人工智能入门与实战

人工智能入门与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:[美] Donald J. Norris
出品人:
页数:324
译者:沈益冉
出版时间:2018-7
价格:59.8
装帧:平装
isbn号码:9787302501718
丛书系列:人工智能
图书标签:
  • 人工智能
  • 树莓派
  • 机器学习
  • python
  • 技术
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • Python
  • 实战
  • 入门
  • 算法
  • 数据科学
  • AI
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具体描述

《人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练》使用Raspberry Pi作为计算平台,介绍AI世界。本书探索了大部分主要的人工智能主题,包括专家系统、浅层和深层的机器学习、模糊逻辑控制等。

主要内容:

AI简介、基本的AI概念、专家系统的展示、游戏、模糊逻辑系统、机器学习、机器学习:人工神经网络、机器学习:深入学习、机器学习:ANN展示实践、演化计算、基于行为的机器人等。

编程思想的基石:深入理解数据结构与算法 本书并非关于人工智能的入门指南,而是聚焦于计算机科学领域最核心、最基础的知识体系——数据结构与算法的深度剖析与实践应用。 在这个信息爆炸的时代,无论是构建复杂的系统,还是优化现有的性能瓶颈,对数据如何组织、信息如何处理的深刻理解,是每一个优秀程序员必须掌握的硬核技能。 本书旨在为读者构建一座坚实的编程思想基石。我们相信,脱离了底层逻辑的堆砌,任何高阶技术的应用都将是空中楼阁。因此,我们选择了一条更具挑战性但也更有价值的路径:透彻理解计算机解决问题的底层逻辑和效率的度量标准。 第一部分:数据组织的艺术——结构之美 现代软件系统的性能瓶颈往往不是因为CPU速度不够快,而是因为数据组织不当导致的低效访问和遍历。本部分将系统地介绍如何有效地组织数据,以应对不同场景下的存取需求。 第一章:基础元素与抽象 本章从最基本的内存单元和变量类型出发,探讨数据在计算机中的物理表示。我们将深入研究不同数据类型的内存占用、对齐规则以及位运算的威力。在此基础上,引出抽象数据类型(ADT)的概念,明确数据结构与数据类型之间的区别与联系。我们强调,结构的设计首先是基于“需要做什么”,而不是“能怎么做”。 第二章:线性结构的精妙布局 我们将详细解构线性结构——数组与链表。对于静态数组,重点在于其随机访问O(1)的优势,以及在内存连续性下的缓存友好性;对于动态数组(或称可变长数组),我们将分析其动态扩容机制背后的时间复杂度摊销分析,揭示“平均时间复杂度”的真正含义。 随后,我们转向链式结构。从单向链表到双向链表的结构演变,我们探究了在插入和删除操作中链表如何巧妙地避免了数组的元素移动。更进一步,我们将引入循环链表在特定场景下的应用,例如在实现队列或缓冲区时的优雅性。 第三章:栈与队列:操作受限的威力 栈(Stack)和队列(Queue)是最简单但也最常用的两种受限线性结构。栈作为“后进先出”(LIFO)的结构,是函数调用机制、表达式求值(如中缀转后缀)和深度优先搜索(DFS)的天然支撑。队列(FIFO)则广泛应用于任务调度、广度优先搜索(BFS)以及流量控制。本章将通过大量的实践案例,展示如何仅使用基础的数组或链表,高效地实现这些结构,并分析其操作的常数时间复杂度保证。 第四章:树:构建层次化信息世界 树结构是处理层次关系和分层数据的核心工具。我们从最基础的二叉树开始,探讨其遍历方法(前序、中序、后序)如何对应于不同的应用需求,例如中序遍历在二叉搜索树中自然得到有序序列。 随后,本书的重点将放在平衡搜索树上。我们将详细解析AVL树和红黑树(Red-Black Tree)的旋转和再平衡机制。这不是简单地罗列规则,而是深入理解为什么需要这些复杂的维护操作,以及它们是如何保证在最坏情况下依然维持$O(log n)$的查找、插入和删除性能。对于更高级的读者,我们还会触及B-Tree及其在文件系统和数据库索引中的关键作用。 第五章:图论基础:连接世界的模型 图(Graph)是描述复杂关联网络的强大模型。本章首先定义图的基本术语(顶点、边、权重、有向/无向、连通性)。接着,重点介绍图的两种主要存储方式:邻接矩阵和邻接表,并对比它们在空间占用和时间效率上的权衡。 第二部分:效率的追求——算法的精髓 数据结构提供了存储信息的骨架,而算法则是驱动这些数据高效处理的“灵魂”。本部分将专注于经典算法的设计思想、实现细节与复杂度分析。 第六章:搜索与排序的性能对决 搜索算法方面,我们将从线性搜索出发,重点分析二分查找在有序数据上的效率飞跃,并探讨其在链表和树结构上的适用性限制。 在排序算法部分,我们采取递进式教学: 1. 基础 $O(n^2)$ 算法(冒泡、选择、插入):理解简单排序的直观逻辑,作为性能基准。 2. 分治策略的胜利:深入剖析归并排序(Merge Sort),理解其稳定性与最佳的 $O(n log n)$ 性能保证。 3. 原地排序的艺术:详细讲解快速排序(Quick Sort)的选择枢轴(Pivot)策略,以及如何通过随机化或“三数取中”法来避免最坏情况的发生。 4. 线性时间排序的边界:介绍计数排序、桶排序和基数排序,阐明它们在特定数据范围限制下突破 $Omega(n log n)$ 下限的原理。 第七章:图算法的深度探索 图算法是解决网络、路径、依赖关系问题的关键。 图的遍历:系统地对比广度优先搜索(BFS)与深度优先搜索(DFS)的实现,并展示它们如何分别用于求解最短路径(无权图)和拓扑排序(有向无环图)。 最短路径问题:我们将详细阐述Dijkstra算法在非负权重图中的应用,以及当图中出现负权边时,Bellman-Ford算法如何通过动态规划的思想进行松弛操作。对于包含负权环的情况,算法将如何识别出来。 最小生成树(MST):介绍Prim算法和Kruskal算法,对比贪心策略在构建成本最低连通图时的不同实现路径。 第八章:算法设计范式 优秀的算法往往遵循特定的设计模式。本章着重训练读者的“模式识别”能力。 贪心算法(Greedy Algorithms):讲解贪心选择性质与最优子结构,通过实例(如活动选择问题)展示贪心策略的局限性与强大之处。 分治法(Divide and Conquer):回顾快速排序和归并排序,并引入“主定理(Master Theorem)”这一分析递归关系的高效工具。 动态规划(Dynamic Programming, DP):本书投入大量篇幅讲解DP的“记忆化”与“自底向上”思想。我们将通过斐波那契数列、背包问题(0/1与完全背包)以及最长公共子序列等经典问题,展示如何定义状态转移方程,将重叠子问题转化为高效的迭代计算。 第九章:计算复杂性与效率边界 本章将提升读者的理论视野。我们不再满足于 $O$ 记号,而是探讨问题的内在难度。我们将正式定义时间复杂度和空间复杂度,并介绍大 O、小 o、$Theta$ 记号的严格区别。最后,我们将初步接触P类问题与NP类问题的概念,理解什么是“可解性”与“高效可解性”之间的巨大鸿沟。 --- 本书特色: 1. 强调复杂度分析:每种数据结构的操作和每种算法的实现后,均附带有严格的最好、平均和最坏情况的复杂度分析。 2. 代码与理论并重:所有核心概念都配有清晰、简洁且易于理解的伪代码和标准编程语言实现示例,确保理论知识能快速转化为实践能力。 3. 面向底层思维训练:本书着重培养读者在面临新问题时,能迅速判断“应该用什么结构来组织数据”以及“哪种算法范式能最高效地解决它”的能力,而非仅停留在调用库函数的层面。 本书适合于计算机科学专业学生、希望夯实基础的软件工程师,以及所有对底层逻辑和系统性能优化有浓厚兴趣的自学者。掌握了数据结构与算法,便掌握了解决任何复杂计算问题的钥匙。

