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  • 自近几年来,人工智能技术越发火热,Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野,越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事,考虑到目前市面上存在着大量可用...

    自近几年来,人工智能技术越发火热,Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野,越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事,考虑到目前市面上存在着大量可用资源,众多怀有这一抱负的专业人士和爱好者往往发现自己很难建立正确的发展路径,为什么会这样呢?这是因为这一领域每时每刻都在变化着,为了能够跟紧时代步伐,小编从北京华清远见教育集团众多企业级实训项目中挑选出部分Python在人工智能中的实际运用,看清Python和人工智能发展的脉络。

    1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究,旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

    2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具,可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建,遵循BSD许可且可进行商业使用。

    3.Theano允许大家通过Python语言,高效地对关于多维阵列的数学表达式进行定义、优化与评估。

    4.Gensim是一套自由Python库,其中包含可扩展统计语义、纯文本文档语义结构分析、语义相似性检索等功能。

    5.Caffe是一套深度学习框架,主要面向表达、速度与模块化等使用方向。此框架由伯克利大学视觉与学习中心(简称 BVLC)以及社区贡献者共同开发完成,在Python开源库中十分受欢迎。

    6.Chainer是一套基于Python的独立开源框架,专门面向各类深度学习模型。Chainer提供灵活、直观且高效的手段,可以实现全面的深度学习模型,其中包括递归神经网络以及变分自动编码器等最新模型。

    7.Statsmodels是一套Python模块,它允许用户进行数据探索、统计模型评估并执行统计测试。其提供包含描述统计、统计测试、绘图功能以及结果统计的广泛列表,适用于各种不同类型的数据与估算工具。

    8.Shogun是一款机器学习工具集其中提供多种统一且高效的机器学习(简称 ML)方兴未艾。这套工具集能够以无缝化方式对多种数据表达、算法类以及通用型工具加以组合。

    9.Pylearn2是一套机器学习库。其主要功能以Theano为实现基础。这意味着大家可以利用数学表达式编写Pylearn2插件,构建新模型以及算法并进行优化与稳定调整,将它们编译至后端。

    11.Neon是Nervana基于Python的深度学习库。在实现易用性的同时,它还可以提供极高的性能表现。

    12.Nilearn是一套Python模块,用于对NeroImaging数据进行便捷学习。它可以通过 scikit-learn Python工具集进行多变量统计,并可提供预测建模、分类、解码或者连接分析等应用选项。

    13.Orange3是一套同时面向新手与专家的开源机器学习与数据可视化方案,其中的大规模工具集可以实现交互数据分析工作流。

    14.Pymc是一款Python模块,利用它,我们可以实现贝叶斯统计模型与拟合算法,包括马尔可夫链蒙特卡洛算法。其出色的灵活性与可扩展性使其适用于多种任务。

    15.Deap 是一种用于快速原型设计与思路测试的新型进化计算框架,它的目标在于提升自满的明确度与数据结构的透明性,其与多进程及 SCOOP 的并行机制能够完美契合。

    16.Annoy,全称为近似最近毗邻,是一套 C++ 库,绑定有Python以搜索空间当中与给定查询点相信的各点。它可以创建基于文件的大型只读数据结构并将其映射至内存当中,从而实现多进程间共享相同数据。

    17.PyBrain是一套面向Python的模块化机器学习库,其目标在于为各类机器学习任务及多种预定义环境提供灵活且易于使用的强大算法,从而测试并比较各类算法。

    18.Fuel是一套数据管道框架,旨在为机器学习模型提供其需要的数据。这个项目原本只专供Blocks与Pylearn2神经网络库使用,但现在,我们可以把它运用到多种开发场景中。

    19.PyMVPA是一套Python工具包,旨在简化对大型数据集的统计学习分析流程。它所提供的一套扩展框架,可通过高级接口实现分类、回归、特征选择、数据导入与导出等多种算法。

    20.Pattern是一套面向Python编程语言的Web挖掘模块。它捆绑着多款工具,可用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习以及网络分析等,用途十分广泛,因而也受到众多开发者的钟意。

    以上这20个项目便是Python在人工智能中的实例,其中以TensorFlow最为典型,当然,其他Python项目在华清远见众多人工智能实训项目中都有所体现,通过这些实战训练,我们的学员能够所学知识更好地与技术融会贯通,学习四个月相当于普通程序员工作三年!想拿Python行业高薪,就快来华清远见学习吧!

