ai教程入门教程自学网项目实战慕课网目录•AI基础知识•Python编程基础•数据处理与分析技能培养•神经网络模型构建与优化•自然语言处理技术应用实践•项目实战：智能问答系统设计与实现01AI基础知识Chapter人工智能定义与发展历程人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能定义人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。发展历程机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。常见的机器学习算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯（NaiveBayes）、神经网络等。机器学习原理常用算法机器学习原理及常用算法深度学习框架是专门为深度学习设计的一类软件工具，用于构建和训练神经网络模型。常见的深度学习框架有：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。这些框架提供了丰富的预训练模型和工具库，方便用户快速构建和训练自己的神经网络模型。深度学习框架深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了显著的成果。例如，在计算机视觉领域，深度学习可用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务；在自然语言处理领域，深度学习可用于机器翻译、情感分析、问答系统等任务。应用领域深度学习框架与应用领域VS自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，专注于人与计算机之间的交互。NLP旨在让计算机理解和生成人类语言，从而实现更加自然和高效的人机交互。常见技术自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义理解等。词法分析是对单词进行分析，包括词性标注、命名实体识别等任务；句法分析是对句子中词语之间的结构关系进行分析；语义理解是对文本中词语、短语和句子的含义进行理解。这些技术可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言。自然语言处理定义自然语言处理技术02Python编程基础ChapterPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以在多种操作系统中运行，具有良好的跨平台性。Python在数据分析、人工智能、Web开发等领域都有广泛应用。Python语法简洁清晰，易于理解和学习，适合初学者入门。Python拥有庞大的标准库和第三方库，可以方便地实现各种功能。高级语言简单易学跨平台性丰富的库应用广泛Python语言特点与优势03运算符Python支持算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等，可以进行各种数学计算和逻辑判断。01变量Python中变量不需要声明，可以直接赋值，使用变量前需要对其赋值。02数据类型Python中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。变量、数据类型和运算符控制流语句和函数定义控制流语句Python中的控制流语句包括条件语句（if-else）、循环语句（for、while）等，用于控制程序的执行流程。函数定义Python中可以使用def关键字定义函数，函数是一段可重用的代码块，可以接受参数并返回结果。文件操作Python中可以使用open()函数打开文件，并使用read()、write()等方法进行文件读写操作。异常处理Python中可以使用try-except语句进行异常处理，捕获并处理程序中的异常情况，保证程序的稳定性。文件操作与异常处理03数据处理与分析技能培养Chapter01020304Numpy库介绍Numpy是Python中用于进行数值计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和工具，可用于处理大规模数据。数组运算了解Numpy提供的各种数组运算功能，如算术运算、统计运算、布尔运算等。数组创建与基本操作学习如何创建Nump...
