人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)

目 錄 

第1 章 初識人工智能 ................................................................................... 1 

1.1 無處不在的人工智能 .................................................................................................... 1 

1.1.1 科幻片中描繪的人工智能 ................................................................................. 1 

1.1.2 人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀 ......................................................................................... 4 

1.2 人工智能追根溯源 ...................................................................................................... 16 

1.2.1 人工智能的由來 ............................................................................................... 16 

1.2.2 人工智能的基本概念 ....................................................................................... 17 

1.2.3 人工智能的發(fā)展歷程 ....................................................................................... 20 

1.3 人工智能云應(yīng)用場景 .................................................................................................. 23 

1.3.1 什么是人工智能云服務(wù) ................................................................................... 23 

1.3.2 為什么人工智能需要遷移到云端 ................................................................... 24 

1.3.3 人工智能云服務(wù)的類型 ................................................................................... 24 

1.3.4 體驗人工智能云應(yīng)用 ....................................................................................... 24 

1.4 未來發(fā)展趨勢 .............................................................................................................. 27 

本章小結(jié) ....................................................................................................................... 29 

第2 章 機器學(xué)習(xí) ........................................................................................ 32 

2.1 認(rèn)識機器學(xué)習(xí) .............................................................................................................. 33 

2.1.1 機器學(xué)習(xí)的定義 ............................................................................................... 33 

2.1.2 機器學(xué)習(xí)算法的分類 ....................................................................................... 35 

2.1.3 機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程 ........................................................................................... 38 

2.1.4 機器學(xué)習(xí)的技術(shù)原理 ....................................................................................... 39 

2.2 機器學(xué)習(xí)常用算法 ...................................................................................................... 42 

2.2.1 線性回歸 ........................................................................................................... 42 

2.2.2 支持向量機 ....................................................................................................... 44 

2.2.3 決策樹 ............................................................................................................... 45 

2.2.4 K-近鄰算法 ....................................................................................................... 46 

2.2.5 樸素貝葉斯算法 ............................................................................................... 47 

2.2.6 K 均值聚類算法 ............................................................................................... 48 

2.3 監(jiān)督學(xué)習(xí)案例：計算機學(xué)習(xí)計算平均分 .................................................................. 49 

2.4 無監(jiān)督學(xué)習(xí)案例：K 平均聚類算法實現(xiàn) .................................................................. 51 

2.5 應(yīng)用場景 ...................................................................................................................... 55 

2.6 未來展望 ...................................................................................................................... 56 

本章小結(jié) ....................................................................................................................... 57 

課后習(xí)題 ....................................................................................................................... 57 

第3 章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ................................................................................. 58 

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 .............................................................................................................. 59 

3.1.1 神經(jīng)元結(jié)構(gòu) ....................................................................................................... 59 

3.1.2 感知機概述 ....................................................................................................... 60 

3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ................................................................................................... 64 

3.2 深度學(xué)習(xí)簡介 .............................................................................................................. 66 

3.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ................................................................................................... 67 

3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及原理 ....................................................................................... 68 

3.2.3 經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型 ........................................................................................... 72 

3.3 主流深度學(xué)習(xí)框架及使用 .......................................................................................... 74 

3.3.1 TensorFlow 簡介 ............................................................................................... 74 

3.3.2 PyTorch 簡介 .................................................................................................... 75 

3.3.3 Caffe 簡介 ......................................................................................................... 76 

3.3.4 PaddlePaddle 簡介 ............................................................................................ 76 

3.3.5 TensorFlow 的使用 ........................................................................................... 77 

3.4 應(yīng)用場景 ...................................................................................................................... 79 

3.4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用 ............................................................... 79 

3.4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用 ....................................................................... 80 

3.4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟領(lǐng)域的應(yīng)用 ................................................................... 81 

3.4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用 ................................................................... 82 

3.4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用 ............................................................... 82 

本章小結(jié) ....................................................................................................................... 83 

第4 章 知識圖譜及應(yīng)用 ............................................................................. 84 

4.1 知識圖譜的概念 .......................................................................................................... 85 

4.1.1 知識圖譜的定義 ............................................................................................... 85 

4.1.2 知識圖譜的表示 ............................................................................................... 85 

4.1.3 知識圖譜技術(shù)的發(fā)展歷程 ............................................................................... 86 

4.2 知識圖譜的特點 .......................................................................................................... 88 

4.3 知識圖譜構(gòu)建 .............................................................................................................. 92 

4.3.1 業(yè)務(wù)問題定義 ................................................................................................... 92 

4.3.2 數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理 ................