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  • 以下是小编为你整理的python人工智能编程入门案例下载Activepython安装包。ActivePython 包含了一个完整的 Python 内核,直接调用 Python 官方的开源内核,附加了一些 Python 的 Windows扩展,同时还提供了全部的...

    Python是非常简洁的一种脚本语言,写同样的程序,代码量仅为java的三分一,除了性能没有Java强之外,它的优点还是相当多的。以下是小编为你整理的python人工智能编程入门案例

    下载Activepython安装包。

    ActivePython 包含了一个完整的 Python 内核,直接调用 Python 官方的开源内核,附加了一些 Python 的 Windows扩展,同时还提供了全部的访问 Windows APIs 的服务,可以免费使用。提供供32位、64位的python安装包。

    这里使用的是python 2.7.10版本,为什么不用python 3.X呢?因为,目前主流Linux web服务器的核心版本是2.7,方便部署web应用。

    66f3f5946636c2af0fe0699a8402a36d.jpg

    如果这里你使用浏览器Chrome,会提示你是否选择安装,选择保留下载安装包即可。

    选择点击"运行”软件即可,建议大家选择默认安装,方便管理环境变量。

    python的拓展库一般有一致的的默认安装路径,选择默认安装,减少程序报错。

    查看是否安装成功。

    点击windows开始菜单。选择"运行",输入”cmd",启动命令行窗口。

    在命令行中,输入”python",查看是否安装成功

    优化python安装包管理工具。Activepython自带了pypm安装包管理工具。所以,这里可以使用pypm来安装pip管理工具,顺利实现拓展包的安装使用。

    为什么不直接使用pypm?因为,更新慢、经常安装失败、下载速度慢……,除非你是付费用户。

    在新开的命令行窗口中输入”pypm install pip",即可。

    字典的实用方法

    d = {"Start": "开始", "learning": "学习", "python": "python", "version": 3}

    # 看看d的类型是否是字典dict

    #

    print(type(d))

    # 输出字典

    # {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}

    print(d)

    # 用d.keys()返回dict的所有键,结果是list

    # dict_keys(['Start', 'learning', 'python', 'version'])

    print(d.keys())

    # 用for语句循环返回所有键

    # Start learning python version

    for key in d.keys():

    print(key, end=' ')

    # 用d.values()返回dict的所有值

    # 如果里面没有嵌套别的dict,结果是list

    # dict_values(['开始', '学习', 'python', 3])

    print(d.values())

    # 用for语句循环返回所有值

    # 开始 学习 python 3

    for values in d.values():

    print(values, end=' ',)

    # 用items()返回一组一组的键值对

    # 结果是list,只不过list里面的元素是元组

    # dict_items([('Start', '开始'), ('learning', '学习'), ('python', 'python'), ('version', 3)])

    print(d.items())

    # 用for语句循环返回一组一组的键值对

    # ('Start', '开始')('learning', '学习')('python', 'python')('version', 3)

    for items in d.items():

    print(items, end='')

    # 查看dict项目个数

    print(len(d))

    new_d = d.copy()

    # 拷贝dict

    print(new_d)

    # 词典中增添一个新元素

    d["now"] = "现在"

    # {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '现在'}

    print(d)

    # del删除词典中的一个元素

    # 没有返回值,如果删除键不存在,返回错误

    del d['now']

    # {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}

    print(d)

    # 根据key删除相应的键值对,并返回该值

    d.pop('Start')

    # {'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}

    print(d)

    d1 = {"now": "现在"}

    # 把一个词典合并到另一个词典中

    # 把d1词典合并到d词典中

    d.update(d1)

    # {'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '现在'}

    print(d)

    如何有效学习

    基础知识:学习每一种新的编程语言都是从最基本的开始,对于python而言也是需要先学习其基础知识。

    python的基础知识包括:变量和数据类型,List和Tuple,条件判断和循环,Dict和Set, 函数,切片,迭代和列表生成式。

    注意:学习基础知识切莫着急,一定要打好基础,这样才会更好的应用python。

    进阶知识:学完掌握基础知识之后,就要学习进阶知识了。

    python的进阶知识包括:函数式编程,模块,面向对象编程基础,类的继承和定制类。

    python装饰器:装饰器是很重要的一个知识点。

    关于装饰器需要涉及到函数作用域.闭包的使用和装饰器的概念及使用。

    高阶知识:

