Python人工智能编程实践

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前言

入门篇

第1章 全书指南

1.1 Python编程

1.2 数据分析

1.3 机器学习

1.4 Kaggle竞赛

1.5 Git代码管理

小结

第2章 基本环境搭建与配置

2.1 Windows下基本环境的搭建与配置

2.2 macOS下基本环境的搭建与配置

2.3 Ubuntu下基本环境的搭建与配置

2.4 Jupyter Notebook使用简介

2.5 PyCharm使用简介

小结

基础篇

第3章 Python编程基础

3.1 Python环境配置

3.2 Python基本语法

3.3 Python数据类型

3.4 Python数据运算

3.5 Python流程控制

3.6 Python函数设计

3.7 Python面向对象编程

3.8 Python编程库（包）／模块导入

3.9 Python编程综合实践

小结

第4章 Pandas数据分析

4.1 Pandas环境配置

4.2 Pandas核心数据结构

4.3 Pandas读取／写入文件数据

4.4 Pandas数据分析的常用功能

4.5 Pandas数据合并

4.6 Pandas数据清洗

4.7 Pandas数据分组与聚合

小结

第5章 Scikit-learn单机机器学习

5.1 Scikit-learn环境配置

5.2 Scikit-learn无监督学习

5.3 Scikit-learn监督学习

5.4 Scikit-learn半监督学习模型

5.5 单机机器学习模型的常用优化技巧

小结

进阶篇

第6章 PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle深度学习

6.1 PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle环境配置

6.2 全连接神经网络

6.3 卷积神经网络

6.4 残差神经网络

6.5 循环神经网络

6.6 注意力机制

6.7 自动编码器

6.8 变换模型

6.9 深度学习模型的常用优化技巧

小结

第7章 PySpark分布式机器学习

7.1 PySpark环境配置

7.2 PySpark分布式数据结构

7.3 PySpark分布式特征工程

7.4 PySpark分布式机器学习

7.5 分布式机器学习模型的常用优化技巧

小结

实践篇

第8章 Kaggle竞赛实践

8.1 Titanic罹难乘客预测

8.2 Ames房产价格评估

8.3 Twitter短文本分类

8.4 CIFAR-100图像识别

小结

第9章 Git代码管理

9.1 Git本地环境搭建

9.2 Git远程仓库配置

9.3 Git基本指令

9.4 Git分支管理

9.5 贡献Git项目

小结