圖說人工智慧

內容簡介

　　《圖說人工智慧》以經典的人工智慧知識點為整體大綱，以圖示化的方式來闡述經典概念與原理，以便讀者能快速理解和了解人工智慧。同時我們相信，已對人工智慧有所了解的讀者也可以在書中以全新的視角，對已掌握的知識有新的理解。希望讀者能通過《圖說人工智慧》來理解基本的人工智慧知識與概念，未來能學習與套用人工智慧技術來解決問題，進而投身人工智慧引發的技術與社會變革中。

作者簡介

智AI兄弟是由從事人工智慧的研究者和工程師組成的小組，二人均是人工智慧行業的從業者，有著豐富的理論和工程經驗，善於將抽象和專業的知識通過簡單又形象的方式進行闡釋，同時對普及人工智慧知識充滿熱情與興趣，已出版青少年科普圖書《人工智慧大冒險》。

高彥傑，人工智慧工程師，就職於微軟公司，從事深度學習等人工智慧相關工作，已發表多篇論文、獲得多項專利，並已出版多部人工智慧與大數據相關的專著。

於子葉，中國科學院理學博士，從事機器學習算法設計與數值模型科研工作，已發表多篇與機器學習相關的論文。

圖書目錄

第1章分類算法：知人識物

1．1 分類

1．2 特徵

1．3 標籤

1．4 向量

1．5 向量之間的距離

1．6 分類幾何意義

1．7 K最近鄰算法

第2章回歸：如何分析趨勢

2．1 回歸問題

2．2 回歸算法的模型和訓練過程

2．3 百科套用：現代曹沖稱象

2．4 百科套用：超級去噪

2．5 小結

第3章聚類：機器學習的藍海

3．1 聚類問題

3．2 什麼是隱藏屬性

3．3 機率依賴關係和機率圖

3．4 K均值

3．5 層次聚類

3．6 混合模型

3．7 訓練預測過程

3．8 物種聚類

3．9 圖像聚類

3．10 小結

第4章神經網路：通用機器學習

4．1 感知機

4．2 激活函式

4．3 神經網路

4．4 輸入層、隱藏層、輸出層

4．5 神經網路模型訓練與套用

4．6 梯度下降法

第5章深度學習：卷積神經網路

5．1 圖像在計算機中的表示

5．2 圖像不變性

5．3 深度學習

5．4 人工智慧、機器學習、深度學習之間的關係

5．5 CNN與RNN模型

5．6 卷積神經網路

5．7 池化

5．8 ImageNet

5．9 物體檢測

5．10 人臉識別

圖說人工智慧

基本介紹

內容簡介

作者簡介

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