    文件处理,错误和异常和正则表达式

    提升阶段:

    数据库操作,Django框架和爬虫技术。

    处理HTML页面

    下面来看看如何处理HTML页面。首先要做的当然是下载HTML页面,这可以通过C#提供的HttpWebRequest类实现:以下是引用片段:HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(m_uri);  response = request.GetResponse();  stream = response.GetResponseStream();  接下来我们就从request创建一个stream流。在执行其他处理之前,我们要先确定该文件是二进制文件还是文本文件,不同的文件类型处理方式也不同。下面的代码确定该文件是否为二进制文件。以下是引用片段:if( !response.ContentType.ToLower().StartsWith("text/") )

    {  SaveBinaryFile(response);  return null;  }  string buffer = "",line;  如果该文件不是文本文件,我们将它作为二进制文件读入。如果是文本文件,首先从stream创建一个StreamReader,然后将文本文件的内容一行一行加入缓冲区。以下是引用片段:reader = new StreamReader(stream);  while( (line = reader.ReadLine())!=null )  {  buffer+=line+"";  }  装入整个文件之后,接着就要把它保存为文本文件。以下是引用片段:SaveTextFile(buffer);  下面来看看这两类不同文件的存储方式。二进制文件的内容类型声明不以"text/"开头,蜘蛛程序直接把二进制文件保存到磁盘,不必进行额外的处理,这是因为二进制文件不包含HTML,因此也不会再有需要蜘蛛程序处理的HTML链接。下面是写入二进制文件的步骤。  首先准备一个缓冲区临时地保存二进制文件的内容。以下是引用片段:byte []buffer = new byte[1024];  接下来要确定文件保存到本地的路径和名称。

    如果要把一个myhost.com网站的内容下载到本地的c: est文件夹,二进制文件的网上路径和名称是http://myhost.com/images/logo.gif,则本地路径和名称应当是c: estimageslogo.gif。与此同时,我们还要确保c: est目录下已经创建了images子目录。这部分任务由convertFilename方法完成。以下是引用片段:  string filename = convertFilename( response.ResponseUri );  convertFilename方法分离HTTP地址,创建相应的目录结构。确定了输出文件的名字和路径之后就可以打开读取Web页面的输入流、写入本地文件的输出流。  Stream outStream = File.Create( filename );  Stream inStream = response.GetResponseStream();  接下来就可以读取Web文件的内容并写入到本地文件,这可以通过一个循环方便地完成。以下是引用片段:  int l;  do  {  l = inStream.Read(buffer,0,  buffer.Length);  if(l>0)  outStream.Write(buffer,0,l);  } while(l>0);

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  • 每一章都是以实例为主,读者可参考源代码,修改实例,切换数据源,就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。(2)专业专注,学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow...

    (1)深入浅出,实操性强。每一章都是以实例为主,读者可参考源代码,修改实例,切换数据源,就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。(2)专业专注,学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等功能都很好丰富,通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉 Python 中库的安装及使用。本书专注的是基于 Python 的人工智能算法项目分析,以及在生产环境中实际用到的技术,相比大而全的书,本书能让读者尽快上手,然后投入项目开发。(3)每章都有配备"新手问答”与"小试牛刀”栏目。目的是让读者看完之后,尽快巩固知识,举一反三,学以致用。(4)零基础入门,成就从小白到大神。本书内容在写作定位上,适合零基础读者学习,然后逐步掌握相关知识技能,从而达到从入门到精通的学习效果。另外,全书在知识讲解中,都安排了丰富的实战案例,可以有效增强读者的实际动手能力。

