第1章人工智能概述/1

1.1什么是人工智能1

1.2人工智能的發(fā)展歷史2

1.2.1曲折的發(fā)展史3

1.2.2三大學(xué)派3

1.2.3智能層次5

1.3人工智能的應(yīng)用方向及場(chǎng)景5

1.3.1三大技術(shù)方向5

1.3.2典型應(yīng)用領(lǐng)域6

1.4人工智能項(xiàng)目初體驗(yàn)6

1.5本章小結(jié)8

1.6拓展延伸8

習(xí)題一9

第2章Python基礎(chǔ)及控制結(jié)構(gòu)/10

2.1Python概述11

2.1.1Python的發(fā)展歷史11

2.1.2Python的應(yīng)用領(lǐng)域11

2.1.3Python的環(huán)境安裝12

2.2Python基礎(chǔ)知識(shí)12

2.2.1程序的格式框架13

2.2.2賦值和輸入輸出14

2.2.3基本數(shù)據(jù)類(lèi)型16

2.3基本控制結(jié)構(gòu)22

2.3.1分支結(jié)構(gòu)23

2.3.2循環(huán)結(jié)構(gòu)28

2.3.3異常處理33

2.4本章小結(jié)34

2.5拓展延伸35

習(xí)題二36Python人工智能實(shí)踐目錄第3章Python函數(shù)及組合數(shù)據(jù)類(lèi)型/38

3.1函數(shù)39

3.1.1函數(shù)的定義與調(diào)用39

3.1.2函數(shù)的參數(shù)傳遞41

3.1.3函數(shù)的返回值42

3.1.4局部變量和全局變量43

3.1.5lambda函數(shù)46

3.1.6函數(shù)遞歸47

3.2組合數(shù)據(jù)類(lèi)型49

3.2.1序列類(lèi)型49

3.2.2集合類(lèi)型54

3.2.3映射類(lèi)型57

3.3本章小結(jié)60

3.4拓展延伸60

3.4.1jieba庫(kù)60

3.4.2詞頻統(tǒng)計(jì)61

習(xí)題三62

第4章Python數(shù)據(jù)處理/64

4.1文件65

4.1.1文件的概念65

4.1.2文件的打開(kāi)和關(guān)閉65

4.1.3文件的讀寫(xiě)66

4.2數(shù)據(jù)格式69

4.2.1二維數(shù)據(jù)格式70

4.2.2高維數(shù)據(jù)格式71

4.3常用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)72

4.3.1math庫(kù)72

4.3.2random庫(kù)77

4.3.3json庫(kù)79

4.3.4csv庫(kù)80

4.4科學(xué)計(jì)算83

4.5數(shù)據(jù)獲取87

4.6數(shù)據(jù)分析92

4.7數(shù)據(jù)可視化94

4.7.1Matplotlib庫(kù)94

4.7.2wordcloud庫(kù)103

4.8AI相關(guān)的庫(kù)105

4.9本章小結(jié)105

4.10拓展延伸106

習(xí)題四106

第5章人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)/108

5.1數(shù)學(xué)與人工智能108

5.2線性代數(shù)109

5.2.1矩陣的概念及矩陣運(yùn)算109

5.2.2張量109

5.2.3向量和矩陣的應(yīng)用110

5.2.4矩陣的運(yùn)算110

5.2.5矩陣的應(yīng)用114

5.2.6線性變換121

5.2.7特殊矩陣123

5.2.8矩陣的分塊129

5.2.9行列式131

5.2.10特征值與特征向量136

5.2.11奇異值分解140

5.3概率論144

5.3.1概率論與人工智能144

5.3.2隨機(jī)試驗(yàn)144

5.3.3樣本點(diǎn)、樣本空間、隨機(jī)事件144

5.3.4隨機(jī)變量145

5.3.5分布列145

5.3.6特殊離散分布146

5.3.7分布函數(shù)147

5.3.8特殊連續(xù)分布147

5.3.9圖像的泊松噪聲與高斯噪聲148

5.3.10隨機(jī)向量148

5.3.11聯(lián)合分布函數(shù)149

5.3.12聯(lián)合概率密度149

5.3.13條件概率、貝葉斯公式149

5.3.14貝葉斯定理應(yīng)用150

5.3.15期望、方差150

5.3.16協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差矩陣151

5.4*優(yōu)化問(wèn)題152

5.4.1*優(yōu)化問(wèn)題的概念152

5.4.2*優(yōu)化問(wèn)題的分類(lèi)153

5.4.3*優(yōu)化問(wèn)題求解153

5.4.4幾種*優(yōu)化算法153

5.5本章小結(jié)157

5.6拓展延伸158

習(xí)題五158

第6章人工智能常用算法/160

6.1學(xué)習(xí)算法概述160

6.1.1學(xué)習(xí)算法的定義160

6.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理性認(rèn)識(shí)160

6.2機(jī)器學(xué)習(xí)的典型任務(wù)及分類(lèi)161

6.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)整體流程161

