介紹人工智能入門(mén)知識(shí)

構(gòu)建人工智能通識(shí)體系

推動(dòng)人工智能普及教育

近年來(lái)，隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和日益成熟，技術(shù)實(shí)施成本不斷降低，人工智能在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)落地，并取得顯著的應(yīng)用效果。人工智能正在改變著各行各業(yè)，也在慢慢地改變我們的生活，人工智能時(shí)代已經(jīng)悄然來(lái)臨。

2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào)）明確指出，人工智能已經(jīng)成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)，應(yīng)逐步開(kāi)展全民智能教育項(xiàng)目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程、逐步推廣編程教育、建設(shè)人工智能學(xué)科，培養(yǎng)復(fù)合型人才，形成我國(guó)人工智能人才高地。

人工智能是個(gè)非常寬泛且變化較快的概念。其研究范疇包括知識(shí)表示、自動(dòng)推理、智能搜索、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能機(jī)器人等；應(yīng)用領(lǐng)域包括家居、零售、交通、醫(yī)療、教育、物流和安防等。自誕生以來(lái)，人工智能的技術(shù)、理論不斷發(fā)展，而且隨著應(yīng)用的不斷深入，其范圍在快速擴(kuò)大。有些觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能屬于社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)交叉領(lǐng)域，涉及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論等。因此，人工智能不僅僅是一個(gè)學(xué)科專(zhuān)業(yè)，作為一個(gè)新時(shí)代的技術(shù)核心，它更應(yīng)該是一種知識(shí)技能基礎(chǔ)，是一種普及型的知識(shí)平臺(tái)。通過(guò)推動(dòng)人工智能普及教育，結(jié)合大學(xué)傳統(tǒng)專(zhuān)業(yè)，形成“人工智能+傳統(tǒng)專(zhuān)業(yè)”的大學(xué)人才專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)模式是加快建設(shè)人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)，培養(yǎng)人工智能相關(guān)復(fù)合型人才的一條重要途徑。

本書(shū)旨在面向人工智能的初學(xué)者和愛(ài)好者，盡量使用通俗易懂的語(yǔ)言深入淺出地介紹人工智能的相關(guān)知識(shí)，致力于推動(dòng)人工智能的普及教育。

全書(shū)共分為6章，第1章闡述了人工智能的基本概念、發(fā)展歷史、研究范式和應(yīng)用領(lǐng)域；第2章從鳶尾花經(jīng)典數(shù)據(jù)集入手，介紹了分類(lèi)的基本概念、感知機(jī)和支持向量機(jī)兩種最基本的分類(lèi)器，對(duì)分類(lèi)器的工作步驟和多分類(lèi)器設(shè)計(jì)進(jìn)行了講解；第3章主要圍繞回歸和聚類(lèi)，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，并對(duì)常用的相似度計(jì)算方法進(jìn)行了敘述；第4章從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史出發(fā)，對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了綜合敘述，并介紹了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第5章從人眼成像出發(fā)，介紹了圖像信息處理的基本概念和發(fā)展歷史，從圖像處理到圖像分析，再到視頻分析，循序漸進(jìn)地介紹了人工智能在圖像和視頻信息處理中的應(yīng)用，最后結(jié)合圖像信息處理對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳細(xì)介紹；第6章圍繞自然語(yǔ)言處理，從其發(fā)展歷史、典型應(yīng)用、基本技術(shù)和特征提取4個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)闡述，并對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用進(jìn)行了相應(yīng)介紹。

本書(shū)第1章和第4章由周風(fēng)余完成，第2章、第3章、第5章和第6章由張廣淵完成，全書(shū)由張廣淵統(tǒng)稿。

本書(shū)在編寫(xiě)過(guò)程中參考了很多文獻(xiàn)，在此謹(jǐn)向文獻(xiàn)的有關(guān)作者致以衷心的感謝。本書(shū)部分插圖由郭一諾和張馨月繪制，在此一并表示感謝。

