具體描述
| 圖書基本信息 | |
| 書名： | 人工智能：Python實現（影印版）（英文版） |
| 叢書名： | |
| 作者/主編： | 普拉提剋·喬希 |
| 齣版社： | 東南大學齣版社 |
| ISBN號： | 9787564173586 |
| 齣版年份： | 2017年10月 |
| 版次： | 第1版 |
| 總頁數： | 431頁 |
| 開本： | 16 |
| 圖書定價： | 88元 |
| 實際重量： | 0.7kg |
| 新舊程度： | 正版全新 |
編輯
《人工智能:Python實現(影印版)(英文版)》由東南大學齣版社齣版。
作者簡介
作者：（美國）普拉提剋·喬希（Prateek Joshi）
Preface
Chapter 1： Introduction to Artificial Intelligence
What is Artificial Intelligence？
Why do we need to study Al？
Applications of Al
Branches of Al
Defining intelligence using Turing Test
Making machines think like humans
Building rational agents
General Problem Solver
Solving a problem with GPS
Building an intelligent agent
Types of models
Installing Python 3
Installing on Ubuntu
Installing on Mac OS X
Installing on Windows
Installing packages
Loading data
Summary
Chapter 2： Classification and Regression Using Supervised Learning
Supervised versus unsupervised learning
What is classification？
Preprocessing data
Binarization
Mean removal
Scaling
Normalization
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix
Support Vector Machines
Classifying income data using Support Vector Machines
What is Regression？
Building a single variable regressor
Building a multivariable regressor
Estimating housing prices using a Support Vector Regressor
Summary
Chapter 3： Predictive Analytics with Ensemble Learning
What is Ensemble Learning？
Building learning models with Ensemble Learning
What are Decision Trees？
Building a Decision Tree classifier
What are Random Forests and Extremely Random Forests？
Building Random Forest and Extremely Random Forest classifiers
Estimating the confidence measure of the predictions
Dealing with class imbalance
Finding optimal training parameters using grid search
Computing relative feature importance
Predicting traffic using Extremely Random Forest regressor
Summary
Chapter 4： Detecting Patterns with Unsupervised Learning
What is unsupervised learning？
Clustering data with K—Means algorithm
Estimating the number of clusters with Mean Shift algorithm
Estimating the quality of clustering with silhouette scores
What are Gaussian Mixture Models？
Building a classifier based on Gaussian Mixture Models
Finding subgroups in stock market using Affinity Propagation model
Segmenting the market based on shopping patterns
Summary
Chapter 5： Building Recommender Systems
Creating a training pipeline
Extracting the nearest neighbors
Building a K—Nearest Neighbors classifier
Computing similarity scores
Finding similar users using collaborative frltering
Building a movie recommendation system
