裂变 秒懂人工智能的基础课

人工智能是指通过普通计算机程序实现的人类智能技术，这一学科不仅具有非凡的科学意义，对人类自身生存方式的影响也在不断加深。本书作为人工智能领域的入门读物，内容围绕人工智能的核心框架展开，具体包括数学基础知识、机器学习算法、人工神经网络原理、深度学习方法与实例、深度学习之外的人工智能和实践应用场景等模块。本书力图为人工智能初学者提供关于这一领域的全面认识，也为进一步的深入研究奠定坚实的基础。

王天一，北京邮电大学工学博士，在读期间主要研究方向是连续变量量子通信理论与系统，主持并参与了多项重要级别的科研项目，以主要作者身份发表了5篇SCI文章。现任贵州大学大数据与信息工程学院副教授，极客时间专栏作者，主要研究方向是大数据与人工智能，研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。著有《人工智能革命》一书。

第1篇数学基础/1
1九层之台，起于累土：线性代数/2
2月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论/9
3窥一斑而知全豹：数理统计/18
4不畏浮云遮望眼：最优化方法/26
5万物皆数，信息亦然：信息论/33
6明日黄花迹难寻：形式逻辑/41
第2篇机器学习/51
7“数”山有路，学海无涯：机器学习概论/52
8简约而不简单：线性回归/60
9大道至简：朴素贝叶斯方法/68
10衍化至繁：逻辑回归/75
11步步为营，有章可循：决策树/82
12穷则变，变则通：支持向量机/89
13三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习/97
14物以类聚，人以群分：聚类分析/104
15好钢用在刀刃上：降维学习/111
第3篇人工神经网络/119
16道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景/120
17一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器/126
18左手信号，右手误差：多层感知器/134
19各人自扫门前雪：径向基函数神经网络/142
20看不见的手：自组织特征映射/149
21水无至清，人莫至察：模糊神经网络/156
第4篇深度学习/163
22空山鸣响，静水流深：深度学习概述/164
23前方有路，未来可期：深度前馈网络/170
24小树不修不直溜：深度学习中的正则化/177
25玉不琢不成器：深度学习中的优化/185
26空竹里的秘密：自编码器/192
27困知勉行者勇：深度强化学习/200
第5篇神经网络实例/207
28枯木逢春：深度信念网络/208
29见微知著：卷积神经网络/214
30昨日重现：循环神经网络/221
31左右互搏：生成式对抗网络/228
32三重门：长短期记忆网络/235
第6篇深度学习之外的人工智能/243
33一图胜千言：概率图模型/244
34乌合之众的逆袭：集群智能/253
35授人以鱼不如授人以渔：迁移学习/260
36滴水藏海：知识图谱/267
第7篇应用场景/273
37你是我的眼：计算机视觉/274
38嘿，Siri：语音处理/280
39心有灵犀一点通：对话系统/286
40数字巴别塔：机器翻译/292
参考文献/299