作者简介

Donald J. Norris拥有电子工程学士学位及生产管理MBA学位。他目前在南新罕布什尔大学任职,教授本科生和研究生计算机科学相关课程。同时,他也开设了一些机器人技术的课程。他拥有33年的教学经验,曾在多所大学担任副教授。

Donald后来从美国海军的民间联合服务组织退休,在那里他专注于核潜艇有关的声学和高级数字信号处理。自此,他作为一位使用C、C#、C++、Python、MicroPython、Node.js和Java等语言的专业软件开发者已经拥有超过23年的编程经验,其中有6年担任IT安全顾问。

Donald撰写并出版了6本书,主题内容涉及树莓派、如何组装和操作自己的无人机、MicroPython、物联网和Edison微处理器等方面。

Donald创建了名为Norris Embedded Software Solutions (dba NESS LLC)的咨询顾问公司,专门开发基于微处理器和微控制器的应用解决方案。Donald认为自己是一个充满激情的极客,总是去尝试新鲜事物。他也是私人飞行员、摄影爱好者、业余无线电操作员和狂热的跑步健身者。

目录信息

第1章 人工智能简介 1
1.1 AI的历史起源 1
1.2 智能 6
1.3 强AI与弱AI,广义AI与
狭义AI 7
1.4 推理 8
1.5 人工智能的分类 9
1.6 人工智能和大数据 11
1.7 小结 12
第2章 基础AI概念 13
2.1 布尔代数 13
2.2 推论 15
2.3 专家系统 16
2.3.1 冲突解决 16
2.3.2 反向链 18
2.4 配置Raspberry Pi 18
2.5 SWI Prolog简介 19
2.6 在Raspberry Pi上安装
Prolog 19
2.7 Prolog初步演示 20
2.8 模糊逻辑简介 22
2.8.1 FL的例子 23
2.8.2 去模糊化 24
2.9 问题解决 25
2.9.1 广度优先搜索 25
2.9.2 深度优先搜索 25
2.9.3 深度有限搜索 26
2.9.4 双向搜索 26
2.9.5 问题解决的其他例子 26
2.10 机器学习 27
2.10.1 预测 27
2.10.2 分类 28
2.10.3 进一步分类 31
2.11 神经网络 32
2.12 浅层学习与深度学习 37
2.13 进化计算 37
2.14 遗传算法 38
2.15 小结 39
第3章 专家系统演示 41
3.1 例3-1:办公室数据库 42
3.2 例3-2:识别动物 47
3.3 例3-3:井字游戏 51
3.4 例3-4:感冒还是
流感? 56
3.5 例3-5:使用Raspberry Pi
GPIO控制输出的专家
系统 58
3.5.1 安装PySWIP库 59
3.5.2 安装硬件 60
3.5.3 配置Rpi.GPIO 61
3.5.4 带LED控制的专家
系统 62
3.6 小结 64
第4章 游戏 65
4.1 例4-1:剪刀石头布 66
4.1.1 带开关和LED的剪刀
石头布游戏 69
4.1.2 中断 73
4.2 例4-2:Nim 75
4.2.1 带LCD和开关的
Nim` 81
4.2.2 LCD显示屏 84
4.2.3 加载Adafruit LCD库 85
4.2.4 LCD测试 86
4.2.5 automated_nim.py 87
4.3 小结 93
第5章 模糊逻辑系统 95
5.1 部件清单 95
5.2 软件安装 96
5.3 基础FLS 96
5.4 初始化:定义语言变量
和术语 97
5.5 例5-1:使用FL计算
小费 97
5.6 初始化:构建隶属函数 98
5.7 初始化:构建规则集 101
5.8 推理:根据规则集评价
模糊集 103
5.9 聚集:综合每个规则的
评估结果 106
5.10 去模糊化:将模糊集
转换为清晰的输出值 106
5.11 例5-2:修改tipping.py
程序 113
5.12 例5-3:FLS加热和制冷
系统 114
5.12.1 模糊化 116
5.12.2 推理 117
5.12.3 聚集 118
5.12.4 去模糊 119
5.12.5 测试控制程序 121
5.13 例5-4:修改HVAC
程序 122
5.14 小结 124
第6章 机器学习 125
6.1 部件清单 125
6.2 例6-1:颜色选择 126
6.2.1 算法 126
6.2.2 轮盘赌算法 129
6.3 例6-2:自主机器人 131
6.3.1 自主算法 132
6.3.2 测试运行 138
6.3.3 额外学习 138
6.4 例6-3:使用能源消耗
计算的自适应学习 142
6.5 小结 147
第7章 机器学习:人工神经
网络 149
7.1 部件清单 149
7.2 Hopfield网络 149
7.3 例7-1:数字图像识别
示例 155
7.4 例7-2:使用ANN的
自主机器人小车 161
7.5 例7-3:用于避开障碍物的
机器人小车的Python控制
脚本 164
7.6 例7-4:寻光机器人 169
