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| 內容簡介： |
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人工智能的时代已经到来。中国的青少年需要学会用人工智能的语言来理解世界，用人工智能的思想来创造世界。 本书主要介绍如何使用Python 来学习和应用人工智能算法。全书知识体系完备，主要分为三大部分。第一部分讲解基础编程知识和Python 语言特性。第二部分讲解如何处理数据，如何分析和观察数据。第三部分讲解若干机器学习算法，并拓展介绍深度学习和强化学习的入门知识。 本书配套了代码仓库，可供开设人工智能课程的中小学老师，以及对人工智能感兴趣的业余爱好者参考使用。
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| 關於作者： |
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肖凯，支付宝（中国）网络技术有限公司，大安全事业部机器智能部数据技术专家，负责人工智能算法在风控领域的应用落地。除从事人工智能研究外，还在业余时间进行青少年人工智能科普教育。
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| 目錄：
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第1章 编程环境介绍和安装1.1 什么是Python1.2 为什么用Python来学习人工智能1.3 Anaconda环境的安装1.4 Jupyter Notebook的界面和基本使用1.5 本章小结第2章 Python基础 2.1 掌握第一个命令：print2.2 数学运算2.3 变量 2.4 数据类型2.5 函数2.6 类2.7 练习2.8 本章小结第3章 循环语句、条件语句和二分搜索算法 3.1 逻辑值和判断条件3.2 循环语句和列表3.3 二分搜索算法3.4 练习3.5 本章小结第4章 递归算法和快速排序 4.1 再谈列表4.2 选择排序4.3 递归算法4.4 快速排序4.5 练习4.6 本章小结第5章 字典和广度优先搜索 5.1 什么是字典5.2 字典的排序5.3 广度优先搜索5.4 练习5.5 本章小结第6章 集合和贪心算法6.1 什么是集合6.2 组合6.3 贪心算法6.4 练习6.5 本章小结第7章 数组和向量化计算 7.1 一维数组7.2 二维数组7.3 数组操作7.4 向量化计算7.5 练习7.6 本章小结第8章 随机和模拟8.1 什么是随机事件8.2 模拟掷骰子8.3 模拟扔硬币8.4 练习8.5 本章小结第9章 数据可视化9.1 可视化目标和类型9.2 matplotlib绘图基础9.3 交互式绘图模块9.4 练习9.5 本章小结第10章 文件读取和数据分析10.1 什么是数据分析10.2 文件读取10.3 一元统计分析10.4 二元统计分析10.5 练习10.6 本章小结第11章 最优化方法 11.1 什么是最优化11.2 梯度下降算法11.3 遗传算法11.4 练习 11.5 本章小结论第12章 机器学习基础12.1 什么是机器学习 12.2 有监督学习12.3 无监督学习12.4 强化学习12.5 本章小结第13章 感知机分类器13.1 什么是分类器13.2 什么是感知机分类器13.3 感知机分类器是如何训练权重的13.4 练习13.5 本章小结第14章 逻辑回归分类器 14.1 什么是逻辑回归分类器14.2 什么是损失函数14.3 逻辑回归分类器是如何训练权重的14.4 分类器的评估方法14.5 练习14.6 本章小结第15章 线性回归和评估 15.1 什么是线性回归15.2 线性回归的评估方法目录 IX15.3 线性回归是如何训练权重的15.4 练习15.5 本章小结第16章 聚类算法和应用 16.1 什么是聚类16.2 什么是K-means聚类算法16.3 如何实现K-means聚类算法16.4 练习16.5 本章小结第17章 深度学习和框架 17.1 什么是深度学习17.2 深度学习框架PyTorch17.3 PyTorch的安装17.4 PyTorch基础17.4.1 向量17.4.2 自动梯度计算17.5 练习17.6 本章小结第18章 基于PyTorch的线性回归和逻辑回归 18.1 基于PyTorch的线性回归18.2 基于PyTorch的逻辑回归18.3 练习18.4 本章小结第19章 人工神经网络19.1 理解人工神经网络19.2 基于PyTorch的神经网络19.3 练习19.4 本章小结第20章 用卷积神经网络处理图片问题20.1 用DNN判断手写数字20.2 用DNN判断服饰类型20.3 用CNN判断服饰类型20.4 本章小结第21章 用循环神经网络处理文本问题21.1 独热编码21.2 文本的基本处理21.3 用DNN判断文本类别21.4 用RNN判断文本类别21.5 本章小结第22章 强化学习基础22.1 强化学习的基本概念22.2 Q学习的思想22.3 在一维空间中寻宝22.4 本章小结第23章 强化学习探索二维世界 23.1 二维格子世界的问题23.2 环境模块gym23.3 基于Q学习的二维格子世界23.4 本章小结第24章 人工智能的下一步和学习资源24.1 人工智能的前沿进展24.2 人工智能的未来24.3 生活中的人工智能工具24.4 学习资源24.4.1 出版读物24.4.2 网络课24.4.3 微信公众号
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