Python人工智能编程实践

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By 范淼

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本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下,从零开始,逐步带领读者熟悉并掌握当下

  • 的基于Python 3的人工智能编程工具,包括但不限于数据分析(Pandas),以及支持单机(Scikitlearn)、深度(PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle)和分布式(PySparkML)机器学习的开源程序库,等等。 全书共分为4部分,分别如下。 (1) 入门篇: 包括对全书核心概念的指南性介绍,以及如何在多种主流PC操作系统上(如Windows、macOS和Ubuntu)配置基本编程环境的详细说明。 (2) 基础篇: 涵盖了Python 3.11的编程基础、基于Pandas 2.0的数据分析,以及使用Scikitlearn 1.3解决大量经典的单机(单核/多核)机器学习问题。 (3) 进阶篇: 介绍如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12,以及PaddlePaddle 2.5,分别搭建多种深度学习神经网络框架。尝试基于PySpark 3.4的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。 (4) 实践篇: 利用全书所讲授的Python编程、数据分析,以及(单机、深度、分布式)机器学习知识,从事Kaggle多种类型的竞赛实战。同时,介绍如何使用Git工具,在Gitee与GitHub平台上更新和维护自己的日常代码与编程项目。 综上,本书面向所有对人工智能领域感兴趣的读者,特别适合从事数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等相关技术研发和应用实践的初学者。
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