7.6.1 未知情况 172
7.6.2 大脑映射 172
7.6.3 光强传感器 173
7.6.4 用于寻求目标的机器人小
车的Python控制脚本 175
7.6.5 测试运行 180
7.6.6 障碍物回避和寻光 181
7.7 小结 182
第8章 机器学习:深度学习 183
8.1 泛化的ANN 183
8.1.1 较大的ANN 188
8.1.2 三层ANN中的后向
传播 191
8.1.3 更新加权矩阵 193
8.2 梯度下降在ANN中的
运用 199
8.3 工作范例 203
8.3.1 ANN学习的一些
问题 204
8.3.2 初始权重的选择 204
8.4 例8-1:ANN的Python
脚本 205
8.4.1 初始化 206
8.4.2 测试运行 208
8.5 例8-2:训练ANN 209
8.6 小结 213
第9章 机器学习:实用的ANN
示例 215
9.1 部件清单 215
9.2 例9-1:MNIST数据集 216
9.2.1 图像化一条MNIST
记录 219
9.2.2 调整输入和输出数
据集 221
9.2.3 为手写数字检测配置
ANN 224
9.2.4 测试运行 226
9.3 例9-2:使用Pi Camera
识别手写数字 231
9.3.1 更改的trainANN.py
脚本 236
9.3.2 使用ANN自动识别
数字 237
9.3.3 测试运行 239
9.4 小结 240
第10章 进化计算 241
10.1 alife 241
10.2 进化编程 242
10.3 例10-1:手动计算 243
10.4 例10-2:Conway的生命
游戏 251
10.4.1 Sense HAT硬件
安装 253
10.4.2 Sense HAT软件
安装 253
10.4.3 生命游戏:Python
版本 254
10.4.4 测试运行 262
10.4.5 单代生命游戏 264
10.5 小结 267
第11章 基于行为的机器人 269
11.1 部件清单 269
11.2 人类的大脑结构 270
11.3 包容架构 271
11.3.1 传统方法 273
11.3.2 基于行为的机器人
方法 273
11.4 例11-1:Breve项目 276
11.5 例11-2:构建使用包容架
构的机器人小车 284
11.6 例11-3:Alfie机器人
小车 288
11.6.1 添加另一个行为 296
11.6.2 测试运行 297
11.7 小结 298
附录 Alfie机器人小车搭建
指南 299
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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**颠覆了我对AI的认知:从理论到实践的精彩旅程** 在阅读《人工智能入门与实战》之前,我对人工智能的认知还停留在科幻电影里的机器人和自动驾驶汽车的层面。总觉得AI是一个离我们很遥远、非常高深的领域,需要深厚的数学和编程功底才能涉足。然而,这本书彻底颠覆了我的固有印象。它不仅仅是一本介绍AI概念的教科书,更像是一位循循善诱的老师,带领我一步步走进AI的世界,并且亲手体验AI的魅力。 作者在书中非常巧妙地设计了学习路径。他首先从AI的历史和发展脉络入手,让我对这个领域有一个宏观的认识。接着,他深入浅出地讲解了机器学习的核心思想,比如监督学习、无监督学习和强化学习。我尤其喜欢作者对“模型”的解释,他将模型比作一个“黑盒子”,通过输入数据和反馈,让这个黑盒子学会识别模式并做出预测。这个比喻非常生动,让我一下子就明白了模型的核心作用。 书中最让我兴奋的部分,无疑是关于“实战”的章节。作者并没有简单地罗列一堆晦涩的代码,而是从最基础的Python语言开始,逐步引导读者熟悉常用的AI库,如NumPy、Pandas和Scikit-learn。他提供的每一个代码示例,都配有详细的注释,并且解释了每一步操作的目的。我跟着书中的指导,亲手写下了第一个机器学习模型的代码,并成功地让它对数据集进行了分类。那种从无到有的成就感,是任何理论知识都无法比拟的。 这本书让我意识到,AI的学习并非高不可攀。它更像是一种工具,一种思维方式。通过掌握这些工具和思维方式,我们可以解决现实世界中的许多问题。例如,书中提到的图像识别技术,可以应用于医疗诊断、工业检测等领域;推荐系统,则能为我们提供个性化的服务。这些应用场景的展示,让我对AI的潜力有了更深的认识。 而且,这本书的语言风格非常亲切自然,没有丝毫的卖弄学问的痕迹。作者似乎在与每一个读者进行平等的交流,用最朴实的话语,最生动的比喻,去解释最复杂的概念。我感觉自己不是在读书,而是在与一位经验丰富的AI工程师进行一对一的辅导。这种沉浸式的学习体验,让我欲罢不能。 最后,我想说的是,《人工智能入门与实战》这本书不仅仅是传授知识,更重要的是点燃了我对AI的兴趣和热情。它让我看到了AI的无限可能,也让我对自己的学习能力有了新的认识。这本书是我AI学习道路上的重要里程碑,我非常庆幸自己选择了它。

