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人工智能技术研究与实践指南

TOC\o1-2\h\u6372第一章人工智能基础理论 3

266111.1人工智能概述 3

154931.1.1定义与范畴 3

284181.1.2发展历程 3

98861.1.3应用领域 3

131851.2机器学习基本概念 4

201991.2.1定义 4

243111.2.2学习方法 4

201451.2.3常见算法 4

29961.3深度学习原理 4

113341.3.1定义 4

38861.3.2神经网络结构 4

302911.3.3学习过程 4

143971.3.4常见模型 4

22436第二章神经网络结构与算法 5

103522.1前馈神经网络 5

198952.1.1网络结构 5

268302.1.2激活函数 5

166272.1.3学习算法 5

76062.2卷积神经网络 5

295722.2.1卷积操作 5

68542.2.2池化操作 5

92592.2.3全连接层 6

243002.3循环神经网络 6

277832.3.1循环单元 6

5282.3.2激活函数与学习算法 6

242192.3.3长短时记忆网络 6

10486第三章人工智能模型训练与优化 6

173163.1数据预处理 6

310483.1.1数据清洗 6

119003.1.2数据归一化 7

58733.1.3特征工程 7

261313.2模型训练策略 7

156483.2.1学习率调整 7

43003.2.2正则化 7

227153.2.3批处理 7

40413.3模型优化方法 7

304673.3.1模型集成 7

126343.3.2网络结构优化 8

129813.3.3超参数优化 8

23603第四章计算机视觉 8

232884.1图像识别 8

84774.1.1特征提取 8

109514.1.2特征表示 8

202664.1.3识别算法 8

237524.2目标检测 9

181214.2.1目标定位 9

17014.2.2目标识别 9

271724.2.3目标跟踪 9

164834.3图像分割 9

157804.3.1像素级分割 9

325934.3.2区域级分割 9

86154.3.3分割评价 9

2432第五章自然语言处理 9

57825.1词向量表示 9

199385.2语法分析 10

181805.3机器翻译 10

3716第六章语音识别与 11

121606.1语音识别原理 11

300836.1.1引言 11

149136.1.2语音信号处理 11

129656.1.3语音识别框架 11

53276.2语音合成 11

283506.2.1引言 11

308076.2.2文本分析 11

28956.2.3声学模型 11

85296.2.4合成方法 12

61396.3语音识别应用 12

229426.3.1引言 12

298946.3.2语音 12

205516.3.3智能客服 12

39076.3.4语音翻译 12

52536.3.5教育辅助 12

23054第七章人工智能在推荐系统中的应用 12

301397.1协同过滤 12

228587.1.1概述 12

226627.1.2基于用户的协同过滤 13

133207.1.3基于物品的协同过滤 13

207567.1.4矩阵分解 13

311497.2内容推荐 13

54657.2.1概述 13

9897.2.2文本内容推荐 13

117517.2.3多媒体内容推荐 13

246967.3混合推荐 13

170007.3.1概述 13

196157.3.2加权混合推荐 14

18087.3.3特征融合混合推荐 14

207157.3.4模型融合混合推荐 14

14980第八章人工智能在无人驾驶中的应用 14

205268.1感知系统 14

245788.2决策与规划 14

95988.3控制与执行 15

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