人工智能python自学教程-人工智能基础教程：Python篇（青少版)

人工智能基础教程：Python篇（青少版)

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《人工智能基础教程：Python篇（青少版）》以人工智能教育为主线，以Python 编程为实现手段，

辅以在线视频课程和虚拟实验室，由哈工大机器人国际创新研究院针对高中生打造，适合“青少年人

工智能技术水平测试”使用，完善人工智能时代教育体系。

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内容简介

《人工智能基础教程：Python 篇（青少版）》全书分为2

篇—人工智能编程基础篇、人工智能篇。人工智能编程基础篇包括：初识

Python、基本数据类型、Python

的流程控制、数组操作、文件操作、绘制需要的图表、函数、面向对象、异常、集合与概率、学点统

计学、数据管理与分析；人工智能篇包括人工智能导论、初识机器学习、自然语言处理、语音识别技术、计算机视觉、人工神经网络。

本教程是以人工智能为主线，融合学科特点进行编程能力的培养。读者可以通过本教程结合我们开发的在线编程平台完成课程内容和辅

助内容的学习。也可在后期以我们自主开发的机器人为载体，进行进一步驱动人工智能的实验。

本书每章都配备了相关练习，帮助读

者巩固所学习的知识。本书不仅讲解了人工智能基础，还包括了入门Python

编程的必要知识。可以作为高中生课程教材，也可作为青

少年自学人工智能基础和Python 编程基础的参考书。

作者简介

丁亮，博士，哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室教授、博士生导师，国家优秀青年基金获得者，哈工大机器人（合肥）

国际创新研究院科研副院长。

姜春茂，博士，哈尔滨师范大学教授，机器人教育专家

，中国计算机学会高级会员，黑龙江软件学会常务理事，哈工大机器人（合肥

）国际创新研究院研发副总师。

于振中，博士，哈工大机器人集团高级副总裁，工业机器人事业部董事长，哈工大机器人（合肥）国际创新研究院执行院长。

第1 篇人工智能编程基础篇

第1 章初识Python 3

1.1 Python 的前世今生 3

1.2 Python 的优势 4

1.3 Python 的缺陷 5

1.4 Ubuntu 下开发环境的搭建 5

1.5 Windows 下开发环境的搭建 10

1.6 Python 编程入门 15

1.7 变量及其赋值 22

1.8 输入与输出 22

1.9 趣味练习 25

1.10 总结 26

1.11 练习 26

第2 章基本数据类型 27

2.1 分数和复数的表示 27

2.2 字符串 30

2.3 布尔型 32

2.4 趣味练习 33

2.5 总结 34

2.6 练习 34

第3 章 Python 的流程控制 35

3.1 条件控制语句 35

3.2 循环控制语句 41

3.3 案例：百钱买百鸡问题 54

3.4 趣味练习 56

3.5 总结 58

3.6 练习 58

第4 章数组操作 60

4.1 列表 60

4.2 字典 64

4.3 元组 67

4.4 排序与查找 70

4.5 小酌算法分析 74

4.6 趣味练习 77

4.7 总结 79

4.8 练习 79

第5 章文件操作 80

5.1 文件及其操作 80

5.2 从文件中读取数据 81

5.3 写数据到文件 82

5.4 从Web 页面读数据 84

5.5 浅谈Python 处理大数据文件 86

5.6 案例：计算文件中关键字出现次数 87

5.7 趣味练习 88

5.8 总结 91

5.9 练习 91

第6 章绘制需要的图表 92

6.1 matplotlib 基础 92

6.2 pandas 绘图基础 94

6.3 基本图形的绘制 95

6.4 绘制正弦交变电流图像 109

6.5 案例：统计文件字符出现频率 111

6.6 趣味练习 114

6.7 总结 115

6.8 练习 115

第7 章函数 116

7.1 什么是函数 116

7.2 为什么要使用函数 117

7.3 函数的创建和调用 118

7.4 作用域 119

7.5 global 语句 121

7.6 参数 121

7.7 递归 128

7.8 模块 131

7.9 趣味练习 134

7.10 总结 136

7.11 练习 136

第8 章面向对象 138

8.1 面向对象与面向过程 138

8.2 类 139

8.3 面向对象编程 146

8.4 面向对象和面向过程的比较 153

8.5 总结 154

8.6 练习 154

第9 章异常 156

9.1 为什么要使用异常 156

9.2 异常的作用 156

9.3 异常与错误 157

9.4 处理异常 158

9.5 抛出异常 159

9.6 finally 语句 161

9.7 总结 162

9.8 练习 163

第10 章集合与概率 164

10.1 理解Python 中的集合类型 164

10.2 概率基础知识 166

10.3 贝叶斯分类 171

10.4 案例：线上课程分类 174

10.5 总结 181

10.6 练习 181

第11 章学点统计学 182

11.1 统计学的基本概念 182

11.2 假设检验 185

11.3 方差分析 187

11.4 统计回归分析 190

11.5 总结 197

11.6 练习 197

第12 章数据管理与分析 198

12.1 基于Python 的数据管理与分析 198

12.2 数据的导入与导出 199

12.3 数据分析 204

12.4 数据可视化 209

12.5 总结 215

12.6 练习 216

第2 篇人工智能篇

第13 章人工智能导论 219

13.1 人工智能 219

13.2 为什么学习人工智能 223

13.3 人工智能的种类 224

13.4 人工智能的分支 226

13.5 加速回报定律 230

13.6 人工智能与伦理 231

13.7 图灵测试 231

13.8 人工智能与机器人 232

13.9 人工智能与Python 233

13.10 总结 234

13.11 练习 234

第14 章初识机器学习 235

14.1 机器学习的基本概念 235

14.2 机器学习的类型 236

14.3 聚类案例：K-means 聚类算法 243

14.4 总结 247

14.5 练习 247

第15 章自然语言处理 249

15.1 什么是自然语言处理 249

15.2 文本分词 251

15.3 使用stemming 还原词汇 253

15.4 基于词义的词形还原 255

15.5 文本分块 257

15.6 使用词袋模型提取词频矩阵 259

15.7 案例：构建一个性别识别器 263

15.8 总结 266

15.9 练习 266

第16 章语音识别技术 267

16.1 计算机感知声音 267

16.2 理解声音—频谱识别 271

16.3 语音识别原理 275

16.4 基于Python 语音识别程序介绍 276

16.5 简单语义理解 280

16.6 总结 282

16.7 练习 282

第17 章计算机视觉 283

17.1 计算机视觉简介 283

17.2 图像的操作与处理 284

17.3 OpenCV 的基础知识 288

17.4 背景差分法检测物体 290

17.5 利用颜色空间进行物体跟踪 293

17.6 人脸识别技术 295

17.7 总结 298

17.8 练习 298

第18 章人工神经网络 300

18.1 什么是人工神经网络 300

18.2 建立人工神经网络 301

18.3 训练人工神经网络 303

18.4 感知器 304

18.5 单层神经网络 308

18.6 多层神经网络 312

18.7 循环神经网络 317

18.8 在光学字符识别数据库中可视化字符 321

18.9 构建光学字符识别引擎 323

18.10 总结 326

18.11 练习 326

参考文献 327

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