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人工智能与深度学习作业指导书

第1章人工智能概述3

1.1人工智能的定义与发展历程3

1.2人工智能的主要研究领域3

1.3人工智能的应用与挑战4

第2章深度学习基础4

2.1深度学习的发展背景4

2.2深度学习的基本概念4

2.3深度学习的主要模型5

第3章神经网络原理5

3.1神经元与神经网络结构5

3.1.1神经元模型5

3.1.2神经网络结构6

3.2前向传播与反向传播6

3.2.1前向传播6

3.2.2反向传播6

3.3神经网络的优化与训练7

3.3.1损失函数7

3.3.2优化算法7

3.3.3正则化7

3.3.4批处理与学习率7

3.3.5模型评估与调参7

第4章卷积神经网络7

4.1卷积神经网络的基本结构7

4.1.1卷积层7

4.1.2池化层7

4.1.3激活函数8

4.1.4全连接层8

4.2卷积神经网络的训练与优化8

4.2.1数据预处理8

4.2.2损失函数与优化器8

4.2.3正则化与Dropout8

4.2.4模型评估与调参8

4.3卷积神经网络的应用8

4.3.1图像分类8

4.3.2目标检测9

4.3.3语义分割9

4.3.4人脸识别9

4.3.5视频分析9

第5章循环神经网络9

5.1循环神经网络的基本结构9

5.1.1概述9

5.1.2RNN的基本结构9

5.1.3循环单元9

5.2循环神经网络的训练与优化10

5.2.1损失函数与优化算法10

5.2.2梯度消失与梯度爆炸10

5.2.3正则化与Dropout10

5.3循环神经网络的应用10

5.3.1自然语言处理10

5.3.2语音识别10

5.3.3视频分析10

5.3.4其他应用10

第6章对抗网络11

6.1对抗网络的基本原理11

6.2对抗网络的训练方法11

6.3对抗网络的应用11

第7章强化学习12

7.1强化学习的基本概念12

7.2强化学习的算法12

7.3强化学习的应用13

第8章人工智能编程实践13

8.1Python编程基础13

8.1.1Python简介13

8.1.2Python基本语法13

8.1.3Python常用库13

8.2TensorFlow框架介绍14

8.2.1TensorFlow简介14

8.2.2TensorFlow安装与配置14

8.2.3TensorFlow基本概念14

8.2.4TensorFlow编程实例14

8.3PyTorch框架介绍14

8.3.1PyTorch简介14

8.3.2PyTorch安装与配置14

8.3.3PyTorch基本概念14

8.3.4PyTorch编程实例14

第9章人工智能在实际领域的应用15

9.1计算机视觉15

9.2自然语言处理15

9.3语音识别与合成15

第十章人工智能的未来发展趋势16

10.1人工智能的伦理与法律问题16

10.2人工智能的发展前景16

10.3人工智能与人类生活的融合16

第1章人工智能概述

1.1人工智能的定义与发展历程