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由机器学习驱动的人工智能领域在过去十年中经历了一些惊人的变化。从一个纯粹的学术和研究领域开始,已经跨越多个领域,进入多个行业。包括推荐系统、自动驾驶技术、图像/语音/文本处理等技术正在多个领域广泛应用,并取得了巨大的商业价值。机器学习是人工智能的组成部分,是人工智能的核心。 由于多个领域的广泛应用,催生了巨大的人才需求,为此,近年来,各高校纷纷开设智能科学与技术专业,人工智能专业,数据科学与大数据专业。传统的计算机科学与技术专业,软件工程专业也开设人工智能方向。机器学习是其中重要的核心课程,学习和掌握机器学习技术具有巨大的社会需求。 目前很难选择一部适合应用类高校学生特点的机器学习,在次背景下,我们选择编写以面向实际应用,以理论学习与案例应用并重的机器学习。
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Python是一门动态编程语言,它简单而又强大,适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易,但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准,这都是Python专业人士每天使用的。首先,你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来,你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素,以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发,这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具,你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后,你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书,你将能够:了解在Python社区中广泛采用的约定和实践;高效打包Python代码,
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1.结合专业建设需要,突出课程应用导向。重点关注数字图像处理相关前沿应用,根据应用场景合理规划课程知识体系。 2.重要知识点模块化,解耦关键知识点。为了方便学生掌握、学习并将知识应用于实践,将关键知识进行模块化封装,去除无关知识依赖,使其可以形成独立案例模块。 3.以Python为基础,结合因特尔FPGA相关案例,开发相关实验实践课程,形成集知识性、趣味性、引导性为一体的案例体系。 4.与上一版相比,此次改版融入课程思政内容,增加部分行业背景知识,适应教学需求;适应最新发展,对代码案例版本进行更新;增加章节知识概述部分内容,实现更好的内容引导,丰富了习题设置。
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