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近幾年，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)以及人工智能等領(lǐng)域的發(fā)展與興盛，各行各業(yè)掀起了一場新的技術(shù)革命。

對(duì)于企業(yè)而言，人工智能已成為不可或缺的存在。目前人工智能常見的應(yīng)用領(lǐng)域有教育、金融、電商、制造以及醫(yī)療等行業(yè)。伴隨5G 時(shí)代的到來，人工智能的發(fā)展一定將再次被提上日程。人工智能的興盛離不開數(shù)學(xué)的發(fā)展，而人工智能的核心就是數(shù)學(xué)。

對(duì)于學(xué)生而言，該行業(yè)充滿了許多種可能性。許多高校開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)這一門專業(yè)，其作為數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)的交叉學(xué)科，旨在塑造集數(shù)學(xué)知識(shí)和計(jì)算機(jī)編程于一體的優(yōu)秀人才。所以同學(xué)們，不要畏懼眼前的困難，只要你夠?qū)I(yè)，夠精通，未來你就是HR眼里的 “香餑餑兒”。

本書分為5個(gè)章節(jié)，內(nèi)容詳實(shí)，涵蓋了Python3 基礎(chǔ)內(nèi)容、多個(gè)模塊，并涉及數(shù)據(jù)分析、經(jīng)典算法和部分深度學(xué)習(xí)內(nèi)容。所有算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)點(diǎn)都結(jié)合案例分析和代碼，讓自學(xué)者輕松無壓力。本書作者部分來自高校，常年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)中他們發(fā)現(xiàn)學(xué)生往往學(xué)了卻不知道怎么去應(yīng)用。因此，本書以問題為導(dǎo)向，結(jié)合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的教學(xué)設(shè)計(jì)方式，可以幫助教師抓住學(xué)生的真正需求，幫助學(xué)生達(dá)到“想實(shí)現(xiàn)什么”再“學(xué)什么”而不是“學(xué)什么”再“想要實(shí)現(xiàn)什么”的目的。

名稱	人工智能算法與實(shí)戰(zhàn)（Python + PyTorch）
類別	人工智能；數(shù)據(jù)分析；Python; Pytorch；
出版發(fā)行	清華大學(xué)出版社
目標(biāo)讀者	主要面向廣大從事數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘或深度學(xué)習(xí)的專業(yè)人員、從事高等教育的專任教師、高等院校的在讀學(xué)生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員。

基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)案例相結(jié)合，代碼詳盡、語言簡明易懂，由淺入深帶你學(xué)會(huì)Python機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

常見短板

小白學(xué)習(xí)“難難難”！

為了撰寫一門適合新學(xué)者的書籍，本書作者閱讀了大量的相關(guān)書籍，卻發(fā)現(xiàn)這些書存在著以下通病。

1. 學(xué)習(xí)門檻高，比如書籍理論性很強(qiáng)，不提供代碼或者代碼的實(shí)現(xiàn)過于簡單；

2. 書籍中的代碼存在明顯的問題, 或代碼多以掉包的形式展示，讀者閱讀困難；

3. 書籍內(nèi)容銜接不連貫，知識(shí)脈絡(luò)不清晰，對(duì)于新學(xué)者而言是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

基于此，作者們定位目標(biāo)群體，分別結(jié)合自己的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，完成了本書的撰寫。

本書特色

為你安排的“明明白白”

1. 本書是一本以問題為導(dǎo)向的書籍，凡是已經(jīng)具備了一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和 Python3 基礎(chǔ)的讀者，都能夠輕松入門本書。

2. 作為一本關(guān)于人工智能算法的書籍，本書共有 5 個(gè)章節(jié)，短小精悍，內(nèi)容詳實(shí)，環(huán)環(huán)相扣。

3. 本書2、3章節(jié)對(duì)常用模塊、描述分析的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了扼要闡述和實(shí)例操作，為數(shù)據(jù)分析初學(xué)者提供了一個(gè)切入口。

