本书特色

操作性：可通过操作实现对理论的结果要求。
解释性：可通过实验对人工智能理论有进一步的了解和认识。
趣味性：实验均具有实际应用背景，可提高读者对应用的兴趣。

内容简介

本书共5章: 其中, 第1章主要对实验平台进行介绍, 第2-4章主要对平台的工具进行介绍, 如Python、Numpy、TensorFlow、Pyiorch等, 第5章主要介绍与人工智能相关的11个实验, 如人工神经网络、决策树、深度学习、计算机视觉等。

作者简介

余萍,博士,南京大学副教授。多年来一直从事面向开放环境下的软件开发方法及动态演化技术方面的研究。曾主持国家自然科学基金青年基金一项，作为骨干人员参加了国家973项目、863项目、国家重点研发计划等多项科研项目。在《Pervasive and Mobile Computing》《Lecture Notes in Computer Science》《Science China Information Sciences》《软件学报》《计算机学报》等国内外重要刊物以及ASE、SEKE、UIC、APSEC、COMPSAC等国际会议上发表论文四十余篇。

第1章实验平台
1.1云的基本概念
1.2私有云平台
1.3公有云平台
第2章Python程序设计及机器学习软件包
2.1Python简介
2.2NumPy简介
2.3Pandas简介
2.4MatplotLib简介
2.5Scikit-learn简介
第3章常见的人工智能工具
3.1TensorFlow简介
3.2PyTorch简介
3.3Keras 简介
3.4Caffe2简介
3.5Prolog简介
3.6搜索策略工具简介
第4章实验数据
第5章实验
实验1知识获取之搜索策略
实验2知识获取之推理方法
实验3人工神经网络
实验4决策树
实验5关联学习
实验6聚类学习
实验7强化学习
实验8深度学习
实验9知识图谱
实验10计算机视觉
实验11自然语言处理
附录A课后习题答案
附录B实验平台安装指南
参考文献