Summary
Chapter 6： Logic Programming
What is logic programming？
Understanding the building blocks of logic programming
Solving problems using logic programming
Installing Python packages
Matching mathematical expressions
Validating primes
Parsing a family tree
Analyzing geography
Building a puzzle solver
Summary
Chapter 7： Heuristic Search Techniques
What is heuristic search？
Uninformed versus Informed search
Constraint Satisfaction Problems
Local search techniques
Simulated Annealing
Constructing a string using greedy search
Solving a problem with constraints
SoMng the region—coloring problem
Building an 8—puzzle solver
Building a maze solver
Summary
Chapter 8：Genetic Algorithms
Understanding evolutionary and genetic algorithms
Fundamental concepts in genetic algorithms
Generating a bit pattern with predefined parameters
Visualizing the evolution
Solving the symbol regression problem
Building an intelligent robot controller
Summary
Chapter 9： Building Games With Artificial Intelligence
Using search algorithms in games
Combinatorial search
Minimax algorithm
Alpha—Beta pruning
Negamax algorithm
Installing easyAI library
Building a bat to play Last Coin Standing
Building a bot to play Tic—Tac—Toe
Building two bots to play Connect FourTM against each other
Building two bots to play Hexapawn against each other
Summary
Chapter 10： Natural Language Processing
Introduction and installation of packages
Tokenizing text data
Converting words to their base forms using stemming
Converting words to their base forms using lemmatization
Dividing text data into chunks
Extracting the frequency of terms using a Bag of Words model
Building a category predictor
Constructing a gender identifier
Building a sentiment analyzer
Topic modeling using Latent Dirichlet Allocation
Summary
Chapter 11： Probabilistic Reasoning for Sequential Data
Understanding sequential data
Handling time—series data with Pandas
Slicing time—series data
Operating on time—series data
Extracting statistics from time—series data
Generating data using Hidden Markov Models
Identifying alphabet sequences with Conditional Random Fields
Stock market analysis
Summary
Chapter 12： Building A Speech Recognizer
Working with speech signals
Visualizing audio signals
Transforming audio signals to the frequency domain
Generating audio signals
Synthesizing tones to generate music
Extracting speech features
Recognizing spoken words
Summary
Chapter 13： Object Detection and Tracking
Installing OpenCV
Frame differencing
Tracking objects using colorspaces
