《人工智能基础教程：Python篇（青少版）》读书笔记模板

人工智能基础教程：Python篇（青少版）读书笔记模板01思维导图读书笔记精彩摘录内容摘要目录分析作者介绍目录0305020406思维导图人工智能版人工智能编程基础教程教程初识读者趣味案例第章文件人工智能数据基础语句基础知识图像分析本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要《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。读书笔记读书笔记感觉根本没有用心去写，完全是直接搬代码和理论，还标上青少版，差评。如果阅读目标是作为了解人工智能的图书，或者初学者翻阅的话值得推荐，很浅显，举例也很恰当但如果想深入学习，由于人工智能已经发展很多领域，想要深入学习还得找该细分领域的书。前面基础的介绍挺不错，后面的基本就是泛泛而过了。在目前的国际国内大背景下，人工智能教育不仅是个人成长的需要，更是实现创新型国家发展的需要，是我国成为世界强国的需要，而人工智能教育必将从中学阶段展开。之所以选择Python语言为实现手段，主要是考虑到Python具有与人工智能天然的切合性，而且语言本身入门相对容易。目录分析第1章初识Python第2章基本数据类型第3章Python的流程控制第4章数组操作第1篇人工智能编程基础篇第5章文件操作第6章绘制需要的图表第7章函数第8章面向对象第9章异常12345第1篇人工智能编程基础篇第10章集合与概率第12章数据管理与分析第11章学点统计学第1篇人工智能编程基础篇第1章初识Python1.1Python的前世今生1.2Python的优势1.3Python的缺陷1.4Ubuntu下开发环境的搭建1.5Windows下开发环境的搭建1.6Python编程入门1.7变量及其赋值1.8输入与输出1.9趣味练习第2章基本数据类型2.1分数和复数的表示2.2字符串2.3布尔型2.4趣味练习2.5总结2.6练习第3章Python的流程控制3.1条件控制语句3.2循环控制语句3.3案例：百钱买百鸡问题3.4趣味练习3.5总结3.6练习第4章数组操作4.1列表4.2字典4.3元组4.4排序与查找4.5小酌算法分析4.6趣味练习4.7总结4.8练习第5章文件操作5.1文件及其操作5.2从文件中读取数据5.3写数据到文件5.4从Web页面读数据5.5浅谈Python处理大数据文件5.6案例：计算文件中关键字出现次数5.7趣味练习5.8总结5.9练习第6章绘制需要的图表6.1matplotlib基础6.2pandas绘图基础6.3基本图形的绘制6.4绘制正弦交变电流图像6.5案例：统计文件字符出现频率6.6趣味练习6.7总结6.8练习第7章函数7.1什么是函数7.2为什么要使用函数7.3函数的创建和调用7.4作用域7.5global语句7.6参数7.7递归7.8模块7.9趣味练习第8章面向对象8.1面向对象与面向过程8.2类8.3面向对象编程8.4面向对象和面向过程的比较8.5总结8.6练习第9章异常9.1为什么要使用异常9.2异常的作用9.3异常与错误9.4处理异常9.5抛出异常9.6finally语句9.7总结9.8练习第10章集合与概率10.1理解Python中的集合类型10.2概率基础知识10.3贝叶斯分类10.4案例：线上课程分类10.5总结10.6练习第11章学点统计学11.1统计学的基本概念11.2假设检验11.3方差分析11.4统计回归分析11.5总结11.6练习第12章数据管理与分析12.1基于Python的数据管理与分析12.2数据的导入与导出12.3数据分析12.4数据可视化12.5总结12.6练习第13章人工智能导论第14章初识机器学习第15章自然语言处理第16章语音识别技术第2篇人工智能篇第18章人工神经络第17章计算机视觉第2篇人工智能篇第13章人工智能导论13.1人工智能13.2为什么学习人工智能13.3人工智能的种类13.4人工智能的分支13.5加速回报定律13.6人工智能与伦理13.7图灵测试13.8人工智能与机器人13.9人工智能与Python第14章初识机器学习14.1机器学习的基本概念14.2机器学习的类型14.3聚类案例：K-means聚类算法14.4总结14.5练习第15章自然语言处理15.1什么是自然语言处理15.2文本分词15.3使用stemming还原词汇15.4基于词义的词形还原15.5文本分块15.6使用词袋模型提取词频矩阵15.7案例：构建一个性别识别器15.8总结15.9练习第16章语音识别技术16.1计算机感知声音16.2理解声音—频谱识别16.3语音识别原理16.4基于Python语音识别程序介绍16.5简单语义理解16.6总结16.7练习第17章计算机视觉17.1计算机视觉简介17.2图像的操作与处理17.3OpenCV的基础知识17.4背景差分法检测物体17.5利用颜色空间进行物体跟踪17.6人脸识别技术17.7总结17.8练习第18章人工神经络18.1什么是人工神经络18.2建立人工神经络18.3训练人工神经络18.4感知器18.5单层神经络18.6多层神经络18.7循环神经络18.8在光学字符识别数据库中可