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**颠覆性的学习体验:AI不再是遥不可及的星辰** 我一直对人工智能充满好奇,但每次尝试去了解,都会被那些晦涩难懂的术语和复杂的数学公式劝退。仿佛AI是一颗遥不可及的星辰,只能仰望,却无法触及。直到我遇到了《人工智能入门与实战》这本书,我的这种认知被彻底颠覆了。它以一种前所未有的方式,将AI这个看似高深莫测的领域,以一种极其友善、极具吸引力的姿态呈现在我面前。 这本书的开篇,作者并没有急于灌输知识,而是以一种引人入胜的故事引入。他将AI的诞生和发展,与人类历史上的重要发明并列,让我从一个更宏观的视角去理解AI的意义和价值。随后,他开始逐步拆解AI的核心技术,比如机器学习、深度学习、神经网络等等。让我印象深刻的是,作者在解释这些概念时,大量运用了生活中的例子和形象的比喻。例如,他将“模型”比作一个“黑盒子”,通过输入和输出,让它学会识别模式,这种讲解方式,让我能够轻松地理解那些曾经让我望而却步的技术术语。 《人工智能入门与实战》最让我称赞的是其“实战”导向。作者并没有将这本书仅仅停留在理论的层面,而是提供了非常具体和可操作的实践指导。他详细介绍了如何搭建开发环境,如何使用Python语言以及一系列常用的AI库(如TensorFlow、PyTorch)来完成各种AI任务。我跟着书中的步骤,一步步地完成了第一个简单的图像识别模型。当我看到模型能够准确地识别出图片中的猫和狗时,那种从“无”到“有”的创造和实现,给我带来了巨大的成就感。这让我深刻地体会到,AI并非遥不可及,而是可以通过学习和实践来掌握的强大工具。 书中的语言风格也十分亲切自然,没有丝毫的说教感,更多的是一种分享和引导。作者鼓励读者保持好奇心,勇于尝试,不要害怕失败。这种积极的引导,极大地激发了我自主学习的积极性。他不仅传授知识,更重要的是点燃了我对AI的兴趣和热情,让我看到了科技发展的无限可能,也让我对自己的学习能力有了更深的信心。 总而言之,《人工智能入门与实战》是一本真正意义上的“入门”之作,它为我打开了通往人工智能世界的大门。它让我不再是那个仰望星辰的门外汉,而是能够亲手触碰和理解这颗璀璨的科技之星。这本书是我的AI学习之旅的绝佳起点,我强烈推荐给所有想要了解和学习AI的朋友们。