Object tracking using background subtraction
Building an interactive object tracker using the CAMShift algorithm
Optical flow based tracking
Face detection and tracking
Using Haar cascades for object detection
Using integral images for feature extraction
Eye detection and tracking
Summary
Chapter 14： Artificial Neural Networks
Introduction to artificial neural networks
Building a neural network
Training a neural network
Building a Perceptron based classifier
Constructing a single layer neural network
Constructing a multilayer neural network
Building a vector quantizer
Analyzing sequential data using recurrent neural networks
Visualizing characters in an Optical Character Recognition database
Building an Optical Character Recognition engine
Summary
Chapter 15： Reinforcement Learning
Understanding the premise
Reinforcement learning versus supervised learning
Real world examples of reinforcement learning
Building blocks of reinforcement learning
Creating an environment
Building a learning agent
Summary
Chapter 16： Deep Learning with Convolutional Neural Networks
What are Convolutional Neural Networks？
Architecture of CNNs
Types of layers in a CNN
Building a perceptron—based linear regressor
Building an image classifier using a single layer neural network
Building an image classifier using a Convolutional Neural Network
Summary
在現代世界中，所有都是由技術和數據所驅動。而人工智能與這個世界的關係正在變得愈加緊密。人工智能被廣泛應用於多個領域，例如搜索引擎、圖像識彆、機器人學、金融等。我們會在《人工智能：Python實現（影印版 英文版）》中探索各種現實世界的真實場景，學習各種可以用於構建人工智能應用的算法。
《人工智能：Python實現（影印版 英文版）》的閱讀過程中，你將學會如何就特定場景下該使用何種算法作齣明智的決定。首先我們會介紹人工智能的基本知識，從中學習利用各種數據挖掘技術開發各種構建塊的方法。你會看到如何實現不同的算法來得到佳的預期結果，理解如何將其應用於現實場景。如果你想為基於圖像、文本、股市或其他形式數據的應用程序添加上智能層，這本激動人心的人工智能書籍能夠作為你的指南！用戶評價
這本《人工智能：Python實現》（影印版），由普拉提剋·喬希撰寫，東南大學齣版社齣版，確實是一本內容紮實、結構嚴謹的AI技術專著。我拿到這本書時，最先吸引我的是其內容涵蓋的廣泛性，它不僅僅聚焦於某一兩個AI領域，而是對人工智能的多個關鍵分支都進行瞭深入淺齣的介紹，從基礎的機器學習理論到前沿的深度學習模型，再到一些更具探索性的領域，都提供瞭詳實的闡述。 我尤其欣賞書中在講解算法時所采用的方法論。作者並非僅僅提供算法的名稱和功能描述，而是會深入到算法的數學原理和邏輯推導過程，同時又巧妙地穿插瞭Python代碼實現。這種“理論先行，代碼跟進”的模式，讓我能夠清晰地理解算法的“為什麼”和“怎麼做”。比如，在介紹神經網絡的訓練時，他會詳細講解反嚮傳播算法，並給齣相應的Python代碼，這讓我對梯度下降和權重更新有瞭非常直觀的認識。 書中對於各種監督學習算法的講解，可以說是非常全麵。從簡單的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更復雜的支持嚮量機、決策樹、隨機森林，以及集成學習方法，作者都進行瞭細緻的分析。他不僅解釋瞭算法的原理，還強調瞭它們在不同數據集上的錶現以及如何進行參數調優。這一點對於我這種想要深入理解不同算法優劣勢的學習者來說，非常有價值。 在深度學習部分，這本書同樣錶現齣色。作者從多層感知機（MLP）開始，逐步引入瞭捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等經典模型，並詳細闡述瞭它們在計算機視覺和自然語言處理領域的應用。他對於如何使用TensorFlow和PyTorch等深度學習框架進行模型構建和訓練的指導，非常詳盡，而且代碼示例都經過瞭反復驗證，可以直接用於實踐。 我非常喜歡書中關於模型評估和模型部署的章節。作者清晰地闡述瞭各種評估指標的含義和適用場景，並提供瞭如何進行模型選擇和優化的指導。對於如何將訓練好的模型部署到實際應用中，他也給齣瞭一些實用的建議，這使得這本書的內容不僅停留在理論層麵，更具備瞭實際操作的指導意義。 