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人工智能技術(shù)基礎(chǔ)(附微課視頻)(線上實訓(xùn)版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787115651204
- 條形碼：9787115651204 ; 978-7-115-65120-4
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能技術(shù)基礎(chǔ)(附微課視頻)(線上實訓(xùn)版) 本書特色
華東師范大學(xué)在人工智能基礎(chǔ)教育領(lǐng)域一直處于國內(nèi)領(lǐng)先，本選題是華東師范大學(xué)團(tuán)隊和知名AI企業(yè)聯(lián)合打造的集基礎(chǔ)知識與應(yīng)用實踐于一體的人工智能入門教材。
1.項目案例驅(qū)動的體系搭建。
2.面向通識的低代碼編程。
3.產(chǎn)教融合與前沿引領(lǐng)。
4.價值塑造與素質(zhì)培養(yǎng)。
5.智慧教育平臺支持。
6.教育理念推廣輻射。
人工智能技術(shù)基礎(chǔ)(附微課視頻)(線上實訓(xùn)版) 內(nèi)容簡介
本書系統(tǒng)全面地介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識和實踐應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括人工智能理論、人工智能經(jīng)典技術(shù)流派、人工智能前沿技術(shù)和新興技術(shù)應(yīng)用等。 本書對人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)理論、常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理和人工智能前沿技術(shù)等進(jìn)行了全面介紹，并設(shè)計了大量應(yīng)用案例對算法進(jìn)行解析。旨在培養(yǎng)學(xué)生的理論基礎(chǔ)和實踐能力。 本書力求敘述簡練，概念清晰，通俗易懂，并提供了豐富的實戰(zhàn)案例，以培養(yǎng)學(xué)生的理論素養(yǎng)、應(yīng)用能力、創(chuàng)新能力為核心目標(biāo)。 本書可作為高等院校和高職院校人工智能通識類課程教材，還可作為機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域開發(fā)人員、工程技術(shù)人員和研究人員的自學(xué)參考用書。
人工智能技術(shù)基礎(chǔ)(附微課視頻)(線上實訓(xùn)版) 目錄
第 1章 人工智能基本概念 5
本章概要 5
學(xué)習(xí)目標(biāo) 5
1.1 人工智能定義 6
1.2人工智能的研究內(nèi)容 10
1.3人工智能的流派 12
1.4 Python編程語言基礎(chǔ) 13
1.5常見人工智能開發(fā)框架 29
1.6本章練習(xí) 31
第 2章 機(jī)器學(xué)習(xí) 35
本章概要 35
學(xué)習(xí)目標(biāo) 35
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的起源和發(fā)展 36
2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基本術(shù)語 38
2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 41
2.4數(shù)據(jù)集獲取及預(yù)處理 45
2.5機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估方法 49
2.6課后習(xí)題 53
第3章 KNN分類算法 55
本章概要 55
學(xué)習(xí)目標(biāo) 55
3.1 KNN分類算法基本原理 56
3.2 KNN綜合實踐 62
3.3 課后習(xí)題 66
第4章 Kmeans聚類算法 68
本章概要 68
學(xué)習(xí)目標(biāo) 68
4.1 K均值算法基本概念 69
4.2 K均值算法流程 70
4.3 課后習(xí)題 81
第5章 回歸算法 83
本章概要 83
學(xué)習(xí)目標(biāo) 83
5.1 線性回歸 84
5.2 多項式回歸 94
5.3 邏輯回歸 100
5.4 Softmax回歸 105
5.5 本章練習(xí) 107
第6章 決策樹算法 109
本章概要 109
學(xué)習(xí)目標(biāo) 109
6.1 決策樹 110
6.2 分類與回歸決策樹 117
6.3 隨機(jī)森林算法 126
6.4 本章練習(xí) 133
第7章 深度學(xué)習(xí) 134
本章概要 134
學(xué)習(xí)目標(biāo) 134
7.1 從線性回歸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 135
7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 137
7.3 深度學(xué)習(xí) 143
7.4 深度學(xué)習(xí)案例與代碼實現(xiàn) 154
7.5 本章練習(xí) 159
第8章 計算機(jī)視覺 162
本章概要 162
學(xué)習(xí)目標(biāo) 162
8.1 計算機(jī)視覺概述 163
8.2 計算機(jī)視覺代碼實踐 168