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**一本充满智慧与启发的AI启蒙之作** 自从我拿到《人工智能入门与实战》这本书,我的生活就被一种新的求知欲所点燃。我一直对人工智能这个领域充满好奇,但总觉得它过于高深,像是专属于少数精英的领域。然而,这本书的出现,完全改变了我的看法。它以一种极其智慧和富有启发性的方式,将人工智能的核心概念和实践技巧,以最易懂、最吸引人的方式呈现给了我。 本书的开篇,并没有急于灌输各种专业术语,而是从一个引人入胜的“故事”讲起,讲述了AI如何悄无声息地渗透到我们生活的方方面面,从智能手机的语音助手,到电商平台的个性化推荐,再到我们每天浏览的新闻资讯,AI无处不在。这种贴近生活的开场,立刻拉近了我与AI的距离,让我觉得AI不再是遥不可及的“高科技”,而是与我息息相关的“生活科技”。 接着,作者以极其清晰的逻辑,逐步拆解了人工智能的核心技术。诸如“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”等曾经让我望而生畏的词汇,在作者的笔下变得生动而有趣。他没有使用枯燥的数学公式,而是通过大量的图示、类比和生活化的案例,将这些抽象的概念具象化。例如,在解释“神经网络”时,作者将其比作人脑的神经元连接,一步步模拟信息传递和学习的过程。这种教学方式,让我能够在理解的基础上,建立起对AI原理的直观认知。 《人工智能入门与实战》最令人称道之处,在于它不仅仅局限于理论的讲解,更强调“实战”。书中详细介绍了如何使用Python等编程语言,以及一系列常用的AI库(如TensorFlow、PyTorch)来构建和训练AI模型。即使是像我这样之前对编程接触不多的读者,也能在作者的细致指导下,一步步完成代码的编写和调试。我曾尝试着用书中提供的代码,搭建了一个简单的图像识别模型,当模型成功识别出图片中的物体时,我内心的喜悦和成就感难以言喻。这让我真切地感受到,AI并非遥不可及,通过学习和实践,我们每个人都有能力去创造和应用AI。 书中对“数据”的强调也让我印象深刻。作者反复强调“数据是AI的血液”,并详细介绍了数据预处理、特征工程等关键步骤。这让我明白,一个好的AI模型,离不开高质量的数据支撑。这种严谨的科学态度,也贯穿于全书的始终,让我受益匪浅。 此外,本书在语言风格上也独具匠心。作者的文字如同老友般的亲切,没有丝毫的说教感,更多的是一种分享和引导。他鼓励读者去思考,去探索,去实践,而不是被动地接受知识。这种教学模式,极大地激发了我自主学习的积极性。 总而言之,《人工智能入门与实战》是一本真正意义上的“入门”之作,它为我打开了通往人工智能世界的大门,让我不仅了解了AI是什么,更学会了如何去“做”AI。这本书的价值,远远超出了它本身的篇幅,它是我人工智能学习道路上不可或缺的明灯。

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**思维的碰撞与技术的启迪** 《人工智能入门与实战》这本书,宛如一本引人入胜的百科全书,将人工智能这个宏大而复杂的领域,以一种前所未有的清晰和深刻的方式展现在我面前。我一直对AI的发展趋势和潜在影响感到着迷,但苦于没有一个系统性的入口,只能在碎片化的信息中摸索。这本书的出现,为我提供了一个完美的起点,让我得以在理论与实践的交汇处,进行一次思维的碰撞与技术的启迪。 本书在开篇就以其独特的视角,将AI的起源和发展历程娓娓道来,让我对这个领域有一个宏观的认知。作者并没有直接进入技术细节,而是从哲学、心理学等多个维度,探讨了“智能”的本质,以及人工智能试图模拟和实现的目标。这种跨学科的视角,为我理解AI的深层含义提供了丰富的养料,也让我意识到,AI不仅仅是算法和代码的堆砌,更是对人类智慧的一种探索和延伸。 在深入到具体的技术层面时,作者展现出了卓越的教学能力。他将机器学习、深度学习、神经网络等核心概念,用通俗易懂的语言和精美的图示进行了详细的阐释。我印象特别深刻的是,作者在解释“特征工程”时,将其比作“为AI挑选合适的‘感官’”,让我瞬间理解了数据预处理在AI模型训练中的重要性。这种“化抽象为具体”的教学方式,极大地降低了我的学习门槛,让我能够轻松地理解那些原本看似高深莫测的技术原理。 《人工智能入门与实战》的“实战”部分,更是让我兴奋不已。作者不仅提供了详细的代码示例,而且这些示例都紧密结合实际应用场景,比如情感分析、图像识别等。我跟随书中的指导,利用Python语言和TensorFlow框架,成功构建了一个能够识别猫狗图片的模型。当屏幕上显示出模型准确识别出图片内容时,那种激动人心的感觉,至今仍历历在目。这让我深切地感受到,AI并非遥不可及,通过学习和实践,每个人都有能力去创造和应用AI,去解决现实世界中的各种问题。 本书还对AI的未来发展趋势进行了深入的探讨,以及对AI伦理和社会影响的思考。作者鼓励读者在掌握技术的同时,也要关注其可能带来的挑战,并提出了一些建设性的观点。这种全面的视角,让我不仅学习了AI的技术,更重要的是,培养了我对AI发展方向的批判性思维。 总而言之,《人工智能入门与实战》是一本兼具深度、广度和实践性的优秀读物。它不仅为我提供了系统性的AI知识,更重要的是,它点燃了我对AI的无限热情,并让我看到了科技发展带来的光明未来。我强烈推荐这本书给所有对人工智能感兴趣的朋友们,相信它定能为你带来一场思维的盛宴和技术的启迪。