4. 讀者可以在短時(shí)間內(nèi)學(xué)習(xí)本書中介紹的12種算法，深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所有知識(shí)點(diǎn)都結(jié)合案例分析。

給“安裝小白”的福音，所有軟件、庫、Pytorch等的安裝，作者都為你安排得明明白白！

經(jīng)典算法

項(xiàng)目案例

(1) 體重指數(shù)（BMI）

(2) 蒙特卡洛方法求解π

(3) 利用牛頓法近似求解非線性方程

(4) 非線性方程組的求解

(5) 利用最小二乘預(yù)測某市的 GDP

(6) 通過線性回歸構(gòu)建臀圍與體重的回歸函數(shù)

(7) 利用邏輯回歸預(yù)測模型預(yù)測研究生能否成功入學(xué)

(8) 利用 PCA進(jìn)行人臉識(shí)別

(9) 線性判別對(duì)鳶尾花進(jìn)行分類

(10) 決策樹在是否打網(wǎng)球上的預(yù)測

(11) 隨機(jī)森林在是否打網(wǎng)球上的預(yù)測

(12) 樸素貝葉斯在性別上的判斷

(13) k最近鄰算法在鳶尾花上的分類

(14) 利用 k-means 聚類在 Mall Customers 上的分類

(15) 協(xié)同過濾推薦算法

(16) SVD 壓縮圖像

(17) 利用梯度下降法擬合函數(shù)

(18) 手寫體識(shí)別

(19) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)垃圾進(jìn)行分類

(20) 風(fēng)格遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像中的使用

知識(shí)概覽

幫你血槽拉滿

章節(jié)1帶你迅速回顧Python基礎(chǔ)內(nèi)容，體驗(yàn)飛一般的速度。

章節(jié)2為你介紹多種常用的模塊，如用于數(shù)值計(jì)算的 NumPy 模塊、數(shù)學(xué)符號(hào)運(yùn)算的 Sympy 模塊、其中本書著重介紹了關(guān)于科學(xué)計(jì)算的 SciPy 模塊，用于人工智能中數(shù)據(jù)處理的Pandas模塊，以及用于數(shù)據(jù)可視化的 Matplotlib 模塊等等。闡述簡潔明了，通過實(shí)例操作加深對(duì)這些模塊的印象！

章節(jié)3介紹了描述分析的相關(guān)內(nèi)容和基本統(tǒng)計(jì)量。想要掌握速跳到這章，作者帶你get數(shù)據(jù)分析的技巧。本章節(jié)主要介紹了數(shù)據(jù)的定義和分類，基本統(tǒng)計(jì)量、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、常見距離以及多維數(shù)據(jù)，其中著重介紹了幾種常見的基本統(tǒng)計(jì)量，比如變異系數(shù)、協(xié)方差以及相關(guān)系數(shù)等，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要介紹關(guān)于數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方法。

章節(jié)4主要介紹了關(guān)于人工智能的常見算法，共涉及12 種經(jīng)典算法。算法涉及到監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)中，比如回歸分析、判別分析、決策樹、隨機(jī)森林、以及推薦算法等，無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，比如主成分分析。給所有人工智能算法小白的福音：本章節(jié)的所有算法都有詳細(xì)的算法原理、代碼實(shí)現(xiàn)以及案例實(shí)現(xiàn)！

章節(jié)5帶你進(jìn)階 PyTorch 和深度學(xué)習(xí)的有關(guān)內(nèi)容，本章詳細(xì)介紹了關(guān)于 PyTorch 的安裝和基礎(chǔ)知識(shí)，著重介紹了關(guān)于深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，比如梯度下降法、激活函數(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積、池化等概念。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、風(fēng)格遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神馬？別急，所有案例實(shí)現(xiàn)帶你登堂入室！