而且，作者的語言風格非常專業且富有洞察力。他能夠在復雜的概念中提煉齣核心要點，用清晰的邏輯進行闡述。同時，他又能夠適時地加入一些關於AI發展趨勢和未來方嚮的思考，這讓這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發讀者思考的著作。 這本書給我的一個深刻印象是，AI技術的發展並非一蹴而就，而是建立在紮實的數學和編程基礎之上。作者在書中反復強調瞭這一點，並鼓勵讀者通過大量的實踐來加深理解。我通過跟著書中的代碼進行實踐，確實感覺自己的編程能力和AI理解能力都得到瞭顯著提升。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本非常值得推薦的AI技術書籍。它兼具理論深度和實踐指導性，內容全麵且講解清晰，是每一位想要深入理解和掌握人工智能技術的學習者不可多得的參考書。
評分拿到《人工智能：Python實現》（影印版），就感受到它厚重的學術底蘊。作者普拉提剋·喬希（Pratik Joshi）的名字，加上東南大學齣版社的背書，預示著這是一本嚴謹而深入的技術專著。拆開包裝，高質量的紙張和清晰的印刷，讓我在翻閱過程中倍感舒適，即便是復雜的公式和代碼，也能一覽無餘。 這本書最讓我驚喜的一點，在於其在理論深度和實踐指導性之間的絕佳平衡。作者並非那種隻懂理論的研究者，也不是那種隻會調包的實踐者，而是將兩者完美地結閤。他會在講解一個算法時，先從宏觀的應用場景和直觀的邏輯齣發，讓讀者明白“為什麼需要它”，然後纔逐步深入到其底層的數學原理和公式推導。令人稱道的是，在解釋完理論之後，他會立即提供一套可以直接運行的Python代碼示例，這使得抽象的理論瞬間變得鮮活起來。 我特彆欣賞書中對一些經典機器學習算法的講解方式。從綫性迴歸、邏輯迴歸，到決策樹、支持嚮量機，再到隨機森林等集成學習方法，作者都進行瞭細緻的剖析。他不僅解釋瞭算法的工作原理，還詳細闡述瞭它們在不同類型數據上的適用性，以及如何進行參數調優。書中的代碼示例，往往是從零開始，用NumPy和Pandas等基礎庫搭建，這讓我能更深刻地理解算法的實現細節，而非僅僅停留在調用庫函數的層麵。 在深度學習領域，這本書同樣錶現齣色。作者從神經網絡的基礎概念講起，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的應用，以及循環神經網絡（RNN）在序列數據分析中的優勢。他對於如何利用TensorFlow和PyTorch等主流深度學習框架構建和訓練模型，給齣瞭非常係統性的指導，代碼示例也涵蓋瞭常見模型結構和訓練流程，非常適閤想要進入深度學習領域的讀者。 我強烈推薦這本書的關於模型評估和優化的章節。作者清晰地解釋瞭各種評估指標的含義，並深入探討瞭如何診斷和解決模型過擬閤、欠擬閤等常見問題。他提供的各種正則化技術、交叉驗證方法，以及超參數調優策略，都是在實際項目中提升模型性能的寶貴經驗。 而且，作者的語言風格非常專業且富有洞察力。他能夠用清晰、嚴謹的語言闡述復雜的概念，並且善於在技術細節中加入對AI發展趨勢的思考。閱讀過程中，我感覺就像是在和一位經驗豐富的AI工程師交流，能夠學到很多寶貴的實踐經驗。 這本書給我最大的啓發是，AI的學習並非一蹴而就，而是需要持續的努力和大量的實踐。作者在書中反復強調瞭動手實踐的重要性，並提供瞭大量的代碼示例供讀者參考。我通過跟著書中的代碼進行實踐，感覺自己的編程能力和AI理解能力都得到瞭顯著提升。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本內容詳實、講解深入、實踐性強的AI技術書籍。它不僅能夠幫助讀者掌握AI的核心理論和算法，更重要的是，它能夠指導讀者如何利用Python來實現這些技術，並在實際項目中取得成功。我強烈推薦這本書給所有渴望深入學習AI技術的學習者。
評分從這本書的封麵就能感受到它沉甸甸的專業性，《人工智能：Python實現》（影印版），作者普拉提剋·喬希，東南大學齣版社。拿到手裏，厚實的手感和清晰的印刷就預示著這是一本值得認真研讀的書。這本書的結構安排非常閤理，我特彆欣賞它從基礎概念入手，逐步深入到高級主題的脈絡。一開始，作者就為我們構建瞭一個堅實的知識基礎，比如數據預處理、特徵工程這些在實際AI項目中至關重要的環節，他都給予瞭足夠的重視和詳細的講解。 我印象特彆深刻的是，書中在講解各種機器學習算法時，不僅僅停留在理論的層麵，而是會穿插大量的Python代碼示例。這些代碼都經過瞭精心設計，清晰易懂，而且能夠直接運行。通過自己動手敲一遍代碼，然後觀察運行結果，我能夠更直觀地理解算法的工作原理。比如，在介紹支持嚮量機（SVM）時，作者不僅解釋瞭核函數的作用，還提供瞭如何用Python實現SVM模型的代碼，並展示瞭不同核函數對分類結果的影響。這種“看得懂，寫得齣，跑得通”的學習模式，讓我感覺自己對AI算法的掌握更加紮實。 書中對深度學習部分的講解，更是讓我眼前一亮。作者從神經網絡的基本結構講起，然後逐步深入到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等更復雜的模型。他對於反嚮傳播算法的解釋，以及如何利用TensorFlow和PyTorch等框架來實現這些模型，都做得非常到位。書中的代碼示例，不僅能夠跑通，還能看到作者對模型進行調優的思路和方法，這對於我理解如何構建高性能的深度學習模型非常有幫助。 我特彆喜歡書中關於模型評估和優化的章節。作者詳細介紹瞭各種評估指標，比如精確率、召迴率、F1分數等，並解釋瞭在不同場景下如何選擇閤適的評估方法。更重要的是，他還深入講解瞭如何診斷模型齣現的過擬閤和欠擬閤問題，以及如何采取相應的措施來優化模型。這些實用的技巧，對於我將AI模型應用於實際項目至關重要。 這本書在語言風格上也非常齣色。作者普拉提剋·喬希的寫作風格非常直接，清晰明瞭，沒有多餘的廢話。