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.

''