    《Python人工智能开发从入门到精通》主要介绍了Python进行人工智能开发所需的技术、基础设施、核心理念、实施方法与流程,以及实战操作应用。 全书共分3篇。1篇主要讲解了人工智能开发中常用Python编程语言相关入门知识,包括:1章 关于Python与开发环境配置、第2章 Python编程基础、第3章 Python编程进阶;第2篇主要讲解了人工智能开发相关知识的应用,包括:第4章 人工智能简介、第5章 机器学习理论基础、第6章 Python机器学习常用库的应用、第7章 个机器学习项目、第8章 典型的机器学习算法及应用实战、第9章 深度学习算法理论、0章 深度学习之TensorFlow;第3篇通过3个综合案例,以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索,介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践,包括:1章 人工智能识万物、第3篇:2章 人工智能知万物、3章 人工智能绘万物。

    杨 柳,博士,重庆邮电大学专任教师。长期从事软件开发相关教学活动,具有丰富的Python人工智能开发经验。主要研究方向为物联网、数据分析、人工智能等。发表SCI论文9篇,主持重量纵向课题1项、省部级纵向课题1项,参与省部级纵向课题多项。 郭 坦,博士,重庆邮电大学专任教师。主要研究方向为计算机视觉、模式识别、以及机器学习等。发表SCI/EI论文12篇,其中作者论文8篇,申请国家发明6项,主持和主研重量及省部级课题6项。 鲁银芝,硕士,长江师范学院专任教师。长期从事智能信息处理方面教学和实践活动指导,并具有相关硬件开发经验。精通Python编程,在人工智能、机器学习方面,具有丰富的相关实践经验。主要研究方向为传感信号分析与处理、传感信息挖掘、人工智能应用开发等。

    Python基础篇章 关于Python与开发环境配置21.1Python入门21.2Python开发环境的配置6新手问答14本章小结14第2章 Python编程基础152.1基础语法152.2数据类型252.3逻辑控制语句312.4函数35新手问答41小试牛刀41本章小结42第3章 Python编程进阶433.1不错变量433.2面向对象编程573.3Python模块613.4python神经网络小实例65新手问答67小试牛刀68本章小结68 人工智能篇第4章 人工智能简介704.1人工智能概述704.2人工智能崛起的三大基石764.3深度学习的重要性86新手问答93本章小结94第5章 机器学习理论基础955.1机器学习概述955.2机器学习的4个分支995.3评估模型指标1065.4数据预处理、特征工程和特征学习1115.5过拟合与欠拟合1135.6机器学习通用工作流程116新手问答118小试牛刀118本章小结120第6章 Python机器学习常用库的应用1216.1NumPy—基础科学计算库1216.2Pandas—数据分析的利器1466.3Matplotlib—画出优美的图形1736.4scikit-learn—非常流行的Python机器学习库188新手问答193小试牛刀193本章小结194第7章 个机器学习项目1957.1入门项目简介1957.2数据导入1977.3数据探索1997.4数据可视化2047.5算法评估2097.6预测实施212新手问答213小试牛刀213本章小结214第8章 典型的机器学习算法及应用实战2158.1k-近邻算法2158.2朴素贝叶斯分类算法2248.3支持向量机2358.4PCA算法2448.5k-均值算法254新手问答262小试牛刀263本章小结264第9章 深度学习算法理论2659.1深度学习基础2659.2神经网络2749.3卷积神经网络2849.4循环神经网络289新手问答299小试牛刀300本章小结3020章 深度学习之TensorFlow30310.1主流的深度学习框架30310.2TensorFlow环境搭建30710.3TensorFlow基本知识31010.4TensorFlow编程准备31510.5TensorFlow基本开发步骤34210.6TensorFlow的可视化348新手问答353小试牛刀353本章小结354 实战案例篇1章 人工智能识万物35611.1卷积神经网络的前世今生35611.2如何构建更深的神经网络36911.3神经网络的可迁移性414新手问答430本章小结4302章 人工智能知万物43112.1区域卷积神经网络43112.2快速区域卷积神经网络 43312.3更快区域卷积神经网络43412.4YOLO网络440本章小结4663章 人工智能绘万物46713.1神经艺术风格迁移46813.2基于TensorFlow的图像风格化实现473新手问答478本章小结478参考文献479

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  • Python人工智能中的实例 自近几年来,人工智能技术越发火热,Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野,越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事,...

