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内容简介

本书以经典的人工智能知识点为整体大纲，以图示化的方式来阐述经典概念与原理，以便读者能快速理解和了解人工智能。同时我们相信，已对人工智能有所了解的读者也可以在本书中以全新的视角，对已掌握的知识有新的理解。希望读者能通过本书来理解基本的人工智能知识与概念，未来能学习与应用人工智能技术来解决问题，进而投身人工智能引发的技术与社会变革中。

第1章分类算法：知人识物 1.1 分类 1.2 特征 1.3 标签 1.4 向量 1.5 向量之间的距离 1.6 分类几何意义 1.7 K最近邻算法第2章回归：如何分析趋势 2.1 回归问题 2.2 回归算法的模型和训练过程 2.3 百科应用：现代曹冲称象 2.4 百科应用：超级去噪 2.5 小结第3章聚类：机器学习的蓝海 3.1 聚类问题 3.2 什么是隐藏属性 3.3 概率依赖关系和概率图 3.4 K均值 3.5 层次聚类 3.6 混合模型 3.7 训练预测过程 3.8 物种聚类 3.9 图像聚类 3.10 小结第4章神经网络：通用机器学习 4.1 感知机 4.2 激活函数 4.3 神经网络 4.4 输入层、隐藏层、输出层 4.5 神经网络模型训练与应用 4.6 梯度下降法第5章深度学习：卷积神经网络 5.1 图像在计算机中的表示 5.2 图像不变性 5.3 深度学习 5.4 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 5.5 CNN与RNN模型 5.6 卷积神经网络 5.7 池化 5.8 ImageNet 5.9 物体检测 5.10 人脸识别 5.11 自动驾驶汽车 5.12 GPU 第6章深度学习：循环神经网络 6.1 循环与记忆 6.2 记忆与向量 6.3 长短期记忆 6.4 未来的悖论与双向网络

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