导语

  

内容提要

  

    本书是“人工智能与大数据技术大讲堂”丛书中的第一本书。全书贯穿“最简体验”的讲授原则，并模拟实际课堂的教学风格，通过幽默风趣的大白话语言，手把手带领读者由浅入深、循序渐进地进行学习，让他们在身临其境的教学氛围中，轻松、愉悦地掌握人工智能技术领域的基础知识，从而跨入人工智能的大门。本书的阅读门槛极低，只需要读者具备初步的数理知识和计算机操作技能即可顺利学习：本书的学习曲线非常平滑，前面章节中的知识点都为后续章节的学习做好了铺垫，让读者的学习毫无障碍；本书通过“图书+视频+GitHub+微信公众号+学习管理平台+群+专业助教”的立体化学习解决方案，以及大量线上、线下互动，让读者可以体验到远超过同类图书的学习效果。
    本书共8章。第1章给出了切实可行的学习建议；第2章介绍了开发环境；第3～5章是专为人工智能和大数据而优化的知识要点，手把手带领读者从零基础开始学习编程；第6章与第7章从不同的角度手把手带领读者完成最简单的卷积运算（深度学习的基础算法）；第8章带领读者解读一个案例中的部分源码（来自于最流行的深度学习框架TensorFlow）。
    本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读，尤其适合零基础和弱基础的读者学习。阅读本书不要求读者有太多的编程基础与高等数学基础。

