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Python人工智能編程實踐
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本書在不涉及大量數學與編程知識的前提下,從零開始,逐步帶領讀者熟悉并掌握當下最新的基于Python3的人工智能編程工具,包括但不限于數據分析(Pandas),以及支持單機(Scikitlearn)、深度(PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle)和分布式(PySparkML)機器學習的開源程序庫,等等。全書共分為4部分,分別如下。入門篇:包括對全書核心概念的指南性介紹,以及如何在多種主流PC操作系統上(如Windows、macOS和Ubuntu)配置基本編程環境的詳細說明。基礎篇:涵蓋了Python3.11的編程基礎、基于Pandas2.0的數據分析,以及使用Scikitlearn1.3解決大量經典的單機(單核/多核)機器學習問題。進階篇:介紹如何使用PyTorch2.0、TensorFlow2.12,以及PaddlePaddle2.5,分別搭建多種深度學習神經網絡框架。嘗試基于PySpark3.4的ML編程庫完成一些常見的分布式機器學習任務。實踐篇:利用全書所講授的Python編程、數據分析,以及(單機、深度、分布式)機器學習知識,從事Kaggle多種類型的競賽實戰。同時,介紹如何使用Git工具,在Gitee與GitHub平臺上更新和維護自己的日常代碼與編程項目。綜上,本書面向所有對人工智能領域感興趣的讀者,特別適合從事數據挖掘、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等相關技術研發和應用實踐的初學者。

范淼 徐晟桐 ·程序設計 ·9.4萬字

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