人工智能算法实例集锦（Python语言）

　　第1章 人工智能概述
　　1．1 人工智能的定义
　　1．2 人工智能的发展
　　1．3 人工智能算法简介
　　本章小结
　　第2章 人工智能算法框架
　　2．1 Python与人工智能的关系
　　2．2 常用的Python深度学习库
　　2．3 TensorFlow简介及安装
　　2．4 TensorFlow的低级库
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　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》是针对有一定Python基础的读者而编写的一本人工智能算法入门书籍。
　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》中将算法原理讲解与实际案例相结合，通过让读者动手编程的方式加深读者对所学算法的理解。
　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》全书共7章，包括人工智能概述、人工智能算法框架、启发式算法、监督学习与无监督学习、深度学习、强化学习、人工智能未来展望等内容，其中所有案例代码均可通过扫描书中二维码获得。
　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》既可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业的本科生或研究生教材，也可作为各种人工智能实践班的培训教材，同时还可供广大对人工智能算法感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

　　第1章 人工智能概述
　　1．1 人工智能的定义
　　1．2 人工智能的发展
　　1．3 人工智能算法简介
　　本章小结
　　第2章 人工智能算法框架
　　2．1 Python与人工智能的关系
　　2．2 常用的Python深度学习库
　　2．3 TensorFlow简介及安装
　　2．4 TensorFlow的低级库
　　2．4．1 TensorFlow核心
　　2．4．2 数据流图或计算图
　　2．4．3 TensorBoard
　　2．5 TensorFlow的高级库
　　2．5．1 TF Estimator
　　2．5．2 TF Slim
　　2．5．3 TF Learn
　　2．5．4 Pretty Tensor
　　2．5．5 Sonnet
　　本章小结
　　第3章 启发式算法
　　3．1 启发式算法概述
　　3．2 常用启发式算法
　　3．2．1 模拟退火算法
　　3．2．2 遗传算法
　　3．2．3 蚁群算法
　　3．2．4 人工蜂群算法
　　3．2．5 布谷鸟算法
　　3．2．6 萤火虫算法
　　本章小结
　　第4章 监督学习与无监督学习
　　4．1 监督学习与无监督学习简介
　　4．2 监督学习之分类
　　4．2．1 决策树算法
　　4．2．2 最邻近规则算法
　　4．2．3 朴素贝叶斯算法
　　4．2．4 逻辑回归算法
　　4．2．5 SVM算法
　　4．2．6 随机森林算法
　　4．2．7 AdaBoost算法
　　4．2．8 BP网络算法
　　4．3 监督学习之回归
　　4．3．1 线性回归
　　4．3．2 CART回归
　　4．3．3 岭回归
　　4．3．4 套索回归
　　4．4 无监督学习之聚类
　　4．4．1 K-means聚类
　　4．4．2 DBSCAN密度聚类
　　4．5 无监督学习之降维
　　4．5．1 主成分分析算法（PCA）
　　4．5．2 线性判断分析（LDA）
　　4．5．3 局部线性嵌入（LLE）
　　本章小结
　　……
　　第5章 深度学习
　　第6章 强化学习
　　第7章 人工智能未来展望
　　参考文献
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　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》是针对有一定Python基础的读者而编写的一本人工智能算法入门书籍。
　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》中将算法原理讲解与实际案例相结合，通过让读者动手编程的方式加深读者对所学算法的理解。
　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》全书共7章，包括人工智能概述、人工智能算法框架、启发式算法、监督学习与无监督学习、深度学习、强化学习、人工智能未来展望等内容，其中所有案例代码均可通过扫描书中二维码获得。
　　《人工智能算法实例集锦（Python语言）》既可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业的本科生或研究生教材，也可作为各种人工智能实践班的培训教材，同时还可供广大对人工智能算法感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。