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内容简介

本书是微软推出的AI for Beginners系列课程的中文版，专门为希望进入AI领域的初学者设计。本书提供为期12周、共24堂课的系统学习路径，每堂课配有 Jupyter Notebook实践笔记本，附带测验与练习，中文版还在Gitee上托管了课程相关的Notebook，便于读者在实践中掌握人工智能的核心概念和应用。书中涵盖如下内容：AI 历史与发展，探索人工智能从符号到深度学习的演变；神经网络与深度学习，使用 TensorFlow和PyTorch框架讲解神经网络的基本原理及应用；计算机视觉与自然语言处理，学习图像识别和文本分析技术；其他AI技术，如遗传算法和多智能体系统等。本书适合AI爱好者、初学者，以及相关专业的学生、老师阅读，不需要复杂数学背景即可轻松入门，通过实战项目提升操作能力。

作者简介

\"德米特里·索什尼科夫教授是人工智能领域的知名专家，曾在微软工作16年，现任莫斯科航空学院、高等经济学院等多所著名院校的副教授。他是微软“AI for Beginners”等多个开源教育项目的主要作者，这些项目在 GitHub 上获得了数万颗星标。索什尼科夫教授不仅在学术和工业领域有深厚造诣，还是一位数字艺术家，其作品曾在多个博物馆展出。他致力于技术教育推广，开发了大量在线课程，并指导学生团队获得过Imagine Cup 国际大赛冠军，是将技术专业知识与教育热情和艺术创造力完美结合的典范。冯磊，70后，现任矽递科技用户体验组负责人，曾在柴火创客教育带领团队开发了20多门创客教育课程。著有《做游戏，玩编程——零基础开发微软 Arcade 掌机游戏》、《Arduino 图形化编程轻松学》、《Arduino 小型化与 TinyML 应用—从入门到精通》等创客教育读物，并且是《深入浅出IoT：完整项目通关实战》的主要译者。在创客教育和技术推广领域拥有丰富经验。 \"

第1篇概述与早期人工智能第1课人工智能简介第2课知识表示与专家系统第2篇神经网络简介第3课神经网络简介：感知机第4课神经网络简介：多层感知机第5课神经网络框架第3篇计算机视觉第6课计算机视觉与OpenCV 第7课卷积神经网络第8课预训练网络与迁移学习第9课自编码器第10课生成对抗网络第11课目标检测第12课图像分割第4篇自然语言处理第13课将文本表示为张量第14课词嵌入第15课语言模型第16课循环神经网络第17课生成网络第18课注意力机制与Transformer 第19课命名实体识别（NER）第20课预训练的大型语言模型第5篇其他人工智能技术第21课遗传算法第22课深度强化学习第23课多智能体系统第24课人工智能的伦理与责任附录A 多模态网络、CLIP和VQGA 附录B 本书主页及习题答案

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