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人工智能应用与编程基础指导书

TOC\o1-2\h\u4844第一章绪论 3

98601.1人工智能概述 3

109011.2人工智能发展历程 3

62111.2.1早期摸索 3

323291.2.2两次高潮与低谷 3

104831.2.3当前发展 4

53641.3人工智能应用领域 4

180201.3.1自然语言处理 4

259691.3.2计算机视觉 4

294761.3.3机器学习与深度学习 4

150181.3.4自动驾驶 4

160401.3.5人工智能在其他领域的应用 4

23985第二章机器学习基础 4

39642.1机器学习概述 4

239602.1.1定义与发展历程 5

225892.1.2机器学习分类 5

192182.2监督学习 5

218092.2.1基本概念 5

118192.2.2常用算法 5

81082.2.3应用场景 5

283002.3无监督学习 5

35032.3.1基本概念 5

274402.3.2常用算法 5

182692.3.3应用场景 6

93352.4强化学习 6

23632.4.1基本概念 6

132902.4.2常用算法 6

3462.4.3应用场景 6

26434第三章数据预处理与特征工程 6

263263.1数据预处理方法 6

164823.1.1数据清洗 6

98123.1.2数据转换 6

272393.1.3数据集成 7

49643.2特征选择 7

296953.2.1单变量特征选择 7

199473.2.2多变量特征选择 7

249903.3特征提取 7

174213.3.1主成分分析（PCA） 7

323423.3.2深度学习特征提取 7

154023.4特征降维 8

185143.4.1主成分分析（PCA） 8

286443.4.2奇异值分解（SVD） 8

323233.4.3自编码器 8

18513第四章神经网络与深度学习 8

156974.1神经网络基础 8

32704.2卷积神经网络 8

233534.3循环神经网络 9

84084.4自编码器与对抗网络 9

18119第五章自然语言处理 10

49975.1自然语言处理概述 10

186465.2词向量与嵌入技术 10

42725.3与模型 10

47175.4机器翻译与文本分类 10

3910第六章计算机视觉 10

104276.1计算机视觉基础 10

107006.1.1基本概念 11

15346.1.2常用技术 11

154006.1.3应用领域 11

160266.2图像识别 11

309446.2.1常用算法 11

132916.2.2功能评估 11

310156.3目标检测 11

272806.3.1常用算法 11

98336.3.2功能评估 11

21276.4图像分割 12

44156.4.1常用算法 12

239906.4.2应用领域 12

10477第七章强化学习应用 12

169337.1强化学习概述 12

81487.2Q学习与SARSA算法 12

319877.3神经网络与强化学习 13

277807.4强化学习在游戏与自动驾驶中的应用 13

32577.4.1强化学习在游戏中的应用 13

52017.4.2强化学习在自动驾驶中的应用 13

26132第八章人工智能编程基础 13

50158.1编程语言选择 13

198048.2数据结构与算法 14

64168.3面向对象编程 15

192308.4异常处理与调试 15

13544第九章人工智能项目实践 16

310689.1项目管理 16

249549.1.1项目规划 16

61149.1.2项目执行 16

150589.1.3项目监控 16

20999.1.4项目收尾 16

90719.2软件工程方法 16

55879.2.1需求分析 16

183879.2.2设计与实现 16

220159.2.3测试与验证 17