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本書是“人工智能導論”課程的輔助實驗性教材，配合主教材《人工智能導論》(徐潔磐編著，中國鐵道出版社有限公司出版)一起使用。全書共5章：其中，第1章主要對實驗平臺進行介紹，第2～4章主要對平臺的工具進行介紹，如Python、Numpy、TensorFlow、PyTorch等，第5章主要介紹與人工智能相關的11個實驗，如人工神經網絡、決策樹、深度學習、計算機視覺等。本書堅持操作性、解釋性、趣味性的編寫原則，旨在通過實驗操作實現對理論知識的進一步認知與理解，調動起讀者對人工智能應用的興趣，提高學習積極性，調劑理論課程的枯燥性。本書適合作為高等院校人工智能、計算機類專業及相關專業“人工智能”實驗課程的教材及相關培訓用教材，也可作為人工智能應用、開發人員的基礎操作實踐參考書籍。
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操作性：可通過操作實現對理論的結果要求。
解釋性：可通過實驗對人工智能理論有進一步的瞭解和認識。
趣味性：實驗均具有實際應用背景，可提高讀者對應用的興趣。
解釋性：可通過實驗對人工智能理論有進一步的瞭解和認識。
趣味性：實驗均具有實際應用背景，可提高讀者對應用的興趣。
目次
第1章實驗平臺
1.1雲的基本概念
1.2私有雲平臺
1.3公有雲平臺
第2章Python程序設計及機器學習軟件包
2.1Python簡介
2.2NumPy簡介
2.3Pandas簡介
2.4MatplotLib簡介
2.5Scikit-learn簡介
第3章常見的人工智能工具
3.1TensorFlow簡介
3.2PyTorch簡介
3.3Keras 簡介
3.4Caffe2簡介
3.5Prolog簡介
3.6搜索策略工具簡介
第4章實驗數據
第5章實驗
實驗1知識獲取之搜索策略
實驗2知識獲取之推理方法
實驗3人工神經網絡
實驗4決策樹
實驗5關聯學習
實驗6聚類學習
實驗7強化學習
實驗8深度學習
實驗9知識圖譜
實驗10計算機視覺
實驗11自然語言處理
附錄A課後習題答案
附錄B實驗平臺安裝指南
參考文獻
1.1雲的基本概念
1.2私有雲平臺
1.3公有雲平臺
第2章Python程序設計及機器學習軟件包
2.1Python簡介
2.2NumPy簡介
2.3Pandas簡介
2.4MatplotLib簡介
2.5Scikit-learn簡介
第3章常見的人工智能工具
3.1TensorFlow簡介
3.2PyTorch簡介
3.3Keras 簡介
3.4Caffe2簡介
3.5Prolog簡介
3.6搜索策略工具簡介
第4章實驗數據
第5章實驗
實驗1知識獲取之搜索策略
實驗2知識獲取之推理方法
實驗3人工神經網絡
實驗4決策樹
實驗5關聯學習
實驗6聚類學習
實驗7強化學習
實驗8深度學習
實驗9知識圖譜
實驗10計算機視覺
實驗11自然語言處理
附錄A課後習題答案
附錄B實驗平臺安裝指南
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