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Python人工智能編程實踐（簡體書）
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商品簡介
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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，逐步帶領讀者熟悉並掌握當下***的基於Python 3的人工智能編程工具，包括但不限於數據分析（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。
（1） 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。
（2） 基礎篇： 涵蓋了Python 3.11的編程基礎、基於Pandas 2.0的數據分析，以及使用Scikitlearn 1.3解決大量經典的單機（單核/多核）機器學習問題。
（3） 進階篇： 介紹如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分別搭建多種深度學習神經網絡框架。嘗試基於PySpark 3.4的ML編程庫完成一些常見的分布式機器學習任務。
（4） 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。
全書共分為4部分，分別如下。
（1） 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。
（2） 基礎篇： 涵蓋了Python 3.11的編程基礎、基於Pandas 2.0的數據分析，以及使用Scikitlearn 1.3解決大量經典的單機（單核/多核）機器學習問題。
（3） 進階篇： 介紹如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分別搭建多種深度學習神經網絡框架。嘗試基於PySpark 3.4的ML編程庫完成一些常見的分布式機器學習任務。
（4） 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。
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