人工智能應用與開發(fā)

Python基礎(chǔ)篇
第1章 Python概述
1．1 Python簡介
1．2 Python的應用領(lǐng)域
1．3 Python的環(huán)境搭建
1．4 Python的基本語法
1．5 本章小結(jié)
第2章 Python數(shù)據(jù)類型
2．1 基本數(shù)據(jù)類型
2．2 組合數(shù)據(jù)類型
2．3 本章小結(jié)
第3章 Python數(shù)據(jù)運算
3．1 算術(shù)運算符
3．2 比較（關(guān)系）運算符
3．3 賦值運算符
3．4 位運算符
3．5 邏輯運算符
3．6 成員運算符
3．7 身份運算符
3．8 運算符優(yōu)先級
3．9 本章小結(jié)
第4章 Python流程控制
4．1 順序結(jié)構(gòu)
4．2 分支結(jié)構(gòu)（if語句）
4．3 循環(huán)語句
4．4 異常處理
4．5 本章小結(jié)
第5章 Python函數(shù)設計
5．1 函數(shù)概述
5．2 函數(shù)的參數(shù)傳遞
5．3 函數(shù)的返回值
5．4 函數(shù)的遞歸
5．5 內(nèi)置函數(shù)
5．6 高階函數(shù)
5．7 模塊概述
5．8 _name_屬性和dir函數(shù)
5．9 本章小結(jié)
第6章 Python編程庫（模塊）的導入
6．1 基本概念
6．2 模塊的導入方法
6．3 常見科學類庫及其使用
6．4 本章小結(jié)
有監(jiān)督學習經(jīng)典模型篇
第7章 線性分類器
7．1 線性分類器的基本原理
7．2 設計線性分類器
7．3 應用舉例——良／惡性乳腺癌腫瘤預測
7．4 本章小結(jié)
……
無監(jiān)督學習經(jīng)典模型篇
神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習篇
參考文獻