人工智能极简编程入门（基于Python）

作品简介

本书尝试介绍一个新的学习主张，用以帮助初学者轻松而高效地入门人工智能这一专业领域，同时也可以用来衡量一个学习资源是否可以帮助初学者，轻松高效地从入门级别成长为专业的合格人才。仅凭一本书，确实很难帮助零基础、弱基础的读者入门人工智能，因此本书的作者团队准备了一套丛书“人工智能与大数据技术大讲堂”，给读者提供零基础入门人工智能的解决方案。通过该解决方案，可以帮助读者成为合格的人工智能算法工程师。即使读者最终没有完成整个丛书的学习，而是只学习了前半部分，也可以很好地理解和适应人工智能与大数据时代。

张光华，贾庸，李岩著。

作品目录

• 推荐序
• 前言
• 第1篇　语法篇
• 第1章　零基础入门AI解决方案
• 1.1　AI极简史（选修）
• 1.2　AI极简介
• 1.3　史上最轻松的入门AI完整解决方案
• 1.4　入门好资源
• 1.5　学习新主张（最重点）
• 1.6　如何使用本书（纯小白请重点阅读）
• 1.7　网络词汇简写与昵称
• 1.8　小结
• 第2章　环境搭建
• 2.1　最简体验Jupyter Notebook
• 2.2　Azure Notebook简介
• 2.3　Google Colaboratory简介
• 2.4　Windows下安装Anaconda
• 2.5　Linux下安装Anaconda
• 2.6　Mac下安装Anaconda
• 2.7　本地启动Jupyter Notebook
• 2.8　小结
• 2.9　习题
• 第3章　零点一基础入门Python
• 3.1　最简体验print方法
• 3.2　更多print玩法
• 3.3　最简体验Python变量
• 3.4　最简体验Python列表与遍历
• 3.5　最简体验Python字典
• 3.6　项目实战：智能通讯录
• 3.7　分支语法if
• 3.8　小结
• 3.9　习题
• 第4章　最简体验数字图像
• 4.1　最简体验像素
• 4.2　最简体验代码画图
• 4.3　点与线
• 4.4　高效交流，协作学习
• 4.5　正式认识Matplotlib
• 4.6　小结
• 4.7　习题
• 第5章　最简体验数组
• 5.1　最简体验NumPy
• 5.2　基于数组进行画图
• 5.3　最简体验Figure与Axes
• 5.4　小结
• 5.5　习题
• 第2篇　算法篇
• 第6章　最简体验卷积运算
• 6.1　最简体验维度
• 6.2　最简体验向量
• 6.3　最简体验一维卷积
• 6.4　卷积得到的是什么
• 6.5　小结
• 6.6　习题
• 第7章　综合案例之滑动窗口示意图
• 7.1　正式认识subplots()方法
• 7.2　滑动窗口示意图0.1版
• 7.3　最常用图像元素之文本框
• 7.4　小结
• 7.5　习题
• 第3篇　综合篇
• 第8章　源码解读
• 8.1　TensorFlow示例代码解读
• 8.2　源码解读
• 8.3　基于Notebook服务的开发环境复现
• 8.4　小结
• 8.5　习题
• 后记