人工智能技术/华为ICT认证系列丛书

1.华为HiAI认证指定教材； 2.本书摒弃了以清单罗列知识点的生硬做法，用逻辑性更强的文字描述知识点与知识点之间的联系； 3.本书按模块学习，内容深入浅出，使学生思路清晰，条理清楚，能够更好地掌握知识。

本书的主要目的是让读者了解人工智能研究和发展的基本轮廓，对人工智能有一个基本的认识，知道目前人工智能研究中的一些热点，掌握人工智能研究和应用中的一些基本的、普遍的原理和方法。本书概念阐述清楚，内容丰富翔实，语言通俗易懂，在较为全面地介绍人工智能进展的前提下对一些传统内容进行了取舍。书中详细介绍了人工智能、机器学习、深度学习等概念，以及深度学习开发框架、华为AI开发框架MindSpore、华为Atlas人工智能计算解决方案、华为智能终端AI能力开放平台和华为云企业智能应用平台等方面的内容。 本书既适合作为高等院校人工智能课程的教材和华为认证考试参考书，也适合计算机爱好者阅读。

华为技术有限公司，成立于1987年，总部位于广东省深圳市龙岗区。华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于实现未来信息社会、构建更美好的全联接世界。2013年，华为首超全球第一大电信设备商爱立信，排名《财富》世界500强第315位。华为的产品和解决方案已经应用于全球170多个国家，服务全球运营商50强中的45家及全球1/3的人口。

第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能
1.1.2 AI、机器学习、深度学习的关系
1.1.3 AI的分类
1.1.4 AI的发展史
1.1.5 AI的3大学派
1.2 AI相关技术概览
1.2.1 深度学习框架介绍
1.2.2 AI处理器简介
1.2.3 AI产业生态
1.2.4 华为云企业智能应用平台
1.3 AI的技术领域与应用领域
1.3.1 AI技术领域
1.3.2 AI应用领域
1.3.3 AI所处的阶段
1.4 华为AI发展战略
1.4.1 全栈全场景AI解决方案
1.4.2 华为AI全栈方向
1.5 AI的争议
1.5.1 算法偏见
1.5.2 隐私问题
1.5.3 技术与伦理的矛盾
1.5.4 大家都会失业吗？
1.6 AI的发展趋势
1.7 本章小结
1.8 习题
第2章 机器学习
2.1 机器学习概述
2.1.1 机器学习算法的理性认识
2.1.2 机器学习解决的主要问题
2.2 机器学习的分类
2.2.1 监督学习
2.2.2 无监督学习
2.2.3 半监督学习
2.2.4 强化学习
2.3 机器学习的整体流程
2.3.1 数据收集
2.3.2 数据清洗
2.3.3 特征选择
2.3.4 模型构建整体流程
2.3.5 模型评估
2.4 模型中的参数与超参数
2.4.1 梯度下降
2.4.2 验证集与超参数搜索
2.4.3 交叉验证
2.5 机器学习的常见算法
2.5.1 线性回归
2.5.2 逻辑回归
2.5.3 决策树
2.5.4 支持向量机
2.5.5 K近邻算法
2.5.6 朴素贝叶斯
2.5.7 集成学习
2.5.8 聚类算法
2.6 案例详解
2.7 本章小结
2.8 习题
第3章 深度学习概览
3.1 深度学习简介
3.1.1 深度神经网络
3.1.2 深度学习的发展历程
3.1.3 感知器算法
3.2 训练法则
3.2.1 损失函数
3.2.2 梯度下降算法
3.2.3 反向传播算法
3.3 激活函数
3.4 正则化
3.4.1 参数惩罚
3.4.2 数据集扩充
3.4.3 Dropout
3.4.4 提前停止训练
3.5 优化器
3.5.1 动量优化器
3.5.2 Adagrad优化器
3.5.3 RMSprop优化器
3.5.4 Adam优化器
3.6 神经网络类型
3.6.1 卷积神经网络
3.6.2 循环神经网络
3.6.3 生成对抗网络
3.7 常见问题
3.7.1 数据不平衡问题
3.7.2 梯度消失与梯度爆炸
3.7.3 过拟合问题
3.8 本章小结
3.9 习题
第4章 深度学习开发框架
4.1 深度学习开发框架简介
4.1.1 PyTorch介绍
4.1.2 MindSpore介绍
4.1.3 TensorFlow介绍
4.2 TensorFlow2.0基础
4.2.1 TensorFlow2.0简介
4.2.2 张量介绍
4.2.3 TensorFlow2.0EagerExecution
4.2.4 TensorFlow2.0AutoGraph
4.3 TensorFlow2.0模块介绍
4.3.1 常见模块介绍
4.3.2 Keras接口
4.4 TensorFlow2.0开发基本步骤
4.4.1 环境搭建
4.4.2 开发流程
4.5 本章小结
4.6 习题
第5章 华为AI开发框架MindSpore
5.1 MindSpore开发框架简介
5.1.1 MindSpore架构
5.1.2 MindSpore的设计理念
5.1.3 MindSpore的优点
5.2 MindSpore开发与应用
5.2.1 环境搭建
5.2.2 MindSpore相关组件及概念
5.2.3 用MindSpore实现手写数字识别
5.3 本章小结
5.4 习题
第6章 华为Atlas人工智能计算解决方案
6.1 昇腾AI处理器的硬件架构
6.1.1 昇腾AI处理器硬件的逻辑架构
6.1.2 达芬奇架构
6.2 昇腾AI处理器的软件架构
6.2.1 昇腾AI处理器软件的逻辑架构
6.2.2 昇腾AI处理器神经网络软件流
6.2.3 昇腾AI处理器软件流各功能模块介绍
6.2.4 昇腾AI处理器的数据流程
6.3 Atlas人工智能计算解决方案
6.3.1 Atlas加速AI推理
6.3.2 Atlas加速AI训练
6.3.3 Atlas端、边、云协同
6.4 Atlas的行业应用
6.4.1 电力：智能电网一站式ICT解决方案
6.4.2 智慧金融：全面数字化转型
6.4.3 智能制造：机器与思想的数字化融合
6.4.4 智慧交通：人悦于行，物优其流
6.4.5 超算：打造*家级人工智能平台
6.5 本章小结
6.6 习题
第7章 华为智能终端AI能力开放平台
7.1 HUAWEI HiAI平台介绍
7.1.1 HUAWEI HiAI平台架构
7.1.2 HUAWEI HiAI Foundation
7.1.3 HUAWEI HiAI Engine
7.1.4 HUAWEI HiAI Service
7.2 基于HUAWEIHiAI平台开发App
7.3 HUAWEI HiAI部分解决方案
7.3.1 HUAWEI HiAI助力聋哑人士
7.3.2 HUAWEI HiAI提升元贝驾考应用的视觉体验
7.3.3 HUAWEI HiAI赋能携程旅行
7.3.4 HUAWEI HiAI赋能WPS文档检测校正
7.4 本章小结
7.5 习题
第8章 华为云企业智能应用平台