    Python在人工智能中的实例

    自近几年来,人工智能技术越发火热,Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野,越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事,考虑到目前市面上存在着大量可用资源,众多怀有这一抱负的专业人士和爱好者往往发现自己很难建立正确的发展路径,为什么会这样呢?这是因为这一领域每时每刻都在变化着,为了能够跟紧时代步伐,小编从北京华清远见教育集团众多企业级实训项目中挑选出部分Python在人工智能中的实际运用,看清Python和人工智能发展的脉络。

    1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究,旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

    2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具,可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建,遵循BSD许可且可进行商业使用。

    3.Theano允许大家通过Python语言,高效地对关于多维阵列的数学表达式进行定义、优化与评估。

    4.Gensim是一套自由Python库,其中包含可扩展统计语义、纯文本文档语义结构分析、语义相似性检索等功能。

    5.Caffe是一套深度学习框架,主要面向表达、速度与模块化等使用方向。此框架由伯克利大学视觉与学习中心(简称 BVLC)以及社区贡献者共同开发完成,在Python开源库中十分受欢迎。

    6.Chainer是一套基于Python的独立开源框架,专门面向各类深度学习模型。Chainer提供灵活、直观且高效的手段,可以实现全面的深度学习模型,其中包括递归神经网络以及变分自动编码器等最新模型。

    7.Statsmodels是一套Python模块,它允许用户进行数据探索、统计模型评估并执行统计测试。其提供包含描述统计、统计测试、绘图功能以及结果统计的广泛列表,适用于各种不同类型的数据与估算工具。

    8.Shogun是一款机器学习工具集其中提供多种统一且高效的机器学习(简称 ML)方兴未艾。这套工具集能够以无缝化方式对多种数据表达、算法类以及通用型工具加以组合。

    9.Pylearn2是一套机器学习库。其主要功能以Theano为实现基础。这意味着大家可以利用数学表达式编写Pylearn2插件,构建新模型以及算法并进行优化与稳定调整,将它们编译至后端。

    11.Neon是Nervana基于Python的深度学习库。在实现易用性的同时,它还可以提供极高的性能表现。

    12.Nilearn是一套Python模块,用于对NeroImaging数据进行便捷学习。它可以通过 scikit-learn Python工具集进行多变量统计,并可提供预测建模、分类、解码或者连接分析等应用选项。

    13.Orange3是一套同时面向新手与专家的开源机器学习与数据可视化方案,其中的大规模工具集可以实现交互数据分析工作流。

    14.Pymc是一款Python模块,利用它,我们可以实现贝叶斯统计模型与拟合算法,包括马尔可夫链蒙特卡洛算法。其出色的灵活性与可扩展性使其适用于多种任务。

    15.Deap 是一种用于快速原型设计与思路测试的新型进化计算框架,它的目标在于提升自满的明确度与数据结构的透明性,其与多进程及 SCOOP 的并行机制能够完美契合。

    16.Annoy,全称为近似最近毗邻,是一套 C++ 库,绑定有Python以搜索空间当中与给定查询点相信的各点。它可以创建基于文件的大型只读数据结构并将其映射至内存当中,从而实现多进程间共享相同数据。

    17.PyBrain是一套面向Python的模块化机器学习库,其目标在于为各类机器学习任务及多种预定义环境提供灵活且易于使用的强大算法,从而测试并比较各类算法。

    18.Fuel是一套数据管道框架,旨在为机器学习模型提供其需要的数据。这个项目原本只专供Blocks与Pylearn2神经网络库使用,但现在,我们可以把它运用到多种开发场景中。

    19.PyMVPA是一套Python工具包,旨在简化对大型数据集的统计学习分析流程。它所提供的一套扩展框架,可通过高级接口实现分类、回归、特征选择、数据导入与导出等多种算法。

    20.Pattern是一套面向Python编程语言的Web挖掘模块。它捆绑着多款工具,可用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习以及网络分析等,用途十分广泛,因而也受到众多开发者的钟意。

    以上这20个项目便是Python在人工智能中的实例,其中以TensorFlow最为典型,当然,其他Python项目在众多人工智能实训项目中都有所体现,通过这些实战训练,所学知识能更好地与技术融会贯通,学习四个月相当于普通程序员工作三年!想拿Python行业高薪,就来我的Q裙一起学习吧!

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    万次阅读 2018-04-12 10:44:14
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空空如也

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