《人工智能基础创新与实践应用》共11章，内容包括人工智能基础 实践环境的搭建及软件使用、Python基础与练习、A*算法实验、基于神经网络的图像识别实验、动物分类软件设计实验、垃圾分类实验、机器学习实验、基于飞桨PaddlePaddle的机器学习实验、基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估实验和基于组合算法的锂电池SOH评估实验。《人工智能基础创新与实践应用》概括了;人工智能基础;基于项目驱动的人工智能与数据挖掘创新实践等课程的主要实践内容，介绍了目前人工智能在应用方面的主流场景，阐述了利用人工智能技术进行创新实践的基本原理和方法。《人工智能基础创新与实践应用》可作为高等院校和高职高专院校电子信息类、计算机类、仪器类和机电类等专业师生在人工智能领域的学习实践及教材用书，也可供有关行业的工程技术人员参考。

第1章人工智能基础11.1人工智能的基本概念11.2人工智能的发展历史2第2章实践环境的搭建及软件使用52.1Python52.2Anaconda62.3PyTorch212.4PyCharm282.5Tensorflow和Keras412.6JupyterNotebook442.7PaddlePaddle（飞桨）452.8Pyqt5592.9第三方库的安装71第3章Python基础与练习743.1Python简介和训练目的743.2Python语言基础753.3Python组合数据类型883.4Python的函数933.5Python文件操作1023.6Python常用的库1083.7习题112第4章A*算法实验1204.1实验目的和实验介绍1204.2实验算法原理及步骤1214.3实验条件和内容1274.4实验流程参考1274.5实验结果1294.6实验及实验报告要求1294.7实验程序解析130第5章基于神经网络的图像识别实验1385.1实验目的和实验环境配置1385.2实验原理及概念1385.3实验内容1445.4Keras的初步使用（第一种方法）1445.5Keras的第二种方法（选学部分）1515.6基于Keras的手写数字识别实验步骤1535.7基于PaddlePaddle的手写数字识别1615.8基于PyTorch的手写数字识别实验步骤1765.9实验及实验报告要求193第6章动物分类软件设计实验1946.1实验目的和实验环境配置1946.2基于PaddleHub的动物识别实验1946.3利用PyCharm移植完成动物识别程序设计2036.4基于Pyqt5的可视化软件界面设计2066.5Pyqt5调用PyCharm程序2206.6打包工具Pyinstaller2306.7程序设计可能遇到的问题238第7章垃圾分类实验2437.1实验目的和实验介绍2437.2实验算法原理及步骤2437.3实验条件和内容2497.4实验流程参考2497.5实验结果2557.6实验及实验报告要求2587.7实验程序解析258第8章机器学习实验2748.1实验目的和要求2748.2实验介绍2748.3实验算法简介及步骤2758.4实验环境配置2758.5实验内容2758.6KNN算法2768.7K－means算法2858.8Logistic回归289第9章基于飞桨PaddlePaddle的机器学习实验3029.1实验一基于PaddleHub一键OCR中文识别3029.2实验二基于PaddleHub实现人脸识别3069.3实验三基于PaddleHub实现图像分类3109.4实验四基于PaddlePaddle的摩拜预测实验320第10章基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估实验32710.1实验目的和实验环境配置32710.2实验背景32710.3机理概述32910.4环境和数据准备33110.5模型搭建方法33810.6模型训练简介34210.7采用迁移学习提高模型精度34410.8结果可视化34810.9错误及解决方法35110.10实验程序解析352第11章基于BP神经网络和粒子群的锂电池SOH评估实验35711.1实验目的和实验介绍35711.2实验算法原理及步骤.35811.3实验环境与数据预处理36811.4实验内容36811.5实验流程参考36811.6实验结果37011.7实验及实验报告要求37111.8实验程序解析372参考文献 383