人工智能程序設計——語言、框架和大模型編程實踐

鄒勤,武漢大學計算機學院教授，博士生導師，人工智能研究所副所長，IEEE/CCF高級會員；武漢大學信息工程學士，武漢大學與美國 University of South Carolina 聯合培養博士。研究領域為機器視覺與機器人 (實驗室網址：http://mvr.whu.edu.cn/ )；在機器視覺工業檢測方面做出創新成果和應用，獲教育部科技進步獎一等獎 (2009)，國家技術發明二等獎 (2015) 和湖北省自然科學二等獎 (2019)；在 IJCV / IEEE T-IP / IEEE T-MM / IEEE T-NNLS / IEEE CVPR / ICLR 等國際期刊和會議發表論文90篇，單篇**引用1000余次；擔任 SCI 期刊 Signal Image and Video Processing 編委 (Associate Editor)；擔任中國圖象圖形學學會三維視覺專業委員會、中國計算機學會智能機器人專業委員會委員；擔任國際學術會議 CVPR、ICCV、NIPS、ICRA 和 IROS 的程序委員；主持國家自然科學基金3項。

目錄

第1章Python基礎

1.1Python環境配置

1.2Python語法基礎

1.2.1Python常用數據類型

1.2.2Python控制流

1.2.3Python的函數和類

1.2.4面向對象編程

1.2.5Python的模塊和包

練習

第2章Python工具庫

2.1文件/目錄常用工具庫

2.1.1OS

2.1.2Path

2.1.3Shutil

2.2Random

2.2.1生成隨機整數

2.2.2生成隨機浮點數

2.2.3從列表中隨機選擇

2.2.4隨機打亂列表順序

2.2.5生成隨機分布數值

2.2.6設置隨機種子

2.3NumPy

2.3.1安裝NumPy

2.3.2NumPy數組

2.4OpenCV和Pillow

2.4.1讀取和顯示圖像

2.4.2圖像縮放

2.4.3圖像裁剪

2.4.4圖像轉換

2.4.5繪制圖形

2.4.6繪制文字

2.5可視化工具

2.5.1Matplotlib

2.5.2Seaborn

2.6科學計算庫SciPy

2.7機器學習庫Scikitlearn

練習

第3章人工智能基礎

3.1人工智能概述

3.1.1人工智能是什麼

3.1.2人類的智能是怎麼樣的

3.1.3人工智能的發展歷史

3.1.4人工智能、機器學習、深度學習和強化學習

3.1.5機器學習的範式

3.2線性回歸

3.3人工神經元

3.4多層感知機

3.4.1多層感知機的實現

3.4.2前向傳播和反向傳播

3.4.3優化器

3.4.4梯度消失和梯度爆炸

3.4.5過擬合、欠擬合

3.4.6多層感知機預測學生成績

3.5卷積神經網絡

3.5.1卷積層

3.5.2池化層

3.5.3歸一化層

3.5.4Dropout層

練習

第4章AI程序設計框架

4.1AI程序設計框架簡介

4.1.1深度學習框架的發展歷程

4.1.2深度學習框架的工作流程

4.1.3主流深度學習框架PyTorch、Paddle、MindSpore

4.2CUDA配置

4.3PyTorch

4.3.1PyTorch簡介

4.3.2Torch安裝

4.3.3張量Tensor

4.3.4自動微分

4.3.5PyTorch核心模塊

4.3.6PyTorch手寫數字識別

4.4Paddle

4.4.1Paddle簡介

4.4.2Paddle安裝

4.4.3Paddle手寫數字識別

4.5MindSpore

4.5.1MindSpore簡介

4.5.2MindSpore安裝

4.5.3MindSpore的核心組件

4.5.4MindSpore手寫數字識別

練習

第5章人工智能程序設計實驗(Ⅰ)

5.1目標檢測任務概述

5.2目標檢測PyTorch實戰

5.2.1PyTorch YOLOv8

5.2.2工程配置

5.2.3數據標註

5.2.4關鍵代碼分析

5.3目標檢測Paddle實戰

5.3.1GitHub倉庫、Gitee倉庫下載

5.3.2PaddleYOLO工程

5.3.3PaddleYOLO數據集

5.3.4PaddleYOLO配置文件

5.3.5運行

5.4目標檢測MindSpore實戰

5.4.1MindYOLO工程

5.4.2MindYOLO數據集

5.4.3MindYOLO配置文件

5.4.4運行

5.5目標檢測模型昇騰平臺部署

5.5.1Atlas 200I DK A2開發者套件介紹

5.5.2Atlas 200I DK A2開發流程

5.5.3Atlas 200I DK A2離線推理——目標檢測

練習

第6章人工智能程序設計實驗(Ⅱ)

6.1語義分割任務概述

6.2語義分割PyTorch實戰

6.2.1工程結構

6.2.2數據集處理

6.2.3運行

6.2.4關鍵代碼分析

6.3語義分割Paddle實戰

6.3.1項目結構

6.3.2數據集整理

6.3.3配置文件

6.3.4運行

6.4語義分割MindSpore實戰

6.4.1項目結構

6.4.2數據集整理

6.4.3關鍵代碼分析

6.5語義分割模型昇騰平臺部署

練習

第7章大模型編程實驗

7.1大模型定義與發展現狀

7.1.1大模型的技術定義

7.1.2發展歷程與階段特征

7.2DeepSeek介紹

7.3DeepSeek編程實戰

7.3.1代碼補全與生成

7.3.2文檔摘要與信息抽取

7.3.3智能對話系統搭建

7.4AI智能體實戰

7.4.1AI智能體相關介紹

7.4.2Dify平臺構建AI智能體

7.4.3OpenClaw本地部署實戰

練習

參考文獻