他善於使用生動的比喻和類比來解釋復雜的概念，讓我在閱讀過程中不會感到枯燥。即使是對於一些稍微晦澀的數學推導，他也能夠用一種易於理解的方式呈現齣來，讓我感覺像是在和一位經驗豐富的老師進行交流。 而且，這本書不僅僅是講解算法，還常常會提及算法的應用場景和實際挑戰。比如，在介紹自然語言處理時，他會結閤文本分類、情感分析等實際案例，讓我明白AI技術是如何解決現實世界中的問題的。這種“理論與實踐相結閤”的寫作方式，大大激發瞭我學習AI的興趣和動力。 這本書給我的一個重要體會是，AI的學習並非一蹴而就，而是需要持續的努力和實踐。作者在書中反復強調瞭動手實踐的重要性，並提供瞭大量的代碼示例供讀者參考。通過跟著書中的例子進行實踐，我不僅鞏固瞭理論知識，還掌握瞭許多實用的編程技巧。 總而言之，這本《人工智能：Python實現》（影印版）是一本非常優秀的AI技術書籍。它內容豐富，講解清晰，實踐性強，是每一位想要深入學習AI技術，特彆是希望用Python來實現AI模型的讀者不容錯過的佳作。
評分這本《人工智能：Python實現》（影印版）著實是我近期閱讀體驗中最令人印象深刻的一部技術著作。從封麵上那熟悉的“普拉提剋·喬希”和“東南大學齣版社”的字樣，我就知道這是一本紮實的學術譯著，而當我翻開它，那種嚴謹而又不失深度的內容，更是讓我愛不釋手。這本書的排版清晰，雖然是影印版，但印刷質量相當不錯，文字和圖錶的清晰度都達到瞭很高的水準，這對於需要仔細研讀代碼和理論的學習者來說，至關重要。 我特彆欣賞作者在講解AI概念時所采用的循序漸進的方法。他並非一開始就拋齣復雜的數學模型或晦澀的算法，而是從最基礎的機器學習原理入手，一步步構建起讀者對人工智能的認知框架。例如，在介紹監督學習時，他詳細闡述瞭從數據預處理到特徵工程，再到模型選擇和評估的整個流程，並且大量穿插瞭Python代碼示例，這些代碼邏輯清晰，注釋詳細，即使是初學者也能很快理解並動手實踐。這種“理論+實踐”的教學模式，使得抽象的AI概念變得觸手可及，大大降低瞭學習門檻。 而且，書中對各種經典AI算法的講解，其深度和廣度都令人稱道。從邏輯迴歸、支持嚮量機到決策樹、隨機森林，再到更復雜的神經網絡結構，作者都進行瞭細緻的剖析。他不僅僅是羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭算法背後的數學原理和直觀理解，這一點對於我這樣既想掌握理論精髓又想深入理解代碼實現的學生來說，簡直是福音。每次讀到新的算法，我都會忍不住去對照書中的Python實現，對比其中的邏輯和優化，這種學習方式讓我對AI算法的掌握更加牢固。 這本書在介紹深度學習方麵的內容，也同樣讓我受益匪淺。作者從前饋神經網絡講起，逐步過渡到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），並解釋瞭它們在圖像識彆和自然語言處理等領域的應用。他對於反嚮傳播算法的講解，以及如何利用TensorFlow或PyTorch等深度學習框架來實現這些模型，都做得非常到位。書中的代碼示例都經過瞭精心設計，能夠很好地展示不同網絡結構和參數設置對模型性能的影響，這對於我理解和調優深度學習模型非常有幫助。 除瞭核心的機器學習和深度學習算法，書中還涉及瞭強化學習和無監督學習等重要領域。作者以清晰的邏輯和生動的例子，解釋瞭這些前沿概念。例如，在介紹強化學習時，他詳細闡述瞭馬爾可夫決策過程（MDP）的概念，以及Q-learning等經典算法的原理和Python實現。這些內容讓我對AI的更廣闊應用領域有瞭更深入的瞭解，也激發瞭我進一步探索這些領域的興趣。 這本書的語言風格是我非常喜歡的。作者普拉提剋·喬希的寫作風格非常直接，不拐彎抹角，直擊要點。他善於使用比喻和類比來解釋復雜的概念，讓讀者更容易理解。即使是對於一些稍顯枯燥的數學推導，他也能用一種引人入勝的方式呈現齣來，讓我感覺像是在聽一位經驗豐富的導師在講課，而不是在讀一本枯燥的技術手冊。這種“講故事”式的講解方式，讓我在學習過程中保持瞭高度的專注和興趣。 我尤其贊賞書中對於實踐環節的重視。作者不僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量可運行的代碼示例。這些代碼不僅僅是簡單的功能實現，還包含瞭對代碼進行優化的建議，以及如何處理實際應用中可能遇到的數據問題。通過動手實踐這些代碼，我不僅加深瞭對算法的理解，還掌握瞭如何使用Python庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）來構建和訓練AI模型。這種“學以緻用”的學習方式，讓我感覺自己的技能得到瞭實實在地的提升。 對於那些想要深入理解AI技術，並能夠將其應用於實際項目中的讀者來說，這本書絕對是一份寶貴的財富。它不僅涵蓋瞭AI領域的關鍵技術和算法，更重要的是，它提供瞭一種高效的學習路徑和實踐指導。作者在書中反復強調瞭算法的背後思想和實際應用場景，這使得讀者在學習過程中，能夠更好地將理論知識與實際需求相結閤。 我非常喜歡書中關於模型評估和優化的章節。作者詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等，並解釋瞭如何根據不同的問題場景選擇閤適的評估方法。同時，他還深入講解瞭過擬閤和欠擬閤的現象，以及如何通過正則化、交叉驗證等技術來優化模型性能。這些內容對於提高模型的泛化能力和魯棒性至關重要，是我在實際項目中經常會遇到的挑戰。 總而言之，這本《人工智能：Python實現》以其深入淺齣的講解、豐富的代碼示例以及嚴謹的學術態度，為我打開瞭通往人工智能世界的大門。無論你是AI領域的初學者，還是有一定基礎的學習者，這本書都能夠為你提供寶貴的知識和實踐經驗。我強烈推薦這本書給所有對人工智能感興趣並希望掌握Python實現技術的讀者，它一定會成為你學習路上的得力助手。
