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)
编辑推荐
《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。
内容简介
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《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。eclipse缩写补全
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。
⽬ 录
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 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
滚动壁纸
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
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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
免费域名api接口
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
气象python零基础入门教程第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

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