Book Description: Learn AI-assisted Python programming second edition is a comprehensive guide that provides an overview of artificial intelligence (AI) and its applications in Python programming. The book covers various topics such as machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, and robotics. It also discusses the ethical implications of AI and its impact on society. Book Outline: 1. Introduction to AI and Python Programming - Overview of AI and its importance in today's world - Brief history of AI and its evolution - Introduction to Python programming and its features 2. Machine Learning Fundamentals - Supervised, unsupervised, and reinforcement learning - Types of machine learning algorithms - Applications of machine learning in real-world scenarios 3. Deep Learning - Introduction to deep learning - Convolutional neural networks (CNNs) and their applications - Recurrent neural networks (RNNs) and their applications - Transfer learning and fine-tuning pre-trained models 4. Natural Language Processing (NLP) - Text preprocessing and tokenization - Sentiment analysis and topic modeling - Named entity recognition and text classification 5. Computer Vision - Image preprocessing and feature extraction - Object detection and image segmentation - Facial recognition and object tracking 6.

arn AI-assisted Python programming second edition - всеобъемлющее руководство, предоставляющее обзор искусственного интеллекта (ИИ) и его приложений в программировании на Python. Книга охватывает различные темы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника. В нем также обсуждаются этические последствия ИИ и его влияние на общество. Структура книги: 1. Введение в ИИ и программирование на Python - Обзор ИИ и его важности в современном мире - Краткая история ИИ и его эволюции - Введение в программирование на Python и его особенности 2. Основы машинного обучения - Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением - Типы алгоритмов машинного обучения - Приложения машинного обучения в реальных сценариях 3. Глубокое обучение - Введение в глубокое обучение - Сверточные нейронные сети (CNN) и их приложения - Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их приложения - Перенос обучения и тонкая настройка предварительно обученных моделей 4. Обработка естественного языка (NLP) - Предварительная обработка текста и токенизация - Анализ настроений и моделирование тем - Распознавание именованных сущностей и классификация текста 5. Компьютерное зрение - Предварительная обработка изображений и извлечение признаков - Обнаружение объектов и сегментация изображений - Распознавание лиц и отслеживание объектов 6.

arn AI-assisted Python programming second edition est un guide complet qui donne un aperçu de l'intelligence artificielle (IA) et de ses applications en programmation sur Python. livre aborde divers sujets tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la robotique. Il traite également des conséquences éthiques de l'IA et de son impact sur la société. Structure du livre : 1. Introduction à l'IA et à la programmation en Python - Aperçu de l'IA et de son importance dans le monde d'aujourd'hui - Brève histoire de l'IA et de son évolution - Introduction à la programmation en Python et ses caractéristiques 2. s bases de l'apprentissage automatique - Apprendre avec un professeur, sans professeur et avec des renforts - Types d'algorithmes d'apprentissage automatique - Applications d'apprentissage automatique dans des scénarios réels 3. Deep arning - Introduction à Deep arning - Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et leurs applications - Réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leurs applications - Transfert d'apprentissage et réglage fin des modèles pré-formés 4. Traitement du langage naturel (NLP) - Prétraitement et tokenisation du texte - Analyse des humeurs et modélisation des thèmes - Reconnaissance des entités nommées et classification du texte 5. Vision par ordinateur - Prétraitement et extraction d'images - Détection d'objets et segmentation d'images - Reconnaissance faciale et suivi d'objets 6.

arn AI-assisted Python programación segunda edición es una guía integral que proporciona una visión general de la inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones en la programación en Python. libro abarca diversos temas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica. También discute las implicaciones éticas de la IA y su impacto en la sociedad. Estructura del libro: 1. Introducción a la IA y programación en Python - Revisión de la IA y su importancia en el mundo moderno - Breve historia de la IA y su evolución - Introducción a la programación en Python y sus características 2. Fundamentos del aprendizaje automático - Aprender con un profesor, sin un profesor y con refuerzos - Tipos de algoritmos de aprendizaje automático - Aplicaciones de aprendizaje automático en escenarios reales 3. Aprendizaje profundo - Introducción al aprendizaje profundo - Redes neuronales taladradas (CNN) y sus aplicaciones - Redes neuronales recurrativas (RNN) y sus aplicaciones - Transferencia de aprendizaje y ajuste fino de modelos pre-entrenados 4. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) - Pretratamiento de texto y tokenización - Análisis de estados de ánimo y modelado de temas - Reconocimiento de entidades con nombre y clasificación de texto 5. Visión por ordenador - Pretratamiento de imágenes y extracción de rasgos - Detección de objetos y segmentación de imágenes - Reconocimiento facial y seguimiento de objetos 6.

arn AI-assisted Python programming secondum edition è una guida completa che fornisce una panoramica dell'intelligenza artificiale (IA) e delle sue applicazioni di programmazione su Python. Il libro affronta diversi temi, come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione informatica e la robotica. discute anche delle conseguenze deontologiche dell'intelligenza artificiale e del suo impatto sulla società. Struttura del libro: 1. Introduzione all'IA e programmazione su Python - Panoramica dell'intelligenza artificiale e della sua importanza nel mondo moderno - Breve storia dell'IA e della sua evoluzione - Introduzione alla programmazione su Python e le sue caratteristiche 2. Basi di apprendimento automatico - Apprendimento con insegnante, senza insegnante e con rinforzi - Tipi di algoritmi di apprendimento automatico - Applicazioni di apprendimento automatico in scenari reali 3. Formazione approfondita - Introduzione all'apprendimento approfondito - Reti neurali compresse (CNN) e le loro applicazioni - Reti Neurali Ricurrenti (RNN) e le loro applicazioni - Migrazione di apprendimento e configurazione sottile dei modelli 4 pre-addestrati. Elaborazione linguaggio naturale (NLP) - Pre-elaborazione del testo e tornitura - Analisi delle impostazioni e modellazione dei temi - Riconoscimento delle entità denominate e classificazione del testo 5. Visione del computer - Pre-elaborazione delle immagini e recupero dei segni - Rilevamento degli oggetti e segmentazione delle immagini - Riconoscimento facciale e monitoraggio degli oggetti 6.

