hi,小慕
Python编程及人工智能应用
第1次开课
开课时间: 2025年02月17日 ~ 2025年07月01日
学时安排: 3-5小时每周
进行至第13周,共20周 已有 767 人参加
立即参加
课程详情
课程评价(89)
spContent=本课程将Python语言的教学融入到具体的人工智能应用场景,遵循循序渐进、知行合一的教学规律。首先介绍Python语言的基础,然后从实际应用场景入手,引出人工智能的主要理论和技术,最后使用Python语言实现人工智能的主要模型方法。本课程适合于高等院校计算机相关专业学生的学习,也适合于对人工智能和Python语言有兴趣的、具有一定编程基础的人员学习。
本课程将Python语言的教学融入到具体的人工智能应用场景,遵循循序渐进、知行合一的教学规律。首先介绍Python语言的基础,然后从实际应用场景入手,引出人工智能的主要理论和技术,最后使用Python语言实现人工智能的主要模型方法。本课程适合于高等院校计算机相关专业学生的学习,也适合于对人工智能和Python语言有兴趣的、具有一定编程基础的人员学习。
—— 课程团队
课程概述

本课程内容覆盖Python语言基础、线性回归、逻辑斯蒂分类、K-近邻分类、K-均值聚类、朴素贝叶斯分类、神经网络和深度学习等,涵盖了人工智能核心领域机器学习和深度学习的主流模型。主要特点如下:

(1)面向具有一定编程基础的人员学习,仅用一章篇幅介绍Python语言的基础语法,其余章节重点介绍人工智能的主要模型方法及其Python语言的实现。

(2)对于人工智能主要模型方法的学习,本着使读者“知其然,知其所以然”的宗旨。

(3)通过案例教学,使读者在解决实际问题的过程中学习Python语言和人工智能。

授课目标

本课程是计算机专业的大学生所需要掌握的一门计算机专业课程。本课程的教学目的是,通过理论教学与上机实践,使学生掌握Python语言,掌握人工智能基础算法,能使用Python语言实现人工智能相关算法,解决人工智能相关问题。通过该课程,初步培养计算机专业学生人工智能相关领域的研究和应用能力。

课程大纲
人工智能与Python概述
1.1人工智能的起源与发展
1.2人工智能的核心概念
1.3人工智能的分支领域
1.4人工智能行业应用与人才需求
1.5 Python与人工智能的关系
1.6 Python人工智能开发环境安装
Python语言基础
2.1 基本语法
2.1.1 对象及其类型
2.1.2 变量和赋值
2.1.3 运算符和表达式
2.1.4 字符串
2.1.5 流程控制
Python语言基础
2.2组合数据类型
2.3 函数
Python语言基础
2.4 异常处理和文件操作
2.5 面向对象基础
2.6 数值计算库NumPy
2.6.1 NumPy多维数组
2.6.2 NumPy数组索引和切片
2.6.3 NumPy数组运算
2.6.4 NumPy数组读写
2.6.5 NumPy数据统计与分析
线性回归及Python实现
3.1 线性回归问题简介
3.2 单变量线性回归问题
3.3 基于Scikit-learn库求解单变量线性回归
3.3.1 LinearRegression类说明
线性回归及Python实现
3.3.2 求解步骤及编码实现
3.3.3 模型评价
3.4 最小二乘法
3.4.1 导数法
3.4.2 矩阵法
线性回归及Python实现
3.5 梯度下降法
3.4.1 简单二次函数梯度下降法求极值
3.4.2 批量梯度下降法
3.4.3 随机梯度下降法
3.6 多变量线性回归问题
3.6.1 基于Scikit-learn库编码实现
逻辑斯蒂分类及Python实现
4.1 逻辑斯蒂分类简介
4.2 二分类逻辑斯蒂分类问题
4.3 Scikit-learn库求解二分类逻辑斯蒂
4.4 梯度下降法求解二分类逻辑斯蒂分类
逻辑斯蒂分类及Python实现
4.5 分类模型的评价
4.6 非线性分类问题
4.8 多类别逻辑斯蒂分类
K-近邻分类与K-均值聚类
5.1 “近邻”与分类和聚类
5.2 K-近邻分类
5.3 K-均值聚类
神经网络及Python实现
8.1 神经网络简介
8.2 Tensorflow
8.3 Keras
8.4 全连接神经网络及Keras实现
神经网络及Python实现
8.6 卷积积神经网络及Tensorflow实现
8.6.1 卷积神经网络基本原理
8.6.2 构建卷积神经网络
8.6.3 训练卷积神经网络
8.6.4 实现图片识别
8.7 AlexNet简介
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预备知识

本课程要求学生学习过C或者Java等程序设计语言。后续课程主要有:《人工智能》、《数据挖掘》、《机器学习》、《算法分析》等,本课程将使学生掌握必要的编程能力,并为后续课程的学习打下良好的基础。

参考资料

[1] 陈景强等.人工智能应用实践教程(Python实现|慕课版). 人民邮电出版社,2024年.

[2] 黄海涛.Python3人工智能从入门到实战[M].人民邮电出版社,2019年.

[3] 董付国. Python数据分析、挖掘与可视化[M]. 人民邮电出版社,2020年.

[4] 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社. 2017.

南京邮电大学
1 位授课老师
陈景强

陈景强

副教授

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