本書全面介紹人工智能的基本原理，以及相關(guān)研究領(lǐng)域的核心內(nèi)容、最新進(jìn)展與發(fā)展方向。本書深入講解人工智能的核心技術(shù)，并以5個經(jīng)典學(xué)習(xí)案例貫穿全書，涵蓋計算機(jī)視覺和自然語言處理兩大重要應(yīng)用領(lǐng)域。
全書共6章，主要內(nèi)容包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理、智能機(jī)器人。本書特別強(qiáng)調(diào)實踐性，每個案例都結(jié)合實際應(yīng)用，有助于讀者掌握經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并進(jìn)入人工智能領(lǐng)域從事相關(guān)工作。
本書可作為高等院校計算機(jī)類、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)的人工智能課程的教材，也可作為感興趣讀者的自學(xué)讀物，還可作為相關(guān)行業(yè)技術(shù)人員的參考用書。
第1章人工智能
1.1人工智能概述
1.1.1人工智能的定義
1.1.2人工智能的歷史
1.2人工智能的研究內(nèi)容
1.2.1認(rèn)知建模
1.2.2知識表示
1.2.3自動推理
1.2.4機(jī)器感知
1.2.5機(jī)器思維
1.3人工智能技術(shù)分類
1.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)
1.3.2深度學(xué)習(xí)
1.3.3自然語言處理
1.3.4計算機(jī)視覺
1.3.5專家系統(tǒng)
1.3.6智能機(jī)器人
1.4人工智能應(yīng)用
1.4.1智慧醫(yī)療
1.4.2智能金融
1.4.3智能制造
1.4.4自動駕駛
1.4.5智能家居
習(xí)題
第2章機(jī)器學(xué)習(xí)
2.1機(jī)器學(xué)習(xí)概述
2.2機(jī)器學(xué)習(xí)方法
2.2.1有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.2.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.2.3遷移學(xué)習(xí)
2.2.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.3分類與回歸
2.3.1分類模型
2.3.2回歸模型
2.4機(jī)器學(xué)習(xí)庫
2.4.1TensorFlow
2.4.2Keras
2.4.3PyTorch
2.4.4Scikitlearn
2.4.5NumPy
2.4.6Pandas
2.4.7Matplotlib
2.5項目實踐
2.5.1環(huán)境安裝
2.5.2PyTorch基礎(chǔ)
習(xí)題
人工智能導(dǎo)論與實踐（微課視頻版）
目錄
第3章深度學(xué)習(xí)
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
3.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史
3.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.2學(xué)習(xí)案例1： 房價預(yù)測
3.2.1線性回歸模型
3.2.2模型參數(shù)確定
3.2.3模型評估方法
3.2.4梯度下降算法
3.2.5PyTorch中的梯度下降
3.2.6模型訓(xùn)練中的優(yōu)化問題
3.2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類
3.3學(xué)習(xí)案例2： 乳腺癌預(yù)測
3.3.1數(shù)據(jù)處理
3.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類定義
3.3.3模型訓(xùn)練與預(yù)測
習(xí)題
第4章計算機(jī)視覺
4.1計算機(jī)視覺概述
4.1.1計算機(jī)視覺簡介
4.1.2計算機(jī)視覺發(fā)展史
4.1.3計算機(jī)視覺應(yīng)用與挑戰(zhàn)
4.2學(xué)習(xí)案例3： 手寫數(shù)字識別
4.2.1計算機(jī)圖像的表示
4.2.2數(shù)據(jù)處理
4.2.3二分類與多分類
4.2.4多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3學(xué)習(xí)案例4： CIFAR10圖像分類
4.3.1CIFAR10簡介
4.3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3.3卷積層
4.3.4池化層
4.3.5多層處理
4.3.6全連接層
4.3.7構(gòu)建CIFAR10分類網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題
第5章自然語言處理
5.1自然語言處理概述
5.1.1自然語言處理簡介
5.1.2自然語言處理發(fā)展史
5.1.3自然語言處理應(yīng)用與挑戰(zhàn)
5.2文本預(yù)處理
5.2.1分詞
5.2.2停用詞
5.2.3詞的文本表示
5.3語言模型
5.3.1語言模型的定義和應(yīng)用
5.3.2統(tǒng)計語言模型
5.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型
5.4學(xué)習(xí)案例5： 情感分析
5.4.1獲取IMDB影評數(shù)據(jù)集
5.4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.4.3字典編碼
5.4.4數(shù)據(jù)分批
5.4.5情感分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類
5.4.6訓(xùn)練與測試
習(xí)題
第6章智能機(jī)器人
6.1大語言模型
6.1.1大語言模型簡介
6.1.2大語言模型發(fā)展史
6.1.3應(yīng)用、趨勢與發(fā)展
6.2智能機(jī)器人概述
6.2.1機(jī)器人簡介
6.2.2認(rèn)識智能機(jī)器人
6.2.3智能機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀
6.2.4智能機(jī)器人的前景
6.3智能機(jī)器人的核心技術(shù)
6.3.1感知技術(shù)
6.3.2路徑規(guī)劃
6.3.3定位導(dǎo)航
6.3.4人機(jī)交互
6.3.5自主學(xué)習(xí)
6.4智能機(jī)器人的應(yīng)用
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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