推荐序
前言
第1篇  语法篇
  第1章  零基础入门AI解决方案
    1.1  AI极简史（选修）
    1.2  AI极简介
      1.2.1  认识颜色：表征学习与深度学习
      1.2.2  该往哪边旋转：决策科学
      1.2.3  转起来：控制论
      1.2.4  自动驾驶与AI三大领域
      1.2.5  有关AI三大领域的解释说明
    1.3  史上最轻松的入门AI完整解决方案
      1.3.1  兴趣模块
      1.3.2  入门AI所需基础模块
      1.3.3  入门模块及其他
    1.4  入门好资源
      1.4.1  慕课（MOOC）
      1.4.2  框架
      1.4.3  社区
      1.4.4  数据集
      1.4.5  论文
      1.4.6  公司
    1.5  学习新主张（最重点）
      1.5.1  什么是“体验
      1.5.2  什么是“最简
      1.5.3  “最简体验”主张
    1.6  如何使用本书（纯小白请重点阅读）
      1.6.1  高效学习本书的首要原则
      1.6.2  什么是“要点
      1.6.3  对纯零基础学习者的建议
      1.6.4  使用本书Gitt4ub提高学习效率（敲黑板级别的重点）
    1.7  网络词汇简写与昵称
    1.8  小结
  第2章  环境搭建
    2.1  最简体验Jupyter Notebook
      2.1.1  手机上最简体验Jupyter
      2.1.2  计算机上最简体验Jupyter
      2.1.3  Notebook中运行Python代码
      2.1.4  Notebook的最基本概念Cell
      2.1.5  移动Cell
      2.1.6  揭秘HelloWorld Cell
      2.1.7  为啥要用Jupyter Notebook（选修）
      2.1.8  Notebook服务与社区文化（选修）
      2.1.9  Jupyter与MyBinder（选修）
    2.2  Azure Notebook简介
    2.3  Google Colaboratory简介
    2.4  Windows下安装Anaconda
    2.5  Linux下安装Anaconda
    2.6  Mac下安装Anaconda
    2.7  本地启动Jupyter Notebook
    2.8  小结
    2.9  习题
      2.9.1  基础部分
      2.9.2  扩展部分
  第3章  零点一基础入门PythOn
    3.1  最简体验print方法
    3.2  更多print玩法
    3.3  最简体验Python变量
    3.4  最简体验Python列表与遍历
    3.5  最简体验Python字典
    3.6  项目实战：智能通讯录
    3.7  分支语法if
      3.7.1  最简体验分支if
      3.7.2  在智能通讯录中使用分支语法
      3.7.3  智能通讯录0.2
    3.8  小结
      3.8.1  真正掌握了吗
      3.8.2  真的能用吗
      3.8.3  真的智能吗
      3.8.4  开发环境与协作学习
    3.9  习题
      3.9.1  基础部分
      3.9.2  扩展部分
  第4章  最简体验数字图像
    4.1  最简体验像素
      4.1.1  嵌套使用列表
      4.1.2  列表取元素
      4.1.3  嵌套使用遍历
      4.1.4  print进阶
      4.1.5  数值
      4.1.6  使用“数据”list最简体验像素
    4.2  最简体验代码画图
      4.2.1  最简体验图像操作
      4.2.2  最简体验plot
      4.2.3  最简体验marker
      4.2.4  更多marker属性
    4.3  点与线
      4.3.1  两点之间，线段最短
      4.3.2  画更多的线
      4.3.3  点与线：最简体验面向对象
    4.4  高效交流，协作学习
    4.5  正式认识Matplotlib
    4.6  小结
    4.7  习题
      4.7.1  基础部分
      4.7.2  扩展部分
  第5章  最简体验数组
    5.1  最简体验NumPy
      5.1.1  从list到array
      5.1.2  Notebook技能之Run all
      5.1.3  生成一个array
      5.1.4  操作array中的元素
    5.2  基于数组进行画图
      5.2.1  最简体验imshow（）方法
      5.2.2  改进图像显示效果
      5.2.3  像素级操作图像
      5.2.4  精准体验像素
    5.3  最简体验Figure与Axes
      5.3.1  最简体验容器
      5.3.2  Python方法的返回值
      5.3.3  最简体验figure的size
      5.3.4  设置figure的size
      5.3.5  保存图像
      5.3.6  正式认识plt与mpl：Python包与模块的导入
    5.4  小结
    5.5  习题
      5.5.1  基础部分
      5.5.2  扩展部分
第2篇  算法篇
  第6章  最简体验卷积运算
    6.1  最简体验维度
      6.1.1  数组的形状
      6.1.2  最简体验数组维度
    6.2  最简体验向量
      6.2.1  从l+1=2开始，轻松理解向量
      6.2.2  最简体验向量运算
      6.2.3  向量乘法
    6.3  最简体验一维卷积
      6.3.1  滑动窗口
      6.3.2  一维卷积
    6.4  卷积得到的是什么
      6.4.1  特征与学习
      6.4.2  特征的组合
      6.4.3  最简体验特征
      6.4.4  ——化N0nnaljzation
      6.4.5  归一化续（纯小白慎入）
    6.5  小结
    6.6  习题
      6.6.1  基础部分
      6.6.2  扩展部分
  第7章  综合案例之滑动窗口示意图
    7.1  正式认识subplots（）方法
      7.1.1  最简体验subplots（）方法
      7.1.2  最简体验axs对象
      7.1.3  最简体验Axes坐标轴
      7.1.4  坐标轴ticks
    7.2  滑动窗口示意图0.1版
      7.2.1  技术问答范本
      7.2.2  起始、终止和步长
      7.2.3  坐标轴tickline
      7.2.4  坐标轴ticklabel
    7.3  最常用图像元素之文本框
      7.3.1  最简体验plt.text（）方法
      7.3.2  微调文本框
      7.3.3  滑动窗口示意图0.2版
    7.4  小结
    7.5  习题
      7.5.1  基础部分
      7.5.2  扩展部分
第3篇  综合篇
  第8章  源码解读
    8.1  TensorFlow示例代码解读
      8.1.1  basic classification示例简介
      8.1.2  最简体验数据集
      8.1.3  Fashion MNIST数据集的label
      8.1.4  批量查看图像
    8.2  源码解读
      8.2.1  最简体验源码解读
      8.2.2  解惑ticks的set与get
    8.3  基于Notebook服务的开发环境复现
      8.3.1  Cell内安装TensorFlow
      8.3.2  最简体验Terminal
      8.3.3  体验便捷精准复现
      8.3.4  一键复现目标检测
    8.4  小结
    8.5  习题
      8.5.1  基础部分
      8.5.2  扩展部分
后记