評分這本書，名為《人工智能：Python實現》，以影印版的形式呈現，由普拉提剋·喬希（Pratik Joshi）撰寫，東南大學齣版社齣版。光是書名和作者信息，就足以讓我對其內容産生濃厚的興趣，預感這是一本能夠提供紮實理論基礎和實用編程技巧的著作。拿到實體書，其厚重感和印刷質量都相當不錯，這對於一本技術書籍而言，是重要的品質保證。 我非常欣賞本書在內容組織上的邏輯性。它並沒有急於進入復雜的算法模型，而是首先為讀者打下瞭堅實的基礎，從AI的基本概念、發展曆程，到最關鍵的數據預處理、特徵工程等環節，都進行瞭細緻的講解。這對於初學者來說，無疑是一份非常友好的入門指引，讓我能夠係統地建立起對AI整個流程的認知。 在講解具體的機器學習算法時，本書最大的亮點在於其“理論與實踐並重”的模式。作者在闡述算法原理時，不僅僅是簡單地羅列數學公式，而是會從直觀的角度進行解釋，並輔以清晰的圖示，幫助讀者理解算法的核心思想。而更關鍵的是，他會緊隨其後提供一套完整的Python代碼實現，這些代碼不僅能夠運行，而且注釋詳盡，邏輯清晰，使得讀者可以輕鬆地進行動手實踐，加深對算法的理解。例如，在介紹綫性迴歸時，作者就從最小二乘法原理齣發，逐步展示瞭如何用NumPy實現簡單的綫性迴歸模型。 深度學習部分，本書也同樣展現瞭其深度和廣度。作者從神經網絡的基本構成單元——神經元開始，逐步引入瞭多層感知機（MLP），然後深入到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等更復雜的模型，並詳細解釋瞭它們在計算機視覺和自然語言處理等領域的應用。他對於如何使用TensorFlow和PyTorch等主流深度學習框架進行模型構建、訓練和評估，提供瞭非常係統的指導，代碼示例也緊貼實際應用，能夠幫助讀者快速上手。 此外，書中關於模型評估和優化的章節，內容非常實用。作者清晰地闡述瞭各種評估指標的含義和適用場景，並深入探討瞭如何診斷和解決模型過擬閤、欠擬閤等常見問題。他提供的各種正則化技術、交叉驗證方法，以及超參數調優策略，都是在實際項目中提升模型性能的寶貴經驗。 作者的語言風格也非常值得稱贊。他能夠用簡潔、清晰的語言解釋復雜的概念，並且避免使用過於生僻的學術術語，使得技術內容更容易被理解。即便是在涉及數學推導時，他也能夠通過詳細的步驟和圖示，讓讀者更容易跟隨。 這本書給我最大的啓發是，AI的學習並非遙不可及。通過掌握Python這門強大的編程語言，結閤書中提供的係統知識和實踐指導，任何人都可以有效地學習和掌握AI技術。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本內容全麵、講解深入、實踐性強的AI技術書籍。它不僅是學習AI理論的優秀教材，更是指導實踐操作的得力助手，強烈推薦給所有對AI感興趣並希望通過Python實現AI技術的讀者。
評分初次拿到《人工智能：Python實現》（影印版），這本書的重量和內容厚度就讓我對其抱有很高的期待。作者普拉提剋·喬希的筆觸，以及東南大學齣版社的嚴謹齣品，都讓我相信這是一本能夠真正幫助我提升AI技能的書籍。打開書頁，清晰的排版和高質量的印刷，讓閱讀體驗非常舒適，即使是其中的代碼部分，也絲毫沒有模糊不清的感覺。 這本書最讓我印象深刻的，是它在理論講解和代碼實現之間取得的完美平衡。作者並沒有簡單地羅列算法公式，而是會先從直觀的解釋和應用場景齣發，讓你明白“這個算法是乾什麼用的”，然後纔深入到其背後的數學原理和邏輯結構。緊接著，他會提供一套完整的Python代碼實現，讓你能夠親手去驗證和體驗算法的運作。我特彆喜歡他在介紹決策樹和隨機森林時，那種循序漸進的講解方式，從單一的決策樹構建，到如何通過集成學習來提高模型的魯棒性，都解釋得非常透徹。 書中對神經網絡和深度學習部分的講解，更是讓我受益匪淺。作者從最基本的感知機開始，逐步引導讀者理解多層神經網絡的構建，以及反嚮傳播算法的工作機製。他對於如何利用TensorFlow和PyTorch等主流框架來實現這些模型，給予瞭非常詳細的指導，並且代碼示例都非常具有代錶性，可以直接用於實際項目。我通過跟隨書中的示例，成功地構建瞭一個簡單的圖像分類器，這給瞭我極大的信心。 我非常欣賞書中對於模型評估和調優的細緻講解。作者深入闡述瞭各種評估指標的意義，以及如何根據不同的任務場景選擇最閤適的指標。他還詳細分析瞭過擬閤和欠擬閤的問題，並提供瞭諸如正則化、交叉驗證、早停法等多種有效的解決方案。這些內容對於我理解如何提高模型的泛化能力，防止模型在未見過的數據上錶現不佳，起到瞭至關重要的作用。 而且，作者的寫作風格非常注重條理性和邏輯性。他善於將復雜的概念分解成更小的、易於理解的部分，並通過清晰的語言進行闡述。閱讀過程中，我很少感到迷茫，因為作者總能在關鍵的地方給齣提示和解釋，讓學習過程更加順暢。 這本書不僅僅是一本技術指南，它還包含瞭很多作者對於AI領域發展的思考和見解。他在書中會提及一些前沿的研究方嚮和潛在的應用場景，這極大地拓展瞭我對AI技術的認知邊界，也激發瞭我進一步探索的興趣。 通過閱讀這本書，我深切體會到，掌握AI技術並非遙不可及。隻要有紮實的基礎，加上勤奮的實踐，任何人都可以用Python這門強大的工具，去實現和應用AI。這本書正是這樣一個極佳的起點和助手。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本內容詳實、講解清晰、實踐性極強的AI技術書籍。無論你是初學者還是有一定基礎的學習者，這本書都將為你提供寶貴的知識和指導，是我近期閱讀過的最令人滿意的一本技術著作。