6.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念161

6.2.3數(shù)據(jù)與特征的關(guān)系162

6.2.4常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清理與特征選擇方式162

6.2.5機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法163

6.2.6模型的有效性165

6.2.7機(jī)器學(xué)習(xí)的性能評(píng)估166

6.3機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法168

6.3.1聚類(lèi)168

6.3.2回歸算法169

6.3.3決策樹(shù)173

6.3.4支持向量機(jī)174

6.3.5貝葉斯177

6.4超參數(shù)和驗(yàn)證集179

6.4.1參數(shù)179

6.4.2超參數(shù)180

6.4.3留一法驗(yàn)證180

6.4.4交叉驗(yàn)證181

6.4.5隨機(jī)選取驗(yàn)證集181

6.4.6相似性評(píng)估方法181

6.4.7相似性評(píng)估曲線182

6.5模式識(shí)別基本步驟183

6.5.1傳統(tǒng)的模式識(shí)別框架183

6.5.2基于深度學(xué)習(xí)的模式識(shí)別框架183

6.6本章小結(jié)184

6.7拓展延伸184

習(xí)題六185

第7章項(xiàng)目實(shí)踐1： 聊天機(jī)器人/186

7.1認(rèn)識(shí)“聊天機(jī)器人”項(xiàng)目186

7.1.1聊天機(jī)器人的分類(lèi)186

7.1.2聊天機(jī)器人的開(kāi)發(fā)步驟187

7.2文本表示188

7.3文本相似度計(jì)算189

7.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)190

7.4.1語(yǔ)料庫(kù)處理190

7.4.2對(duì)話處理192

7.5本章小結(jié)194

7.6拓展延伸194

習(xí)題七194

第8章項(xiàng)目實(shí)踐2： 識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)/195

8.1認(rèn)識(shí)“識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)”項(xiàng)目195

8.2聚類(lèi)問(wèn)題196

8.3KMeans算法197

8.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)198

8.5本章小結(jié)201

8.6拓展延伸202

8.6.1KMeans++202

8.6.2elkan KMeans202

8.6.3Mini Batch KMeans202

習(xí)題八203

第9章項(xiàng)目實(shí)踐3： 慧眼識(shí)花/204

9.1認(rèn)識(shí)“慧眼識(shí)花”項(xiàng)目204

9.2分類(lèi)問(wèn)題205

9.3kNN算法205

9.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)206

9.5本章小結(jié)209

9.6拓展延伸209

習(xí)題九210

第10章項(xiàng)目實(shí)踐4： 購(gòu)車(chē)意愿預(yù)測(cè)/211

10.1認(rèn)識(shí)“購(gòu)車(chē)意愿預(yù)測(cè)”項(xiàng)目211

10.2邏輯回歸211

10.3項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)212

10.4本章小結(jié)214

10.5拓展延伸214

習(xí)題十215

第11章項(xiàng)目實(shí)踐5： 房?jī)r(jià)我先知/216

11.1認(rèn)識(shí)“房?jī)r(jià)我先知”項(xiàng)目216

11.2線性回歸217

11.3項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)217

11.4本章小結(jié)222

11.5拓展延伸222

習(xí)題十一222

第12章項(xiàng)目實(shí)踐6： 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)/223

12.1認(rèn)識(shí)“人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)”項(xiàng)目223

12.2YOLOv4tiny介紹224

12.3基于YOLOv4tiny實(shí)現(xiàn)人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)225

12.3.1主干特征提取網(wǎng)絡(luò)225

12.3.2錨框設(shè)計(jì)225

12.3.3預(yù)測(cè)結(jié)果編碼225

12.3.4損失函數(shù)設(shè)計(jì)226

12.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)226

12.5本章小結(jié)233

12.6拓展延伸233

習(xí)題十二234

參考文獻(xiàn)/235