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人工智能技术入门与应用指导书

TOC\o1-2\h\u5369第一章绪论 3

36501.1人工智能概述 3

34481.2人工智能发展历程 4

137811.3人工智能应用领域 4

21807第二章机器学习基础 5

200952.1监督学习 5

149482.1.1定义与基本概念 5

54802.1.2常见监督学习算法 5

301272.1.3监督学习评估指标 5

226772.2无监督学习 5

239732.2.1定义与基本概念 5

231312.2.2常见无监督学习算法 5

166322.2.3无监督学习评估指标 5

137142.3强化学习 6

251862.3.1定义与基本概念 6

287422.3.2强化学习基本要素 6

115392.3.3常见强化学习算法 6

63822.3.4强化学习评估指标 6

11653第三章神经网络与深度学习 6

272603.1神经网络基本原理 6

311883.1.1神经元模型 6

55663.1.2前向传播与反向传播 7

199953.1.3激活函数 7

7393.1.4损失函数与优化算法 7

11183.2卷积神经网络 7

133543.2.1卷积操作 7

33263.2.2卷积层与池化层 7

314913.2.3CNN架构 7

296693.3循环神经网络 7

315213.3.1RNN基本原理 7

81143.3.2长短时记忆网络（LSTM） 7

49563.3.3门控循环单元（GRU） 8

91443.3.4RNN应用领域 8

16972第四章自然语言处理 8

6544.1词向量与嵌入 8

33254.2序列模型 8

282864.3机器翻译与文本 9

24640第五章计算机视觉 9

159005.1图像识别 9

269625.1.1概述 9

160635.1.2常用算法 9

22955.1.3应用场景 10

71065.2目标检测 10

236145.2.1概述 10

22155.2.2常用算法 10

288015.2.3应用场景 10

34895.3语义分割 10

93215.3.1概述 10

43595.3.2常用算法 10

15275.3.3应用场景 11

19901第六章语音识别与 11

158366.1语音信号处理 11

96296.1.1语音信号概述 11

232176.1.2语音特征提取 11

308146.2隐马尔可夫模型 11

89076.2.1隐马尔可夫模型概述 11

109016.2.2HMM的组成 12

24886.2.3HMM的训练与解码 12

96556.3神经网络语音识别 12

37616.3.1神经网络概述 12

85276.3.2深度神经网络（DNN） 12

131826.3.3递归神经网络（RNN） 12

181186.3.4长短时记忆网络（LSTM） 12

306276.3.5神经网络语音识别系统的构建与优化 12

3171第七章人工智能在工业应用 13

250377.1工业自动化 13

188117.1.1人工智能在工业自动化中的关键技术 13

127657.1.2工业自动化应用案例 13

217317.2智能制造 13

266227.2.1人工智能在智能制造中的关键技术 14

184607.2.2智能制造应用案例 14

290907.3技术 14

53447.3.1人工智能在技术中的关键技术 14

49717.3.2技术应用案例 14

18408第八章人工智能在医疗健康 14

80038.1疾病诊断 14

274398.1.1引言 14

164238.1.2技术原理 14

191958.1.3应用案例 15

126698.1.4发展前景 15

154688.2药物研发 15

97088.2.1引言 15

147058.2.2技术原理 15

5198.2.3应用案例 15

13448.2.4发展前景 16

290128.3健康管理 16

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