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图书 智能计算技术与应用
内容
编辑推荐
本书面向初学者介绍智能计算的相关概念、典型应用,并采用研究性学习方法和P-MASE模型,按照引入问题、寻找方法、问题分析、问题求解、效果评价的模式,讲授智能计算编程、数据获取和预处理、数据可视化、预测数据的值、分类问题、聚类分析、神经网络、智能图像识别、时间序列数据的处理等知识,并给出了两个综合案例。本书深入浅出、案例丰富、可操作性强,适合作为高校智能计算相关课程的入门教材,也适合相关技术人员学习参考。
内容推荐
本书面向初学者介绍智能计算的相关概念、典型应用,采用研究性学习方法和P-MASE模型,按照引入问题、寻找方法、问题分析、问题求解、效果评价的模式,讲授智能计算编程、数据获取和预处理、数据可视化、预测数据的值、分类问题、聚类分析、神经网络、智能图像识别、时间序列数据的处理等知识,并给出了两个综合案例。<br />本书深入浅出、案例丰富、可操作性强,适合作为高校智能计算相关课程的入门教材,也适合相关技术人员学习参考。
目录
目录<br /><br />前言<br /><br />第1章  智能计算概述  1<br />1.1  人工智能与智能计算  1<br />1.1.1  人工智能  1<br />1.1.2  智能计算时代与学科融合  2<br />1.1.3  “新医科”与智能计算  2<br />1.1.4  智能计算时代的其他典型应用  7<br />1.2  培养“新医科”学生的素养  11<br />1.2.1  “新医科”学生的基本素养  11<br />1.2.2  科学、技术与工程  12<br />1.2.3  科研方法与工程方法  13<br />1.2.4  智能计算素养  13<br />1.3  研究性学习方法与P-MASE模型  14<br />1.3.1  研究性学习与学习方法  14<br />1.3.2  P-MASE模型  14<br />参考文献  16<br /><br />第2章  智能计算编程基础  17<br />2.1  引入问题  17<br />2.1.1  问题描述  17<br />2.1.2  问题归纳  18<br />2.2  寻找方法  18<br />2.2.1  Python编程环境  18<br />2.2.2  Python编程基础  24<br />2.2.3  Python的内置模块和第三方工具包  27<br />2.3  问题分析  30<br />2.4  问题求解  31<br />2.5  效果评价  33<br />参考文献  33<br /><br />第3章  数据获取和预处理  35<br />3.1  引入问题  35<br />3.1.1  问题描述  35<br />3.1.2  问题归纳  35<br />3.2  寻找方法  36<br />3.2.1  数据的类别  36<br />3.2.2  数据采集方法  37<br />3.2.3  数据预处理  44<br />3.2.4  数据变换  48<br />3.3  问题分析  49<br />3.4  问题求解  50<br />3.4.1  利用爬虫代码进行数据采集  50<br />3.4.2  利用数据采集工具进行数据采集  52<br />3.5  效果评价  55<br />参考文献  55<br /><br />第4章  数据可视化  56<br />4.1  引入问题  56<br />4.1.1  问题描述  56<br />4.1.2  问题归纳  56<br />4.2  寻找方法  57<br />4.2.1  数据的统计特征和可视特征  57<br />4.2.2  数据可视化的基本要素  58<br />4.2.3  数据可视化工具  60<br />4.2.4  数据可视化方法  62<br />4.3  问题分析  72<br />4.4  问题求解  74<br />4.5  效果评价  77<br />参考文献  77<br /><br />第5章  预测数据的值  78<br />5.1  引入问题  78<br />5.1.1  问题描述  78<br />5.1.2  问题归纳  78<br />5.2  寻找方法  79<br />5.2.1  回归分析的基本原理  79<br />5.2.2  线性回归  80<br />5.2.3  常用的回归模型评估方法  81<br />5.2.4  使用Python实现线性回归  82<br />5.2.5  多项式回归  85<br />5.3  问题分析  86<br />5.4  问题求解  87<br />5.4.1  加载数据  87<br />5.4.2  分析数据特征及预处理  88<br />5.4.3  建立线性回归预测模型  91<br />5.5  效果评价  92<br />参考文献  93<br /><br />第6章  判断对象属于哪一类  94<br />6.1  引入问题  94<br />6.1.1  问题描述  94<br />6.1.2  问题归纳  94<br />6.2  寻找方法  94<br />6.2.1  分类问题及常用算法  94<br />6.2.2  利用Python求解分类问题  103<br />6.3  问题分析  105<br />6.4  问题求解  105<br />6.4.1  确定问题特征  105<br />6.4.2  数据采集与预处理  105<br />6.4.3  选择分类模型  107<br />6.4.4  预测新样本  111<br />6.5  效果评价  111<br />参考文献  112<br /><br />第7章  将对象划分为不同的类别<br />—聚类分析  113<br />7.1  引入问题  113<br />7.1.1  问题描述  113<br />7.1.2  问题归纳  113<br />7.2  寻找方法  114<br />7.2.1  聚类问题概述  114<br />7.2.2  k-means算法简介  114<br />7.2.3  k-means聚类算法的实现  115<br />7.2.4  k-means算法中类簇数量k的选取  120<br />7.2.5  调用工具包实现k-means聚类  121<br />7.3  问题分析  122<br />7.4  问题求解  123<br />7.4.1  二维数据聚类  124<br />7.4.2  三维数据聚类  125<br />7.5  效果评价  127<br />参考文献  127<br /><br />第8章  让计算机像人脑一样思考  128<br />8.1  引入问题  128<br />8.1.1  问题描述  128<br />8.1.2  问题归纳  128<br />8.2  寻找方法  129<br />8.2.1  生物神经网络  129<br />8.2.2  人工神经网络  129<br />8.2.3  BP人工神经网络  134<br />8.2.4  Python中的人工神经网络  136<br />8.3  问题分析  141<br />8.4  问题求解  142<br />8.4.1  确定问题特征  142<br />8.4.2  收集特征数据及数据预处理  142<br />8.4.3  神经网络分类预测模型  143<br />8.5  效果评价  145<br />参考文献  147<br /><br />第9章  如何让计算机看懂图像  148<br />9.1  引入问题  148<br />9.1.1  问题描述  148<br />9.1.2  问题归纳  148<br />9.2  寻找方法  149<br />9.2.1  生物医学图像分类的基本实现<br />方法  149<br />9.2.2  深度学习基础  149<br />9.2.3  卷积神经网络的原理  150<br />9.2.4  几种典型的深度卷积神经网络模型  151<br />9.2.5  Python中的图像分类  153<br />9.3  问题分析  158<br />9.4  问题求解  158<br />9.4.1  确定生物识别采用的技术方案  158<br />9.4.2  训练数据集的获取  159<br />9.4.3  对图像数据进行预处理  159<br />9.4.4  构建VGGNet-16神经网络模型  159<br />9.4.5  使用训练好的神经网络模型对图像文件进行分类  163<br />9.5  效果评价  164<br />参考文献  166<br /><br />第10章  处理时间序列数据  167<br />10.1  引入问题  167<br />10.1.1  问题描述  167<br />10.1.2  问题归纳  167<br />10.2  寻找方法  168<br />10.2.1  时间序列预测  168<br />10.2.2  循环神经网络  169<br />10.3  问题分析  172<br />10.3.1  匈牙利每周水痘病例数据集  172<br />10.3.2  数据处理方法  173<br />10.4  问题求解  173<br />10.4.1  数据读取  173<br />10.4.2  数据预处理  174<br />10.4.3  构建模型  177<br />10.4.4  训练模型  177<br />10.5  效果评价  178<br />参考文献  179<br /><br />第11章  淋巴造影分类预测综合案例  180<br />11.1  引入问题  180<br />11.1.1  问题描述  180<br />11.1.2  数据描述  180<br />11.2  寻找方法  181<br />11.2.1  数据预处理方法  181<br />11.2.2  分类预测方法  182<br />11.3  问题分析  182<br />11.3.1  加载数据集  182<br />11.3.2  查看数据分布  184<br />11.3.3  分析属性与标签结果的相关性  186<br />11.4  问题求解  187<br />11.4.1  数据预处理  187<br />11.4.2  建立神经网络模型  188<br />11.5  效果评价  190<br />参考文献  191<br /><br />第12章  胸部CT影像检测综合案例  192<br />12.1  引入问题  192<br />12.1.1  问题描述  192<br />12.1.2  数据描述  193<br />12.2  寻找方法  194<br />12.2.1  VGGNet-16  194<br />12.2.2  ResNet神经网络  195<br />12.3  问题分析  195<br />12.4  问题求解  196<br />12.4.1  加载数据集并预处理图像  196<br />12.4.2  建立VGGNet-16模型  197<br />12.4.3  训练VGGNet-16模型  199<br />12.4.4  模型评价  200<br />12.5  效果评价  202<br />参考文献  203
标签
缩略图
书名 智能计算技术与应用
副书名
原作名
作者 李敏 赵宏 李兴娟
译者
编者
绘者
出版社 机械工业出版社
商品编码(ISBN) 9787111750871
开本 16开
页数 203
版次 1
装订
字数 336
出版时间 2024-07-01
首版时间
印刷时间 2024-07-01
正文语种
读者对象
适用范围
发行范围
发行模式 实体书
首发网站
连载网址
图书大类
图书小类
重量
CIP核字
中图分类号 TP183
丛书名
印张
印次 1
出版地
整理
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更新时间:2025/5/8 2:41:00