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HCIA-AI學習指南
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HCIA-AI學習指南 版權信息
- ISBN：9787115650184
- 條形碼：9787115650184 ; 978-7-115-65018-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
HCIA-AI學習指南 本書特色
1. 本書作者熟悉AI和網絡技術，在華為從事研發和培訓工作18年，擔任過HCIE主考官以及華為ICT系列書籍的審稿人，圖書質量有保障，且更具專業性。
2. 國內官方的華為HCIA-AI認證考試參考用書，內容靠譜。
3. 全書理論與實踐相結合，實戰性極高，更受讀者歡迎。
HCIA-AI學習指南 內容簡介
本書是根據華為HCIA-AI認證培訓大綱、HCIA-AI認證培訓教材、HCIA-AI認證培訓實驗手冊等資料編寫而成，主要講解了機器學習和深度學習的基本原理、基本模型、基本算法，以及如何親自上手進行相應的編程實驗。幫助讀者掌握華為認證人工智能的相關知識點和技能。 本書是希望考取HCIA-AI證書的各類人員的推薦用書，也可作為相關院校計算機和人工智能相關專業的學生的教學用書或參考用書、以及AI技術愛好者的自學用書。
HCIA-AI學習指南 目錄
第 1章 人工智能概述21.1 智能與人工智能41.2 計算機的誕生51.3 達特茅斯會議71.4 三大學派91.5 機器學習與深度學習131.6 人工智能的應用16習題119第 2章 數學基礎222.1 線性代數242.1.1 矢量的概念242.1.2 矢量的基本運算252.1.3 矢量的坐標表示法262.1.4 矢量的方向角27第 1章 人工智能概述21.1 智能與人工智能41.2 計算機的誕生51.3 達特茅斯會議71.4 三大學派91.5 機器學習與深度學習131.6 人工智能的應用16習題119第 2章 數學基礎222.1 線性代數242.1.1 矢量的概念242.1.2 矢量的基本運算252.1.3 矢量的坐標表示法262.1.4 矢量的方向角272.1.5 矢量的點積282.1.6 矩陣的概念292.1.7 矩陣的基本運算302.1.8 矢量的矩陣表示法332.1.9 矩陣的初等變換342.1.10 線性相關性372.1.11 逆矩陣402.1.12 本征值與本征矢量452.1.13 張量492.2 微積分542.2.1 導數與偏導數542.2.2 超曲面與超平面582.2.3 方向導數與梯度612.2.4 函數圖像中的特殊點652.2.5 凸集與凸函數722.2.6 矩陣函數742.3 概率與統計812.3.1 條件概率公式812.3.2 全概率公式832.3.3 貝葉斯公式862.3.4 期望值與方差882.3.5 熵922.3.6 *大似然估計97習題2103第3章 機器學習1103.1 機器學習的基本概念1123.2 機器學習方法分類1193.3 機器學習的三要素1213.4 機器學習的整體流程1263.5 常見的機器學習算法1313.5.1 線性回歸1313.5.2 邏輯回歸1383.5.3 K-NN1443.5.4 K-Means1493.5.5 SVM1523.5.6 PCA1583.5.7 樸素貝葉斯1683.5.8 決策樹1743.5.9 隨機森林1893.5.10 集成學習1933.6 機器學習的性能評估198習題3200第4章 深度學習2044.1 生物神經網絡2064.1.1 大腦與神經元2064.1.2 神經元之間的連接2074.1.3 神經信息處理過程2094.1.4 記憶與學習2104.1.5 人腦與電腦2114.2 麥卡洛克 皮茲模型與感知器2134.2.1 麥卡洛克 皮茲模型2134.2.2 模式識別初探2174.2.3 感知器2224.2.4 多線性可分問題2324.2.5 XOR問題2364.3 多層感知器2384.3.1 并行排列和串行連接2384.3.2 多層感知器的基本結構2434.3.3 多層感知器的設計與運作2474.3.4 前向計算與后向計算2494.3.5 梯度下降法2594.3.6 BP算法2634.3.7 批量訓練方式2774.3.8 初始位置與偽極小值點2834.3.9 學習率2854.3.10 欠擬合與過擬合2874.3.11 規模與容量2904.3.12 欠訓練與過度訓練2934.3.13 結構變化2954.4 卷積神經網絡2964.4.1 卷積運算與相關運算2964.4.2 卷積特征映射圖2974.4.3 池化特征映射圖3044.4.4 激活特征映射圖3134.4.5 CNN的一般結構3144.4.6 LeNet-53234.4.7 Hubel-Wiesel實驗3334.5 循環神經網絡3344.5.1 時序性3344.5.2 單向RNN3424.5.3 雙向RNN3454.5.4 BPTT算法3494.5.5 梯度消失問題3524.5.6 LSTM356習題4364第5章 編程實驗3665.1 實驗環境安裝3685.1.1 安裝Python3685.1.2 安裝MindSpore3725.1.3 安裝Jupyter3725.1.4 安裝工具庫3735.2 線性回歸3755.2.1 示例驗證3755.2.2 房價預測3775.2.3 三維情況3805.3 邏輯回歸3825.3.1 跳高問題3825.3.2 房屋出租3845.3.3 數據標準化3865.4 K-Means與GNB3905.4.1 K-Means3905.4.2 GNB3935.5 MindSpore基礎3945.5.1 張量的屬性3945.5.2 張量的生成3965.5.3 張量的運算和操作4005.5.4 數據集的加載和處理4035.5.5 網絡的構建4085.5.6 損失函數4245.6 手寫體數字識別4295.6.1 設計概要4295.6.2 數據準備4305.6.3 構建MLP4335.6.4 確定訓練參數及相關選項4345.6.5 模型的編譯4345.6.6 設置檢查點4345.6.7 模型的訓練4355.6.8 模型的評估4375.6.9 模型的加載437附錄 習題答案440習題1答案440習題2答案441習題3答案449習題4答案449
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HCIA-AI學習指南 作者簡介
華為技術有限公司，成立于1987年，總部位于廣東省深圳市龍崗區。華為是全球領先的信息與通信技術（ICT）解決方案供應商，專注于ICT領域，堅持穩健經營、持續創新、開放合作，在電信運營商、企業、終端和云計算等領域構筑了端到端的解決方案優勢，為運營商客戶、企業客戶和消費者提供有競爭力的ICT解決方案、產品和服務，并致力于實現未來信息社會、構建更美好的全聯接世界。
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