
6.8 練習
第7 章 函數(shù)
7.1 什么是函數(shù)
7.2 為什么要使用函數(shù)
7.3 函數(shù)的創(chuàng)建和調(diào)用
7.4 作用域
7.5 global 語句
7.6 參數(shù)
7.7 遞歸
7.8 模塊
7.9 趣味練習
7.10 總結(jié)
7.11 練習
第8 章 面向?qū)ο?br /> 8.1 面向?qū)ο笈c面向過程
8.2 類
8.3 面向?qū)ο缶幊?br /> 8.4 面向?qū)ο蠛兔嫦蜻^程的比較
8.5 總結(jié)
8.6 練習
第9 章 異常
9.1 為什么要使用異常
9.2 異常的作用
9.3 異常與錯誤
9.4 處理異常
9.5 拋出異常
9.6 finally 語句
9.7 總結(jié)
9.8 練習
第10 章 集合與概率
10.1 理解Python 中的集合類型
10.2 概率基礎(chǔ)知識
10.3 貝葉斯分類
10.4 案例：線上課程分類
10.5 總結(jié)
10.6 練習
第11 章 學點統(tǒng)計學
11.1 統(tǒng)計學的基本概念
11.2 假設(shè)檢驗
11.3 方差分析
11.4 統(tǒng)計回歸分析
11.5 總結(jié)
11.6 練習
第12 章 數(shù)據(jù)管理與分析
12.1 基于Python 的數(shù)據(jù)管理與分析
12.2 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出
12.3 數(shù)據(jù)分析
12.4 數(shù)據(jù)可視化
12.5 總結(jié)
12.6 練習
第2 篇 人工智能篇
第13 章 人工智能導(dǎo)論
13.1 人工智能
13.2 為什么學習人工智能
13.3 人工智能的種類
13.4 人工智能的分支
13.5 加速回報定律
13.6 人工智能與倫理
13.7 圖靈測試
13.8 人工智能與機器人
13.9 人工智能與Python
13.10 總結(jié)
13.11 練習
第14 章 初識機器學習
14.1 機器學習的基本概念
14.2 機器學習的類型
14.3 聚類案例：K-means 聚類算法
14.4 總結(jié)
14.5 練習
第15 章 自然語言處理
15.1 什么是自然語言處理
15.2 文本分詞
15.3 使用stemming 還原詞匯
15.4 基于詞義的詞形還原
15.5 文本分塊
15.6 使用詞袋模型提取詞頻矩陣
15.7 案例：構(gòu)建一個性別識別器
15.8 總結(jié)
15.9 練習
第16 章 語音識別技術(shù)
16.1 計算機感知聲音
16.2 理解聲音—頻譜識別
16.3 語音識別原理
16.4 基于Python 語音識別程序介紹
16.5 簡單語義理解
16.6 總結(jié)
16.7 練習
第17 章 計算機視覺
17.1 計算機視覺簡介
17.2 圖像的操作與處理
17.3 OpenCV 的基礎(chǔ)知識
17.4 背景差分法檢測物體
17.5 利用顏色空間進行物體跟蹤
17.6 人臉識別技術(shù)
17.7 總結(jié)
17.8 練習
第18 章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.1 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.2 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.3 訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.4 感知器
18.5 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.6 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.8 在光學字符識別數(shù)據(jù)庫中可視化字符
18.9 構(gòu)建光學字符識別引擎
18.10 總結(jié)
18.11 練習
參考文獻