arn AI-assisted Python programming second edition ist ein umfassendes Handbuch, das einen Überblick über künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendungen in der Python-Programmierung gibt. Das Buch behandelt verschiedene Themen wie maschinelles rnen, Deep arning, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Robotik. Es diskutiert auch die ethischen Implikationen von KI und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft. Struktur des Buches: 1. Einführung in KI und Python-Programmierung - Ein Überblick über KI und ihre Bedeutung in der heutigen Welt - Eine kurze Geschichte der KI und ihrer Entwicklung - Einführung in Python-Programmierung und ihre Funktionen 2. Grundlagen des maschinellen rnens - rnen mit dem hrer, ohne den hrer und mit Verstärkung - Arten von maschinellen rnalgorithmen - Maschinelle rnanwendungen in realen Szenarien 3. Deep arning - Einführung in Deep arning - Convolutional Neural Networks (CNNs) und ihre Anwendungen - Recurrent Neural Networks (RNNs) und ihre Anwendungen - rntransfer und Feinabstimmung von vortrainierten Modellen 4. Natural Language Processing (NLP) - Textvorverarbeitung und Tokenisierung - Sentimentanalyse und Themenmodellierung - Benannte Entitäten erkennen und Text klassifizieren 5. Computer Vision - Bildvorverarbeitung und Merkmalsextraktion - Objekterkennung und Bildsegmentierung - Gesichtserkennung und Objektverfolgung 6.

''

AI destekli Python programlama ikinci baskısı, yapay zeka (AI) ve Python programlamasındaki uygulamalarına genel bir bakış sağlayan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve robotik gibi çeşitli konuları kapsamaktadır. Ayrıca AI'nın etik etkilerini ve toplum üzerindeki etkisini tartışıyor. Kitap yapısı: 1. AI ve Python programlamaya giriş - AI ve modern dünyadaki önemine genel bir bakış - AI ve evriminin kısa bir tarihi - Python programlamaya ve özelliklerine giriş 2. Makine Öğreniminin Temelleri - Denetimli, Denetimsiz ve Güçlendirilmiş Öğrenme - Makine Öğrenimi Algoritmaları Türleri - Gerçek Dünya Senaryolarında Makine Öğrenimi Uygulamaları 3. Derin Öğrenme - Derin Öğrenmeye Giriş - Evrişimli nir Ağları (CNN) ve Uygulamaları - Tekrarlayan nir Ağları (RNN) ve Uygulamaları - Önceden Eğitilmiş Modellerin Öğrenme Aktarımı ve İnce Ayarı 4. Doğal Dil İşleme (NLP) - Metin Ön İşleme ve Tokenizasyon - Duygu Analizi ve Tema Modellemesi - Adlandırılmış Varlık Tanıma ve Metin Sınıflandırması 5. Bilgisayarlı Görme - Görüntü Ön İşleme ve Özellik Çıkarma - Nesne Algılama ve Görüntü Bölümleme - Yüz Tanıma ve Nesne İzleme 6.

برمجة بايثون بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو دليل شامل يقدم لمحة عامة عن الذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقاته في برمجة بايثون. يغطي الكتاب موضوعات مختلفة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات. كما يناقش الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي وتأثيره على المجتمع. هيكل الكتاب: 1. مقدمة لبرمجة الذكاء الاصطناعي وبايثون - نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وأهميته في العالم الحديث - تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي وتطوره - مقدمة لبرمجة بايثون وميزاتها 2. أساسيات التعلم الآلي - التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والمعزز - أنواع خوارزميات التعلم الآلي - تطبيقات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي 3. التعلم العميق - مقدمة للتعلم العميق - الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وتطبيقاتها - الشبكات العصبية المتكررة (RNN) وتطبيقاتها - نقل التعلم والضبط الدقيق للنماذج المدربة مسبقًا 4. Natural Language Processing (NLP) - Text Preprocessing and Tokenization - Sentiment Analysis and Theme Modeling - Named Entity Recovery and Text claction 5. رؤية الكمبيوتر - المعالجة المسبقة للصور واستخراج الميزات - اكتشاف الكائن وتجزئة الصورة - التعرف على الوجه وتتبع الكائن 6.

arn輔助的Python編程第二版是提供人工智能（AI）及其在Python上編程應用概述的全面指南。該書涵蓋了各種主題，例如機器學習，深度學習，自然語言處理，計算機視覺和機器人技術。它還討論了AI的倫理影響及其對社會的影響。書的結構：1。Python上的AI簡介和編程-AI及其在現代世界中的重要性的概述-AI的簡要歷史及其演變-Python上的編程簡介及其功能2。機器學習的基本原理-與老師一起學習，沒有老師和支持-機器學習算法的類型-真實場景中的機器學習應用程序3。深度學習-深度學習簡介-卷積神經網絡（CNN）及其應用-遞歸神經網絡（RNN）及其應用-轉移學習並微調預先訓練的模型4。自然語言處理（NLP）-文本預處理和令牌化-情緒分析和主題建模-識別命名實體和文本分類5。計算機視覺-圖像預處理和特征提取-對象檢測和圖像細分-面部識別和對象跟蹤6。