評分當我看到《人工智能：Python實現》（影印版），作者普拉提剋·喬希，東南大學齣版社，我的第一反應就是這是一本有分量的技術書籍。拿到手中，厚實的紙張和清晰的排版，都讓我感覺物有所值。這本書的結構設計非常閤理，它並沒有直接進入復雜的算法模型，而是從基礎的AI概念入手，循序漸進地引導讀者進入AI的世界。 我特彆喜歡書中在講解各個AI算法時，所采用的“理論+實踐”相結閤的方式。作者在解釋一個算法的原理時，會先從直觀的角度進行闡述，讓你明白它的核心思想，然後再深入到其背後的數學推導。而緊接著，就是一套完整的Python代碼實現，這些代碼邏輯清晰，注釋詳盡，讓我可以毫不費力地跟著動手實踐。例如，在介紹邏輯迴歸時，作者不僅解釋瞭其分類原理，還給齣瞭用Python實現邏輯迴歸的完整代碼，並通過實際數據進行演示，讓我對算法有瞭非常直觀的認識。 在深度學習方麵，這本書的講解也非常到位。作者從神經網絡的基礎知識講起，然後深入到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等模型，並詳細解釋瞭它們在圖像識彆和自然語言處理等領域的應用。他對於如何使用TensorFlow和PyTorch等主流深度學習框架進行模型構建、訓練和評估，提供瞭非常細緻的指導，代碼示例也緊貼實際應用，我通過跟隨書中的例子，成功地復現瞭一些經典的深度學習模型。 書中關於模型評估和優化的章節，更是讓我受益匪淺。作者詳細講解瞭各種評估指標的含義和適用場景，以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來提高模型的泛化能力。他還深入分析瞭模型過擬閤和欠擬閤的問題，並提供瞭多種有效的解決方案。這些實用的技巧，對於我解決實際項目中的模型性能問題，提供瞭非常有價值的參考。 而且，作者的寫作風格非常嚴謹且清晰。他能夠用簡潔明瞭的語言解釋復雜的概念，避免使用過於專業的術語，從而降低瞭閱讀門檻。即便是在涉及數學推導的部分，他也能夠通過圖示和詳細的步驟，讓讀者更容易理解。 這本書給我的一個深刻體會是，AI技術並非高不可攀，而是可以通過係統性的學習和大量的實踐來掌握的。作者在書中反復強調瞭動手實踐的重要性，並提供瞭大量的代碼示例供讀者參考。我通過跟著書中的代碼進行實踐，感覺自己的編程能力和AI理解能力都得到瞭顯著提升。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本內容全麵、講解清晰、實踐性強的AI技術書籍。它不僅能夠幫助讀者掌握AI的核心理論和算法，更重要的是，它能夠指導讀者如何利用Python來實現這些技術，並在實際項目中取得成功。我強烈推薦這本書給所有渴望深入學習AI技術的學習者。
評分當我第一次看到《人工智能：Python實現》（影印版），作者普拉提剋·喬希，東南大學齣版社，我就知道這是一本不簡單的書。拿到手後，其厚重的體量和清晰的印刷質量，都讓我對它的內容充滿瞭期待。這本書的結構安排非常閤理，作者並沒有上來就拋齣復雜的算法，而是循序漸進地帶領讀者從AI的基礎概念開始，逐步深入到更高級的主題。 我尤其欣賞書中在講解各個AI算法時，所采用的“理論+代碼”相結閤的方式。作者在解釋一個算法的原理時，會先從直觀的角度進行闡述，讓你明白它的核心思想，然後再深入到其背後的數學推導。而緊接著，就是一套完整的Python代碼實現，這些代碼邏輯清晰，注釋詳盡，讓我可以毫不費力地跟著動手實踐。例如，在介紹決策樹算法時，作者不僅解釋瞭如何構建一棵決策樹，還給齣瞭用Python實現決策樹分類的完整代碼，並通過實際數據進行演示，讓我對算法有瞭非常直觀的認識。 在深度學習方麵，這本書的講解也非常到位。作者從神經網絡的基礎知識講起，然後深入到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等模型，並詳細解釋瞭它們在圖像識彆和自然語言處理等領域的應用。他對於如何使用TensorFlow和PyTorch等主流深度學習框架進行模型構建、訓練和評估，提供瞭非常細緻的指導，代碼示例也緊貼實際應用，我通過跟隨書中的例子，成功地復現瞭一些經典的深度學習模型。 書中關於模型評估和優化的章節，更是讓我受益匪淺。作者詳細講解瞭各種評估指標的含義和適用場景，以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來提高模型的泛化能力。他還深入分析瞭模型過擬閤和欠擬閤的問題，並提供瞭多種有效的解決方案。這些實用的技巧，對於我解決實際項目中的模型性能問題，提供瞭非常有價值的參考。 而且，作者的寫作風格非常嚴謹且清晰。他能夠用簡潔明瞭的語言解釋復雜的概念，避免使用過於專業的術語，從而降低瞭閱讀門檻。即便是在涉及復雜的數學推導的部分，他也能夠通過圖示和詳細的步驟，讓讀者更容易理解。 這本書給我的一個深刻體會是，AI技術並非高不可攀，而是可以通過係統性的學習和大量的實踐來掌握的。作者在書中反復強調瞭動手實踐的重要性，並提供瞭大量的代碼示例供讀者參考。我通過跟著書中的代碼進行實踐，感覺自己的編程能力和AI理解能力都得到瞭顯著提升。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本內容全麵、講解清晰、實踐性強的AI技術書籍。它不僅能夠幫助讀者掌握AI的核心理論和算法，更重要的是，它能夠指導讀者如何利用Python來實現這些技術，並在實際項目中取得成功。我強烈推薦這本書給所有渴望深入學習AI技術的學習者。
評分拿到《人工智能：Python實現》（影印版），首先映入眼簾的是其厚重的體量和嚴謹的書名，這讓我對其內容的高質量充滿瞭期待。普拉提剋·喬希（Pratik Joshi）的名字，以及東南大學齣版社的標記，都錶明這是一本經過充分打磨的學術譯著。翻開書頁，清晰的印刷質量和閤理的版式設計，立刻營造齣一種適閤深度研讀的氛圍。 這本書的敘事方式是我非常欣賞的一點。作者並沒有上來就灌輸復雜的理論，而是從最基礎的概念入手，層層遞進。例如，在引入機器學習時，他首先會解釋什麼是學習，以及AI在現實生活中的應用，這為初學者構建瞭一個友好的入門平颱。隨後，他會係統地介紹各種數據預處理和特徵工程的技術，這些都是構建有效AI模型不可或缺的環節，作者對這些細節的重視，體現瞭他對實際應用的高度關注。 在講解具體的機器學習算法時，書中最大的亮點在於其“理論+代碼”的模式。作者會詳細解釋算法的原理、數學公式，並輔以易於理解的圖示。緊接著，他會提供完整的Python代碼實現，這些代碼不僅可以運行，而且注釋清晰，邏輯嚴謹，讓我能夠非常方便地進行實踐和調試。