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**一次智识的启蒙,一段技术探索的序曲** 当我翻开《人工智能入门与实战》这本书时,内心深处既有对未知的好奇,也有一丝对复杂技术的担忧。我一直认为人工智能是一个只属于计算机科学专业人士的领域,需要深厚的数学功底和编程经验。然而,这本书以其独特的视角和卓越的教学方法,彻底改变了我的看法,为我带来了一次智识的启蒙,也奏响了我技术探索的序曲。 作者在书中展现了非凡的洞察力,他从人类历史上几次重大的技术革命讲起,将人工智能定位为即将到来的第四次工业革命的核心驱动力。这种宏观的叙事方式,为我理解AI的战略意义和深远影响奠定了基础。紧接着,他深入浅出地介绍了机器学习、深度学习、神经网络等核心概念。我尤其欣赏作者对“算法”的解释,他将其比作“解决问题的步骤和规则”,并结合了下棋、识别花朵等生活化的例子,让我能够直观地理解算法的工作原理,以及它们在AI中的核心作用。 《人工智能入门与实战》最吸引我的地方在于其“实战”的深度和广度。作者并没有仅仅罗列一堆代码,而是提供了一系列精心设计的实践项目,从最基础的数据处理,到构建一个简单的推荐系统,再到实现一个能够进行文本分类的AI模型。我跟着书中的指导,一步步地完成了这些实践项目,并且体验到了从零开始创造AI应用的成就感。这种“理论与实践并行”的学习模式,让我不仅理解了AI的原理,更重要的是,掌握了将这些原理转化为实际应用的技能。 本书的语言风格也极其引人入胜。作者的文字充满智慧和幽默感,能够将那些枯燥的技术细节讲得生动有趣。他鼓励读者保持批判性思维,质疑和探索,而不是被动地接受信息。这种教学方式,极大地激发了我自主学习的积极性,让我愿意主动去深入研究,去拓展知识的边界。 这本书的价值,不仅仅在于它提供了多少知识,更在于它点燃了我对AI探索的热情。它让我看到了AI的无限可能,也让我相信,即使是零基础的普通人,只要有耐心和毅力,也能够掌握这项改变世界的技术。我非常庆幸自己选择了这本书,它是我AI学习道路上一个重要而宝贵的起点。

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**探索AI奥秘的精彩开端** 《人工智能入门与实战》这本书,对于我这样对人工智能领域既好奇又感到些许迷茫的读者来说,无疑是一场及时雨。在翻阅这本书之前,我脑海中关于AI的印象,大多来自新闻报道和科幻电影,充满了神秘感和技术壁垒。但这本书的出现,如同一盏明灯,照亮了我探索AI奥秘的道路,让我能够从一个全新的角度去理解和接触这个日新月异的领域。 作者在书中展现出了非凡的叙事能力和教学技巧。他没有直接抛出复杂的理论,而是从人类历史上的几次技术革命讲起,将人工智能定位为继蒸汽机、电力、信息技术之后的又一次颠覆性变革。这种宏观的视角,为理解AI的战略意义打下了坚实的基础。随后,他循序渐进地介绍了机器学习、深度学习等关键概念,并巧妙地运用了大量生动形象的比喻,例如将机器学习比作“教孩子认字”,通过反复的训练和纠错,让模型学会识别和判断。这种化繁为简的处理方式,让原本晦涩难懂的技术原理,变得触手可及。 我特别欣赏书中关于“实践”的部分。作者并没有仅仅停留在理论讲解,而是提供了详细的实践指导。从Python基础语法的介绍,到常用AI库(如Scikit-learn、TensorFlow)的安装和使用,再到实际案例的分析和模型构建,整个过程都显得条理清晰,易于操作。我尝试着跟随书中的步骤,搭建了一个简单的聊天机器人,并进行了初步的训练。当机器人能够理解并回应我的简单指令时,那种成就感是无与伦比的。这让我亲身体验到了AI的创造性和实用性,也让我对未来的学习方向有了更清晰的规划。 书中对AI伦理和发展前景的探讨,也给我留下了深刻的印象。作者并没有回避AI可能带来的社会问题,而是提出了建设性的思考,鼓励读者在学习技术的同时,也要关注其社会影响。这种负责任的态度,让我对AI的未来发展充满了信心。 阅读这本书的过程,更像是一次与作者的深度对话。他的语言风格亲切而幽默,即使在讲解复杂的技术问题时,也充满了人文关怀。他鼓励读者保持好奇心,勇于尝试,不要害怕失败。这种积极的引导,极大地激发了我学习AI的内在动力。 总的来说,《人工智能入门与实战》是一本集理论深度、实践指导和思想启迪于一体的优秀读物。它不仅让我系统地了解了人工智能的方方面面,更重要的是,它点燃了我对AI的热情,为我开启了探索AI世界的精彩旅程。我由衷地感谢作者为我们带来这样一本高质量的书籍。