8.3 基于Yolo的計算機(jī)視覺案例 178
8.4本章練習(xí) 183
第9章 自然語言處理 184
本章概要 184
學(xué)習(xí)目標(biāo) 184
9.1 自然語言處理的起源和發(fā)展 185
9.2 自然語言處理流程 188
9.3 詞向量技術(shù) 194
9.4 本章練習(xí) 202
第 10章 人工智能前沿技術(shù) 204
本章概要 204
學(xué)習(xí)目標(biāo) 204
10.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 205
10.2 遷移學(xué)習(xí) 208
10.3 可信人工智能 210
10.4 本章練習(xí) 216
本章概要 5
學(xué)習(xí)目標(biāo) 5
1.1 人工智能定義 6
1.2人工智能的研究內(nèi)容 10
1.3人工智能的流派 12
1.4 Python編程語言基礎(chǔ) 13
1.5常見人工智能開發(fā)框架 29
1.6本章練習(xí) 31
第 2章 機(jī)器學(xué)習(xí) 35
本章概要 35
學(xué)習(xí)目標(biāo) 35
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的起源和發(fā)展 36
2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基本術(shù)語 38
2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 41
2.4數(shù)據(jù)集獲取及預(yù)處理 45
2.5機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估方法 49
2.6課后習(xí)題 53
第3章 KNN分類算法 55
本章概要 55
學(xué)習(xí)目標(biāo) 55
3.1 KNN分類算法基本原理 56
3.2 KNN綜合實踐 62
3.3 課后習(xí)題 66
第4章 Kmeans聚類算法 68
本章概要 68
學(xué)習(xí)目標(biāo) 68
4.1 K均值算法基本概念 69
4.2 K均值算法流程 70
4.3 課后習(xí)題 81
第5章 回歸算法 83
本章概要 83
學(xué)習(xí)目標(biāo) 83
5.1 線性回歸 84
5.2 多項式回歸 94
5.3 邏輯回歸 100
5.4 Softmax回歸 105
5.5 本章練習(xí) 107
第6章 決策樹算法 109
本章概要 109
學(xué)習(xí)目標(biāo) 109
6.1 決策樹 110
6.2 分類與回歸決策樹 117
6.3 隨機(jī)森林算法 126
6.4 本章練習(xí) 133
第7章 深度學(xué)習(xí) 134
本章概要 134
學(xué)習(xí)目標(biāo) 134
7.1 從線性回歸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 135
7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 137
7.3 深度學(xué)習(xí) 143
7.4 深度學(xué)習(xí)案例與代碼實現(xiàn) 154
7.5 本章練習(xí) 159
第8章 計算機(jī)視覺 162
本章概要 162
學(xué)習(xí)目標(biāo) 162
8.1 計算機(jī)視覺概述 163
8.2 計算機(jī)視覺代碼實踐 168
8.3 基于Yolo的計算機(jī)視覺案例 178
8.4本章練習(xí) 183
第9章 自然語言處理 184
本章概要 184
學(xué)習(xí)目標(biāo) 184
9.1 自然語言處理的起源和發(fā)展 185
9.2 自然語言處理流程 188
9.3 詞向量技術(shù) 194
9.4 本章練習(xí) 202
第 10章 人工智能前沿技術(shù) 204
本章概要 204
學(xué)習(xí)目標(biāo) 204
10.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 205
10.2 遷移學(xué)習(xí) 208
10.3 可信人工智能 210
10.4 本章練習(xí) 216
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人工智能技術(shù)基礎(chǔ)(附微課視頻)(線上實訓(xùn)版) 作者簡介
劉艷：女，博士，副教授，任職于華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院。主要研究方向為模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、人工智能教育。擔(dān)任上海市人工智能專業(yè)委員會委員、副秘書長；上海市計算機(jī)等級考試命題組專家；Intel中國“面向未來人工智能從業(yè)者”項目導(dǎo)師；中國大學(xué)生計算機(jī)設(shè)計大賽評審專家；中華人民共和國第二屆職業(yè)技能大賽人工智能工程賽項裁判；上海市第一屆職業(yè)技能大賽裁判長；上海市大學(xué)生計算機(jī)能力大賽評審專家；上海市“浦東杯”人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽命題及評審專家等。
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