人工智能創新實踐教程（簡體書）

本書主要內容分為三部分，逐步引導學生由淺入深、由簡到難地學習。第一部分是環境基礎教學，包括第1、2章，分別是實驗環境搭建和Python編程語言基礎；第二部分是機器學習，包括第3～11?章，詳細介紹了機器學習的核心算法原理及相關實戰案例，如利用隱形眼鏡數據集構建隨機森林模型來預測適合客戶的隱形眼鏡類型、基於樸素貝葉斯分類算法實現年收入預測、採用支持向量機算法預測泰坦尼克號人員存活率；第三部分是深度學習，包括第12～16章，重點介紹深度學習基礎知識和不同經典網絡原理及相關實戰案例，如利用卷積神經網絡模型實現手寫數字識別、採用VGG16模型實現天氣識別，以人工智能的示範應用來啟發學生進一步進行深化研究。本書提供課程資源包，包括案例源代碼、課件PPT等。本書面向具有人工智能技術需求的相關專業學生，按照初學者的學習思維與人工智能的特點及規律進行設計，科學佈局並合理規劃課程路線，緊密結合機器學習與深度學習發展歷程，並將陳述性理論知識穿插於技能訓練中。本書可作為高等院校計算機相關專業人工智能課程的教材或實踐配套教材，也可作為非計算機相關專業人工智能創新實驗課程和大專、培訓類學校的參考書。