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人工智能技術基礎(附微課視頻)(線上實訓版) 版權信息
- ISBN：9787115651204
- 條形碼：9787115651204 ; 978-7-115-65120-4
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能技術基礎(附微課視頻)(線上實訓版) 本書特色
華東師范大學在人工智能基礎教育領域一直處于國內領先，本選題是華東師范大學團隊和知名AI企業聯合打造的集基礎知識與應用實踐于一體的人工智能入門教材。
1.項目案例驅動的體系搭建。
2.面向通識的低代碼編程。
3.產教融合與前沿引領。
4.價值塑造與素質培養。
5.智慧教育平臺支持。
6.教育理念推廣輻射。
人工智能技術基礎(附微課視頻)(線上實訓版) 內容簡介
本書系統全面地介紹了人工智能的基礎知識和實踐應用方法，主要內容包括人工智能理論、人工智能經典技術流派、人工智能前沿技術和新興技術應用等。 本書對人工智能理論、機器學習理論、常見機器學習算法、深度學習、計算機視覺、自然語言處理和人工智能前沿技術等進行了全面介紹，并設計了大量應用案例對算法進行解析。旨在培養學生的理論基礎和實踐能力。 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案例，以培養學生的理論素養、應用能力、創新能力為核心目標。 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，還可作為機器學習相關領域開發人員、工程技術人員和研究人員的自學參考用書。
人工智能技術基礎(附微課視頻)(線上實訓版) 目錄
第 1章 人工智能基本概念 5
本章概要 5
學習目標 5
1.1 人工智能定義 6
1.2人工智能的研究內容 10
1.3人工智能的流派 12
1.4 Python編程語言基礎 13
1.5常見人工智能開發框架 29
1.6本章練習 31
第 2章 機器學習 35
本章概要 35
學習目標 35
2.1 機器學習的起源和發展 36
2.2 機器學習基本術語 38
2.3機器學習的分類 41
2.4數據集獲取及預處理 45
2.5機器學習模型評估方法 49
2.6課后習題 53
第3章 KNN分類算法 55
本章概要 55
學習目標 55
3.1 KNN分類算法基本原理 56
3.2 KNN綜合實踐 62
3.3 課后習題 66
第4章 Kmeans聚類算法 68
本章概要 68
學習目標 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 課后習題 81
第5章 回歸算法 83
本章概要 83
學習目標 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 107
第6章 決策樹算法 109
本章概要 109
學習目標 109
6.1 決策樹 110
6.2 分類與回歸決策樹 117
6.3 隨機森林算法 126
6.4 本章練習 133
第7章 深度學習 134
本章概要 134
學習目標 134
7.1 從線性回歸到神經網絡 135
7.2 神經網絡 137
7.3 深度學習 143
7.4 深度學習案例與代碼實現 154
7.5 本章練習 159
第8章 計算機視覺 162
本章概要 162
學習目標 162
8.1 計算機視覺概述 163
8.2 計算機視覺代碼實踐 168
8.3 基于Yolo的計算機視覺案例 178
8.4本章練習 183
第9章 自然語言處理 184
本章概要 184
學習目標 184
9.1 自然語言處理的起源和發展 185
9.2 自然語言處理流程 188
9.3 詞向量技術 194
9.4 本章練習 202
第 10章 人工智能前沿技術 204
本章概要 204
學習目標 204
10.1 強化學習 205
10.2 遷移學習 208
10.3 可信人工智能 210
10.4 本章練習 216
本章概要 5
學習目標 5
1.1 人工智能定義 6
1.2人工智能的研究內容 10
1.3人工智能的流派 12
1.4 Python編程語言基礎 13
1.5常見人工智能開發框架 29
1.6本章練習 31
第 2章 機器學習 35
本章概要 35
學習目標 35
2.1 機器學習的起源和發展 36
2.2 機器學習基本術語 38
2.3機器學習的分類 41
2.4數據集獲取及預處理 45
2.5機器學習模型評估方法 49
2.6課后習題 53
第3章 KNN分類算法 55
本章概要 55
學習目標 55
3.1 KNN分類算法基本原理 56
3.2 KNN綜合實踐 62
3.3 課后習題 66
第4章 Kmeans聚類算法 68
本章概要 68
學習目標 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 課后習題 81
第5章 回歸算法 83
本章概要 83
學習目標 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 107
第6章 決策樹算法 109
本章概要 109
學習目標 109
6.1 決策樹 110
6.2 分類與回歸決策樹 117
6.3 隨機森林算法 126
6.4 本章練習 133
第7章 深度學習 134
本章概要 134
學習目標 134
7.1 從線性回歸到神經網絡 135
7.2 神經網絡 137
7.3 深度學習 143
7.4 深度學習案例與代碼實現 154
7.5 本章練習 159
第8章 計算機視覺 162
本章概要 162
學習目標 162
8.1 計算機視覺概述 163
8.2 計算機視覺代碼實踐 168
8.3 基于Yolo的計算機視覺案例 178
8.4本章練習 183
第9章 自然語言處理 184
本章概要 184
學習目標 184
9.1 自然語言處理的起源和發展 185
9.2 自然語言處理流程 188
9.3 詞向量技術 194
9.4 本章練習 202
第 10章 人工智能前沿技術 204
本章概要 204
學習目標 204
10.1 強化學習 205
10.2 遷移學習 208
10.3 可信人工智能 210
10.4 本章練習 216
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人工智能技術基礎(附微課視頻)(線上實訓版) 作者簡介
劉艷：女，博士，副教授，任職于華東師范大學數據科學與工程學院。主要研究方向為模式識別、機器學習、人工智能、人工智能教育。擔任上海市人工智能專業委員會委員、副秘書長；上海市計算機等級考試命題組專家；Intel中國“面向未來人工智能從業者”項目導師；中國大學生計算機設計大賽評審專家；中華人民共和國第二屆職業技能大賽人工智能工程賽項裁判；上海市第一屆職業技能大賽裁判長；上海市大學生計算機能力大賽評審專家；上海市“浦東杯”人工智能創新應用大賽命題及評審專家等。
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