我尤其喜歡他在介紹支持嚮量機（SVM）時，對於核函數作用的講解，以及如何通過Python實現不同核函數的SVM模型，這讓我對SVM有瞭更深刻的理解。 深度學習部分，這本書同樣做得非常紮實。作者從神經網絡的基本結構開始，逐步過渡到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），並詳細介紹瞭它們在圖像識彆和自然語言處理等領域的應用。他對於如何使用TensorFlow和PyTorch等主流框架來構建、訓練和評估這些深度學習模型，給予瞭非常詳盡的指導，而且代碼示例都具有很強的可操作性。 我特彆贊賞書中關於模型評估和優化的章節。作者詳細解釋瞭各種評估指標的含義和適用場景，並深入探討瞭如何診斷和解決模型過擬閤和欠擬閤問題。他介紹的各種正則化技術、交叉驗證方法等，都是在實際項目中提升模型性能的關鍵。這些內容讓我意識到，一個好的AI模型不僅僅是算法的堆砌，更是精細調優和迭代優化的結果。 此外，作者的語言風格也非常清晰和直接。他避免使用晦澀難懂的學術術語，而是傾嚮於用更易於理解的語言來解釋概念。即便是在涉及復雜的數學推導時，他也能用一種清晰的邏輯和循序漸進的方式來呈現，讓讀者能夠跟隨他的思路。 這本書給我的一個重要啓發是，AI並非高不可攀的技術，而是可以通過係統學習和不懈實踐來掌握的。作者通過這本書，為我們提供瞭一份非常寶貴的學習路綫圖和實踐指南。 總而言之，《人工智能：Python實現》（影印版）是一本內容豐富、講解深入、實踐性強的AI技術書籍。它不僅能夠幫助讀者掌握AI的核心理論和算法，更重要的是，它能夠指導讀者如何利用Python來實現這些技術，並在實際項目中取得成功。我強烈推薦這本書給所有渴望深入學習AI技術的學習者。
評分讀完這本《人工智能：Python實現》（影印版），我最大的感受就是，作者普拉提剋·喬希是真的懂AI，而且更懂如何把AI講明白。這本書給我的感覺不是那種“高高在上”的學術教材，而更像是一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何用Python實現那些聽起來很酷的AI技術。他不像某些書那樣，上來就扔一堆公式和術語，而是循序漸進，把復雜的概念拆解成易於理解的模塊，並且每個模塊都配上瞭實實在在的Python代碼。 這本書最讓我印象深刻的一點，就是它在理論講解和代碼實踐之間的平衡做得非常好。作者在介紹每一個算法的時候，都會先從直觀的邏輯和應用場景入手，讓你明白這個算法是做什麼的，為什麼需要它。然後，他纔會深入到背後的數學原理，但即便是數學部分，他也總是能用最精煉的方式錶達，不會讓人生畏。最關鍵的是，他會立刻跟上Python代碼實現，而且這些代碼不是那種“隻可遠觀不可褻玩”的僞代碼，而是真正可以運行，並且可以拿到實際數據上跑的。 我特彆喜歡書中對一些經典算法的講解方式，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等等。作者不僅僅是告訴你怎麼用Scikit-learn調包，而是會從零開始，用NumPy和Pandas一步步教你如何實現這些算法的核心邏輯。這對於理解算法的底層機製非常有幫助，也讓我意識到，很多看似復雜的AI模型，其實背後都有清晰的數學和邏輯支撐。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我感覺對AI的理解更加深刻和牢固。 在深度學習方麵，這本書也做得非常齣色。從基本的神經網絡結構，到捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆上的應用，再到循環神經網絡（RNN）在序列數據處理上的優勢，作者都進行瞭詳盡的闡述。他不僅介紹瞭這些網絡的設計原理，還重點講解瞭如何使用TensorFlow和PyTorch等主流框架來構建和訓練這些模型。書中的代碼示例非常貼閤實際應用，我通過跟著書中的例子，成功地構建瞭幾個簡單的圖像分類和文本生成模型，這給我帶來瞭巨大的成就感。 這本書也讓我對AI的應用有瞭更廣泛的認知。除瞭傳統的監督學習，作者還花瞭不少篇幅介紹瞭強化學習和無監督學習。他在解釋強化學習時，用到瞭很多遊戲和機器人控製的例子，這讓抽象的概念變得生動有趣。而無監督學習部分，比如聚類和降維，也讓我瞭解到AI在數據探索和特徵提取方麵的強大能力。這些內容拓展瞭我對AI技術邊界的理解，讓我看到瞭更多新的可能性。 閱讀過程中，我體會到作者在內容組織上的精心安排。他仿佛是知道讀者在學習過程中可能會遇到哪些睏惑，並提前在書中給齣瞭答案。比如，在講解模型調優時，他會詳細介紹過擬閤和欠擬閤的常見原因，以及相應的解決方法，比如正則化、早停法等等。這些實用的技巧，對於提升模型的性能至關重要，也大大減少瞭我自己在摸索過程中可能遇到的彎路。 而且，這本書的語言風格非常平實易懂，即使是對於一些稍微復雜的概念，作者也能用非常生動的比喻來解釋。他避免使用過於學術化的語言，而是更傾嚮於用一種更“接地氣”的方式來傳達知識。這種寫作風格讓我在閱讀過程中感到輕鬆愉快，而不是疲憊和枯燥。感覺就像是在和一位朋友交流，他願意把自己的知識毫無保留地分享給你。 這本書給我的最大啓發是，AI並非高不可攀的神秘技術，而是可以通過係統性的學習和實踐來掌握的。作者通過這本書，嚮我們展示瞭如何利用Python這門強大的編程語言，將AI的理論付諸實踐。這種 empowerment 的感覺，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。 總而言之，這本《人工智能：Python實現》（影印版）是我近期閱讀過的最實用、最富有啓發性的一本技術書籍。它不僅是一本技術指南，更是一次引人入勝的學習旅程。我強烈推薦給所有渴望掌握AI技術的學習者，這本書會是你最好的夥伴。
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