人工智能概论 :应用驱动的人工智能电子书

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前言

第1章 初识人工智能

1.1 人工智能的定义

1.1.1 智能的定义

1.1.2 机器的智能

1.2 人工智能的发展历程

1.2.1 人工智能的第一个热潮

1.2.2 人工智能的第二个热潮

1.2.3 人工智能的第三个热潮

1.3 人工智能的分类

1.3.1 基于能力的分类

1.3.2 基于学派的分类

1.3.3 基于关键技术的分类

1.4 人工智能的现在和未来

小结

习题

第2章 人工智能基础

2.1 人工智能、机器学习和深度学习的关系

2.2 机器学习

2.2.1 机器学习的定义

2.2.2 机器学习的原理

2.3 线性回归与逻辑回归

2.3.1 线性回归

2.3.2 逻辑回归

2.3.3 评估与优化

2.4 深度学习

2.4.1 从“学习”到“深度学习”

2.4.2 深度学习和机器学习的区别

2.4.3 深度学习的崛起

2.4.4 深度学习的灵感来源

2.4.5 深度学习的三大核心层

2.4.6 深度学习的优势与挑战

小结

习题

第3章 人工智能核心技术

3.1 计算机视觉

3.1.1 计算机视觉的奠基者

3.1.2 图像采集与表示

3.1.3 计算机视觉任务与问题

3.2 自然语言智能

3.2.1 语音识别

3.2.2 自然语言处理

3.3 生成式人工智能

3.3.1 从判别到生成

3.3.2 工作原理

3.3.3 模态类型

小结

习题

第4章 人工智能的应用

4.1 智慧生活

4.1.1 智能家居

4.1.2 智能助理

4.1.3 智能娱乐与个性化推荐

4.2 智慧驾驶

4.2.1 自动驾驶技术

4.2.2 车联网与智能交通系统

4.3 智慧医疗

4.3.1 医疗影像分析与诊断支持

4.3.2 个性化医疗与基因分析

4.3.3 远程医疗与虚拟健康助手

小结

习题

第5章 人工智能的提示工程

5.1 提示工程简介

5.1.1 定义与内涵

5.1.2 发展历程

5.1.3 重要性与价值

5.2 提示技巧

5.2.1 基于样本数量的提示词技术

5.2.2 基于思考过程的提示词技术

5.2.3 基于一致性和连贯性的提示词技术

5.2.4 基于知识和信息的提示词技术

5.2.5 基于优化和效率的提示词技术

5.2.6 基于用户交互的提示词技术

5.3 实际应用

5.3.1 用人工智能快速生成一份报告

5.3.2 用人工智能快速制作一张插画

小结

习题

第6章 第一个人工智能项目

6.1 人工智能的编程语言——Python

6.1.1 Python简介与特点

6.1.2 Python在人工智能中的作用

6.2 前置知识学习

6.2.1 Python相关

6.2.2 数据预处理

6.2.3 可视化

6.2.4 深度学习框架

6.3 项目概述

6.3.1 项目背景与意义

6.3.2 技术选型与实现框架

6.3.3 学习目标

6.4 从数据集处理开始

6.4.1 数据导入与查看

6.4.2 数据预处理

6.4.3 数据加载与批次处理

6.5 深度学习模型构建

6.5.1 硬件设备配置

6.5.2 模型结构定义

6.5.3 设置学习目标与优化策略

6.5.4 训练流程定义

6.5.5 测试流程定义

6.6 正式开始训练模型

6.6.1 设置训练参数与初始化记录

6.6.2 执行训练、测试循环

6.7 测试模型

6.7.1 训练与验证结果的可视化

6.7.2 生成混淆矩阵

6.7.3 生成评估报告

小结

习题

第7章 关于人工智能的思考

7.1 人工智能的算法歧视问题

7.1.1 算法歧视的概念和具体表现

7.1.2 算法歧视的成因

7.1.3 解决算法歧视的对策

7.2 人工智能的隐私问题

7.2.1 数据隐私与人工智能的关系

7.2.2 保护数据隐私的技术与法规

7.3 人工智能的责任与监管问题

7.3.1 人工智能决策中的责任归属问题

7.3.2 人工智能的监管与安全保障

小结

习题

附录 专业名词解释

习题答案