由于作者水平有限，在本書(shū)編寫(xiě)過(guò)程中難免出現(xiàn)錯(cuò)誤和不妥之處，懇請(qǐng)廣大讀者不吝指正。

作者

2019年4月

第1章　緒論
1.1　人工智能的基本概念 5
1.2　人工智能的發(fā)展歷史 9
1.3　人工智能的研究范式 13
1.4　人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 16
1.5　小結(jié) 19
第2章　基本分類(lèi)
2.1　分類(lèi)的概念 20
2.2　向量的基本運(yùn)算 24
2.3　分類(lèi)器 26
2.4　分類(lèi)識(shí)別技術(shù) 28
2.4.1　感知機(jī) 29
2.4.2　導(dǎo)數(shù)與微分 34
2.4.3　梯度下降法 36
2.4.4　SVM 42
2.5　測(cè)試與分類(lèi)實(shí)現(xiàn) 47
2.5.1　測(cè)試 47
2.5.2　分類(lèi)實(shí)現(xiàn) 47
2.5.3　多分類(lèi)識(shí)別 48
2.6　小結(jié) 51
第3章　回歸與聚類(lèi)
3.1　基本概念 52
3.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)別 52
3.1.2　變量之間的關(guān)系 54
3.2　回歸 55
3.2.1　回歸的概念 55
3.2.2　線性回歸 57
3.2.3　邏輯回歸 66
3.3　聚類(lèi) 71
3.3.1　聚類(lèi)的概念 72
3.3.2　K均值聚類(lèi)算法 74
3.3.3　層次聚類(lèi)算法 75
3.4　相似度計(jì)算 75
3.5　小結(jié) 80
第4章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
4.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史 81
4.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi) 85
4.2.1　生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 85
4.2.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 86
4.3　淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 88
4.3.1　多輸出感知機(jī) 88
4.3.2　多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 89
4.4　深度學(xué)習(xí) 97
4.4.1　深度學(xué)習(xí)模型 97
4.4.2　激活函數(shù) 99
4.4.3　深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)及發(fā)展 100
4.5　小結(jié) 101
第5章　圖像信息處理
5.1　人眼成像 102
5.2　圖像信息處理的基本概念 104
5.3　圖像采集及處理發(fā)展歷史 111
5.4　數(shù)字圖像處理 116
5.4.1　圖像的基本運(yùn)算 116
5.4.2　圖像增強(qiáng) 120
5.4.3　圖像分割 125
5.4.4　圖像壓縮 126
5.5　數(shù)字圖像分析 127
5.6　視頻分析 131
5.6.1　視頻的概念 131
5.6.2　運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 133
5.6.3　目標(biāo)跟蹤 135
5.7　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 136
5.7.1　卷積 138
5.7.2　卷積層 141
5.7.3　池化層 144
5.7.4　AlexNet 147
5.8　小結(jié) 150
第6章 自然語(yǔ)言處理
6.1　自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷史 152
6.2　自然語(yǔ)言處理典型應(yīng)用 155
6.3　自然語(yǔ)言處理基本技術(shù) 157
6.3.1　詞法分析 158
6.3.2　句法分析 162
6.3.3　語(yǔ)義分析 163
6.3.4　語(yǔ)用分析 164
6.4　自然語(yǔ)言特征提取 164
6.4.1　詞袋模型BOW 165
6.4.2　N-Gram模型 166
6.4.3　Word2Vec模型 168
6.4.4　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 174
6.5　小結(jié) 176
參考文獻(xiàn)

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11. 電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)案例教程（微課版）—基于嘉立創(chuàng)EDA（專(zhuān)業(yè)版） [王靜 莫志宏 陳學(xué)昌 丁紅]
12. C程序設(shè)計(jì)實(shí)踐教程 [劉衛(wèi)國(guó)]
13. C程序設(shè)計(jì)（慕課版） [劉衛(wèi)國(guó)]
14. Web技術(shù)開(kāi)發(fā)教程（基于.NET開(kāi)源MVC框架） [王合闖 韓紅玲 王青正 陳海蕊]
15. 商務(wù)英語(yǔ)翻譯教程（筆譯）（第四版） [主編 王軍平]
16. 智慧零售技術(shù)與應(yīng)用 [洪旭 著]
17. 建設(shè)工程法規(guī)實(shí)務(wù) [主編 余瀅]
18. 商務(wù)秘書(shū)理論與實(shí)務(wù)（第三版） [主編 張同欽]
19. 程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)實(shí)踐教程（C/C++語(yǔ)言版） [張桂芬 葛麗娜]
20. C++案例項(xiàng)目精講 [主編 楊國(guó)興]
21. 勞動(dòng)爭(zhēng)議處理實(shí)務(wù) [主編 王秀卿 羅靜]
22. 工程數(shù)學(xué) [主編 郭立娟 王海]
23. 語(yǔ)音識(shí)別理論與實(shí)踐 [主編　莫宏偉]
24. 信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師章節(jié)習(xí)題與考點(diǎn)特訓(xùn)（第二版） [主編 薛大龍]
25. 武術(shù)基礎(chǔ)教程 [主編 李代勇 謝志民]
26. 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)訓(xùn)教程 [主編 張浩軍 趙玉娟]
27. 畫(huà)法幾何與機(jī)械制圖習(xí)題集（多學(xué)時(shí)） [主編 趙軍]
28. HCIA-Datacom認(rèn)證題庫(kù)分類(lèi)精講 [主 編 韓立剛]
29. SwiftUI完全開(kāi)發(fā) [李智威 著]
30. 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計(jì)師備考一本通 [夏杰 編著]