《人工智慧實踐——動手做你自己的AI》是上海科技教育出版社2019年出版的圖書，作者是俞勇。
基本介紹
- 書名：人工智慧實踐——動手做你自己的AI
- 作者：俞勇
- 出版社：上海科技教育出版社
- 出版時間：2019年
- 開本：16 開
- ISBN：9787542870827
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
從本書中可以讀到將通過五個有趣的項目，帶領大家在理解原理的同時，動手編寫代碼，實現自己的人工智慧套用。本書的每一部分對應一個項目，它們分別是：
圖像識別： 圖像識別是近幾年人工智慧浪潮中，發展最快、技術最成熟、落地最早的算法，如生活中常見的車牌識別、人臉識別等都是基於圖像識別的技術。在這個項目中，你將了解機器處理圖像數據的方法，學習並編寫圖像識別的兩個經典算法： K近鄰算法與卷積神經網路，並解決手寫數字識別以及物體識別問題。
圖像風格遷移： 圖像風格遷移是一個非常有趣的項目。利用該技術，人們可以將任意一張圖片轉換成其他風格的圖片。一些熱門的圖像處理軟體中就提供了類似功能，比如將照片轉化成馬賽克風格，甚至是梵谷的畫作風格。在本項目中，你將嘗試用3種圖像風格遷移算法進行實踐。
文本生成： 與文本相關的智慧型技術隨著人工智慧浪潮也得到了快速發展。在這個項目中，你將了解機器處理文本數據的方法，並學習和編寫3個用於文本生成的算法。使用這些算法，可以讓機器生成古詩甚至是文章。
角鬥士： 角鬥士是一款熱門的桌面遊戲。在這個項目中，你將學習並使用各類搜尋算法，製作角鬥士遊戲的AI。與上面三個項目不同的是，本項目中你將第一次接觸到教機器作出決策，讓機器作出正確的決策是邁向真正智慧型的重要一步。
紅綠燈調度： 大城市中如何緩解交通擁堵是一個廣受關注的問題。在這個項目中，就是使用強化學習算法來最佳化紅綠燈的控制，以達到緩解擁堵的目的。強化學習是近幾年非常熱門的領域，大名鼎鼎的AlphaGo就是使用強化學習算法戰勝了所有人類棋手。你將了解強化學習算法的基本概念，並嘗試編寫強化學習算法來控制路口的紅綠燈。
圖書目錄
前言.....................................................1
第1部分 圖像識別
第一章 圖像識別的基礎知識.....................................................6
第二章 K近鄰算法.....................................................18
第三章 卷積神經網路.....................................................25
第2部分 圖像風格遷移
第四章 圖像風格遷移基礎知識.....................................................48
第五章 色彩的模仿—K近鄰算法.....................................................49
第六章 像素級別梯度最佳化.....................................................54
第七章 生成對抗網路.....................................................68
第3部分 文本生成
第八章 文本生成基礎知識.....................................................92
第九章 n元語法模型—從數數開始.....................................................96
第十章 循環神經網路.....................................................101
第十一章 編碼與解碼—seq2seq.....................................................111
第4部分 角鬥士棋
第十二章 角鬥士棋基礎知識.....................................................120
第十三章 常用的搜尋算法.....................................................125
第5部分 紅綠燈調度
第十四章 紅綠燈調度基礎知識.....................................................144
第十五章 馬爾可夫決策過程.....................................................147
第十六章 Q-learning.....................................................152
第十七章 Deep Q-Network.....................................................157
第十八章 智慧型紅綠燈的代碼實現.....................................................162
結語.....................................................179
附錄一 “思考與實踐”解答參考.....................................................180
附錄二 參考文獻.....................................................182