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**从门外汉到AI探索者的转变** 在接触《人工智能入门与实战》之前,我对人工智能的理解,几乎可以忽略不计。在我看来,AI就像是科幻电影里那些拥有自我意识的机器人,遥不可及,甚至带有一丝神秘的色彩。我曾试图阅读过一些相关的技术文章,但往往因为门槛太高而半途而废。因此,当我拿到这本书时,内心是充满期待,同时也带着一丝不安。然而,这本书以其独特的魅力,彻底打消了我的疑虑,并引领我踏上了一段精彩的AI探索之旅。 这本书最让我称赞的一点是其“入门”的属性。作者以非常接地气的方式,从最基础的概念讲起,比如什么是“智能”,什么是“学习”。他没有上来就抛出复杂的数学公式,而是通过大量生活化的例子,将AI的核心思想一点点渗透进来。例如,在解释“机器学习”时,他将模型比作一个勤奋的学生,通过阅读大量的书籍(数据),掌握知识(模式),最终能够解答问题(预测)。这种生动形象的比喻,让我能够毫不费力地理解那些曾经让我头疼的技术术语。 更令人惊喜的是,“实战”部分。作者并没有将这本书仅仅停留在理论的层面,而是提供了非常具体和可操作的实践指导。他详细介绍了如何搭建开发环境,如何使用Python语言以及一系列强大的AI库(如NumPy、Pandas、Scikit-learn)来完成各种AI任务。我跟着书中的步骤,一步步地完成了第一个简单的模型训练,并取得了令人惊喜的结果。那种从“零”到“一”的创造过程,给我带来了前所未有的成就感,也让我对AI的应用前景有了更直观的认识。 这本书的结构设计也非常合理。每一章的内容都循序渐进,层层递进,既有理论的深度,又不失实践的可行性。作者的语言风格平实而幽默,读起来毫无压力,仿佛在与一位经验丰富的导师进行交流。他不仅传授知识,更重要的是点燃了我对AI的兴趣和热情,让我愿意主动去探索,去学习。 《人工智能入门与实战》这本书,不仅仅是一本技术书籍,更是一种思维方式的启蒙。它让我明白,AI并非高不可攀,而是可以通过系统学习和实践来掌握的强大工具。它为我打开了一扇全新的世界之窗,让我看到了科技发展的无限可能,也让我对自己的学习能力有了更深的信心。我非常庆幸自己能够读到这本书,它是我AI学习道路上一个绝佳的起点。

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**一本让我重新认识AI的书籍!** 拿到这本书的时候,我带着一种既期待又忐忑的心情。期待的是,作为一名对前沿技术充满好奇心的普通读者,我希望能通过这本书一窥人工智能的神秘面纱,了解它到底是如何运作的,以及它将如何改变我们的生活。但同时我也担心,市面上关于AI的书籍很多,内容要么晦涩难懂,要么过于理论化,让我这样的非专业人士望而却步。然而,《人工智能入门与实战》这本书,彻底打消了我的顾虑,并给我带来了巨大的惊喜。 这本书的开篇,并没有上来就抛出复杂的算法和数学公式,而是从一个引人入胜的故事讲起,将AI的概念和应用场景巧妙地融入其中。我仿佛置身于一个充满未来感的实验室,亲眼见证着AI从无到有的诞生和发展。作者用一种非常平易近人的语言,将那些原本听起来高不可攀的技术名词,比如机器学习、深度学习、神经网络等等,拆解成一个个容易理解的概念。让我印象深刻的是,书中用了很多生活化的例子来解释这些概念,比如识别猫狗的图像识别技术,背后其实就是模型在学习和判断;推荐算法,则是根据你的喜好进行个性化推送。这些例子让我感觉AI离我们并不遥远,它就隐藏在我们日常生活的方方面面。 更让我惊喜的是,这本书不仅仅停留在理论层面。它深入浅出地讲解了如何进行AI的“实战”。虽然我不是程序员,但书中提供的清晰的步骤和代码示例,让我能够跟随作者的思路,一步步地去搭建和训练一个简单的AI模型。我尝试着利用书中提供的代码,对一些公开数据集进行分析和预测,虽然过程还有些磕磕绊绊,但成功运行的那一刻,我感受到了前所未有的成就感。这让我意识到,AI的学习并非遥不可及,通过系统的学习和实践,即使是零基础的普通人,也能初步掌握AI的核心技术。 这本书的排版和设计也非常人性化。大量的图表、流程图和代码块,使得学习过程更加直观和有趣。每一章的结尾,都有小结和思考题,帮助我巩固所学内容。作者还推荐了一些相关的学习资源和工具,为我后续深入学习提供了宝贵的指引。读完这本书,我感觉自己对AI的理解发生了质的飞跃。我不再是那个只知道AI是“机器人”的门外汉,而是能够初步理解AI的工作原理,欣赏AI的强大之处,并对它在未来可能带来的变革充满了期待。这本书是我AI学习之旅的绝佳起点,强烈推荐给所有想要了解AI的朋友们!

