智慧型 AI 開發實用技術

內容簡介

本書系統介紹了人工智慧基礎知識與套用領域的相關案例。本書共分為十二章，旨在為讀者提供關於人工智慧及其套用領域的全面知識和實踐指導，幫助您深入了解人工智慧的基本概念、原理和技術，並通過實際案例展示其在金融、醫療、物聯網等領域的套用。對於想要快速了解人工智慧理論與實踐的讀者來說，是一本難得的參考書籍。

上篇智慧型 AI 開發基礎

第一章　智慧型 AI 基礎知識 …………………………………… 004

第一節　人工智慧概述 …………………………………… 006

1.1.1　人工智慧的定義與歷史 ………………………… 008

1.1.2　人工智慧的套用領域 …………………………… 013

第二節　機器學習基礎 …………………………………… 022

1.2.1　監督學習與無監督學習 ………………………… 038

1.2.2　回歸與分類算法 ………………………………… 043

第二章　數據處理與特徵提取 ……………………………… 052

第一節　數據預處理方法 ………………………………… 058

2.1.1　數據清洗與缺失值處理 ………………………… 066

2.1.2　數據標準化與歸一化 …………………………… 073

第二節　特徵選擇與轉換技術 …………………………… 086

2.2.1　主成分分析（PCA） …………………………… 089

2.2.2　特徵工程的常用方法 …………………………… 092

第三章　模型構建與訓練 …………………………………… 101

第一節　常見機器學習算法 ……………………………… 104

3.1.1　決策樹算法……………………………………… 109

3.1.2　支持向量機算法 ………………………………… 115

第二節　深度神經網路構建 ……………………………… 119

3.2.1　神經網路的基本組件 …………………………… 122

3.2.2　深度學習框架的使用 …………………………… 129

第四章　自然語言處理與文本分析 ………………………… 135

第一節　文本預處理技術 ………………………………… 137

4.1.1　分詞與詞性標註 ………………………………… 139

4.1.2　文本清洗與去噪 ………………………………… 142

第二節　詞向量表示方法 ………………………………… 145

4.2.1　Word2Vec 模型 ………………………………… 150

4.2.2　GloVe 模型 ……………………………………… 154

第三節　文本分類與情感分析 …………………………… 158

4.3.1　文本分類方法介紹 ……………………………… 161