學(xué)習(xí)收獲

英雄必有用武之地！

干貨：結(jié)合數(shù)學(xué)知識(shí)，掌握數(shù)據(jù)分析能力，理解算法背后的原理。

代碼：掌握算法編程能力，學(xué)會(huì)自己去寫一個(gè)算法。

實(shí)戰(zhàn)：掌握一定的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，嘗試自己入手一個(gè)項(xiàng)目。

邏輯：打通知識(shí)的脈絡(luò)，學(xué)會(huì)舉一反三。

工作：從事數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘或深度學(xué)習(xí)。

作者介紹

于祥雨 數(shù)據(jù)分析師、教育產(chǎn)品研發(fā)，碩士研究生。主要研究方向包括數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)和智能教育。長期從事數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等方面的工作。近 3 年，參與多項(xiàng)國家自然基金項(xiàng)目。

李旭靜 講師，博士，杭州師范大學(xué)。主要從事微分方程數(shù)值解，算法研究和大數(shù)據(jù)分析等。主持國家自然科學(xué)基金1項(xiàng)，參與國家自然科學(xué)基金若干項(xiàng)。

邵新平 副教授，博士，研究生導(dǎo)師，杭州電子科技大學(xué)。主要研究領(lǐng)域：高性能科學(xué)計(jì)算，有限元算法，數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)分析等。已發(fā)表 SCI 期刊 10 余篇，主持國家自然科學(xué)基金 2 項(xiàng)，參與國家自然基金和浙江省自然科學(xué)基金若干項(xiàng)。

編輯推薦

本書可視為一本以問題為導(dǎo)向的書籍，非常適合具備一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和 Python3基礎(chǔ)的讀者學(xué)習(xí)。讀者可以在短時(shí)間內(nèi)學(xué)習(xí)本書中介紹的所有算法。

（1）以問題為導(dǎo)向，對(duì)基礎(chǔ)理論知識(shí)點(diǎn)與算法演練進(jìn)行詳細(xì)講解。

（2）實(shí)戰(zhàn)案例豐富，涵蓋20 個(gè)知識(shí)點(diǎn)案例、12 個(gè)完整項(xiàng)目案例。

（3）代碼詳盡，避免對(duì) API 的形式展示，規(guī)避重復(fù)代碼。

（4）語言簡明易懂，由淺入深帶你學(xué)會(huì) Python 以及人工智能常見算法。

（5）各個(gè)算法相對(duì)獨(dú)立，數(shù)學(xué)原理相對(duì)容易理解。

（6）配套資源豐富：微課視頻、源代碼、數(shù)據(jù)集、教學(xué)課件、教學(xué)大綱、安裝程序

內(nèi)容簡介

本書基礎(chǔ)理論和算法實(shí)現(xiàn)相結(jié)合，循序漸進(jìn)地介紹關(guān)于人工智能領(lǐng)域中的常見算法，全面、系統(tǒng)地介紹了使用Python實(shí)現(xiàn)人工智能算法，并通過PyTorch框架實(shí)現(xiàn)人工智能算法中的深度學(xué)習(xí)內(nèi)容。全書共5章，分別介紹Python的安裝和基礎(chǔ)知識(shí)、科學(xué)計(jì)算庫、描述性分析、經(jīng)典算法和深度學(xué)習(xí)等知識(shí)，書中的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都有相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)代碼和實(shí)例。

本書主要面向廣大從事數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘或深度學(xué)習(xí)的專業(yè)人員，從事高等教育的專任教師，高等院校的在讀學(xué)生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員。

抽獎(jiǎng)福利

最后，為了回饋大家的支持，承志和清華大學(xué)出版社合作拿到了本書的5本贈(zèng)書，將以抽獎(jiǎng)的形式送給大家，想要獲得本書的同學(xué)請(qǐng)?jiān)诠娞?hào)后臺(tái)回復(fù)關(guān)鍵字「2323」參與抽獎(jiǎng)！

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