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**一本让我醍醐灌顶,重拾学习热情的AI宝典** 自从我开始关注人工智能这个领域以来,我接触过不少相关的书籍和资料,但大多数都过于理论化,或者晦涩难懂,让我难以深入。直到我遇到了《人工智能入门与实战》这本书,我才真正找到了那个能够引领我进入AI世界的“钥匙”。它以一种让我醍醐灌顶的方式,系统地讲解了AI的核心概念,并且提供了详实的实战指导,让我重拾了学习的热情。 本书的作者在叙事上展现出了非凡的功力。他从AI的发展历程开始,将人工智能与人类历史上的几次重要技术革命相提并论,让我对AI的战略意义有了清晰的认识。随后,他以一种非常循序渐进的方式,深入浅出地讲解了机器学习、深度学习、神经网络等关键技术。我印象深刻的是,作者在解释“模型训练”时,将其比作“教孩子识别物体”,通过大量的重复和反馈,让模型逐渐学会正确的判断。这种生动形象的比喻,让我能够轻松地理解那些曾经让我头疼的技术术语,并建立起对AI原理的直观认识。 《人工智能入门与实战》最让我惊喜和钦佩的,是其“实战”部分的详实性和可行性。作者并没有仅仅停留在理论讲解,而是提供了非常具体和可操作的实践指导。他详细介绍了如何搭建开发环境,如何使用Python语言以及一系列强大的AI库(如NumPy、Pandas、Scikit-learn)来完成各种AI任务。我跟着书中的步骤,成功地搭建了一个简单的文本情感分析模型。当模型能够准确判断出文本的情感倾向时,那种从“理论”走向“实践”的成就感,是无法用言语来形容的。这本书让我深刻地体会到,AI并非遥不可及,而是可以通过学习和实践来掌握的强大工具。 此外,作者对AI伦理和社会影响的探讨,也给我留下了深刻的印象。他并没有回避AI可能带来的挑战,而是提出了建设性的思考,鼓励读者在学习技术的同时,也要关注其社会影响。这种全面的视角,让我对AI有了更深刻的理解,也对自己的学习方向有了更明确的规划。 总而言之,《人工智能入门与实战》是一本集理论深度、实践指导和思想启迪于一体的优秀读物。它不仅为我提供了系统性的AI知识,更重要的是,它点燃了我对AI的热情,让我看到了科技发展的无限可能。这本书是我的AI学习之旅中一个重要的里程碑,我非常庆幸自己能够读到它。

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**一本让我爱不释手,欲罢不能的AI指南** 拿到《人工智能入门与实战》这本书的时候,我并没有抱太高的期望。毕竟,市面上关于人工智能的书籍琳琅满目,很多都显得过于学术化,或者只是泛泛而谈。然而,这本书以其独特的风格和扎实的内涵,迅速吸引了我,让我欲罢不能,甚至可以说是一口气读完,并且还意犹未尽。 作者的写作风格非常吸引人。他并没有使用那种枯燥、死板的教科书式语言,而是用一种非常亲切、幽默的语调,将复杂的人工智能概念娓娓道来。他擅长运用各种生动形象的比喻,将那些抽象的技术原理变得具象化,易于理解。例如,在解释“神经网络”时,他将其比作人脑的神经元,一步步模拟信息传递和学习的过程,这种讲解方式让我一下子就抓住了核心要点,而不是被各种专业术语所困扰。 《人工智能入门与实战》这本书最让我惊喜的是其“实战”部分的详实和可行性。作者并没有仅仅停留在理论的层面,而是提供了非常具体和详细的实践指导。他详细介绍了如何搭建开发环境,如何使用Python语言以及一系列强大的AI库(如NumPy、Pandas、Scikit-learn)来完成各种AI任务。我跟着书中的步骤,亲手写下了第一个AI模型,并成功地对数据集进行了训练。那种从“理论”走向“实践”的成就感,是任何书本知识都无法比拟的。这本书让我深刻地体会到,AI并非高不可攀,而是可以通过系统学习和动手实践来掌握的强大工具。 书中的内容编排也非常合理,循序渐进,逻辑清晰。从AI的历史和发展,到机器学习的核心概念,再到具体的应用案例,每一个章节都恰到好处地承接前一个章节的内容,让我能够顺畅地学习和理解。作者还会在每一章的结尾设置一些思考题,鼓励读者进行更深入的思考和探索,这种互动式的学习方式,极大地激发了我学习的积极性。 此外,作者对AI的未来发展趋势以及伦理问题的探讨,也让我受益匪浅。他并没有回避AI可能带来的挑战,而是提出了建设性的思考,鼓励读者在学习技术的同时,也要关注其社会影响。这种全面的视角,让我对AI有了更深刻的理解,也对自己的学习方向有了更明确的规划。 总而言之,《人工智能入门与实战》是一本真正意义上的“入门”之作,它为我打开了通往人工智能世界的大门,让我不仅了解了AI是什么,更重要的是,让我学会了如何去“做”AI。这本书的价值,远远超出了它本身的篇幅,它是我AI学习道路上不可或缺的明灯,强烈推荐给所有对AI感兴趣的朋友们!

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挺有意思的书,只是翻译和排版太不认真了,很多地方译得很别扭,好几处python代码的缩进都是错的。

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利用树莓派和python 制作有趣的智能工具。 还是很有趣的。 不过不是我的领域Hhh...

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