人工智能概論

第1章人工智能概述/1
1.1人工智能的概念1
1.1.1人工智能概念的提出1
1.1.2智能的層次2
1.2人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展3
1.2.1人工智能的產(chǎn)生3
1.2.2第一個(gè)繁榮期4
1.2.3第二個(gè)繁榮期6
1.2.4復(fù)蘇期8
1.2.5第三個(gè)繁榮期9
1.3人工智能的三大學(xué)派12
1.3.1符號(hào)主義學(xué)派12
1.3.2連接主義學(xué)派13
1.3.3行為主義學(xué)派14
1.4人工智能的研究?jī)?nèi)容15
1.4.1人工智能的研究?jī)?nèi)容概述15
1.4.2人工智能的核心技術(shù)16
1.5人工智能的應(yīng)用17
1.6人工智能的未來(lái)18
1.7本章小結(jié)19
習(xí)題119
第2章計(jì)算機(jī)視覺(jué)/20
2.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述20
2.1.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概念20
2.1.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展史21
2.2數(shù)字圖像24
2.3計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集26
2.3.1MNIST數(shù)據(jù)集26
2.3.2CIFAR數(shù)據(jù)集27
2.3.3PASCAL VOC數(shù)據(jù)集272.3.4ImageNet數(shù)據(jù)集28
2.3.5COCO數(shù)據(jù)集30
2.4計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究?jī)?nèi)容31
2.4.1圖像分類(lèi)31
2.4.2目標(biāo)定位32
2.4.3目標(biāo)檢測(cè)32
2.4.4圖像分割32
2.5計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用33
2.5.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用概述34
2.5.2人臉識(shí)別技術(shù)35
2.6本章小結(jié)36
習(xí)題236
〖1〗人工智能概論目錄〖3〗〖3〗第3章自然語(yǔ)言處理/37
3.1自然語(yǔ)言處理概述37
3.1.1自然語(yǔ)言處理的概念37
3.1.2自然語(yǔ)言處理的發(fā)展史39
3.2自然語(yǔ)言理解42
3.2.1自然語(yǔ)言理解的層次43
3.2.2詞法分析44
3.2.3句法分析47
3.3語(yǔ)料庫(kù)和語(yǔ)言知識(shí)庫(kù)49
3.3.1語(yǔ)料庫(kù)50
3.3.2語(yǔ)言知識(shí)庫(kù)53
3.4語(yǔ)言模型56
3.4.1馬爾可夫鏈56
3.4.2n元語(yǔ)法模型57
3.4.3數(shù)據(jù)平滑59
3.5自然語(yǔ)言生成60
3.6機(jī)器翻譯61
3.6.1機(jī)器翻譯概述61
3.6.2統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯62
3.6.3神經(jīng)機(jī)器翻譯64
3.6.4機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)65
3.7問(wèn)答系統(tǒng)67
3.8本章小結(jié)70
習(xí)題371
第4章語(yǔ)音處理/72
4.1語(yǔ)音處理概述72
4.2語(yǔ)音識(shí)別73
4.2.1語(yǔ)音的特征提取73
4.2.2聲學(xué)模型75
4.2.3語(yǔ)言模型76
4.3語(yǔ)音合成78
4.3.1拼接合成方法79
4.3.2參數(shù)合成方法80
4.3.3端到端合成方法81
4.4語(yǔ)音增強(qiáng)82
4.4.1回聲消除83
4.4.2混響抑制83
4.4.3語(yǔ)音降噪83
4.5語(yǔ)音轉(zhuǎn)換84
4.6本章小結(jié)85
習(xí)題485
第5章知識(shí)表示與推理/86
5.1知識(shí)與知識(shí)表示概述86
5.1.1知識(shí)86
5.1.2知識(shí)表示87
5.2一階謂詞邏輯88
5.3產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)89
5.3.1產(chǎn)生式表示法90
5.3.2產(chǎn)生式系統(tǒng)91
5.4框架93
5.5自動(dòng)推理95
5.6本章小結(jié)97
習(xí)題598
第6章專(zhuān)家系統(tǒng)與知識(shí)圖譜/99
6.1專(zhuān)家系統(tǒng)概述99
6.1.1專(zhuān)家系統(tǒng)的概念99
6.1.2專(zhuān)家系統(tǒng)的特點(diǎn)100
6.2專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)101
6.3典型專(zhuān)家系統(tǒng)103
6.3.1DENDRAL專(zhuān)家系統(tǒng)103
6.3.2MYCIN專(zhuān)家系統(tǒng)104
6.3.3專(zhuān)家系統(tǒng)的局限性105
6.4知識(shí)圖譜概述105
6.5知識(shí)圖譜的發(fā)展史109
6.6典型知識(shí)圖譜112
6.6.1WordNet112
6.6.2Cyc113
6.6.3Wikipedia114
6.6.4DBpedia115
6.6.5Yago115
6.6.6Freebase116
6.6.7NELL116
6.7知識(shí)圖譜的構(gòu)建116
6.8本章小結(jié)119
習(xí)題6119
第7章問(wèn)題求解與搜索技術(shù)/121
7.1問(wèn)題求解概述121
7.1.1問(wèn)題求解的概念121
7.1.2搜索技術(shù)概述122
7.2狀態(tài)空間122
7.2.1狀態(tài)空間的概念122
7.2.2狀態(tài)空間方法123
7.2.3狀態(tài)圖搜索124
7.3盲目搜索126
7.3.1寬度優(yōu)先搜索126
7.3.2深度優(yōu)先搜索129
7.3.3代價(jià)樹(shù)搜索133
7.4啟發(fā)式搜索134
7.4.1啟發(fā)式搜索概述134
7.4.2A算法與A算法136
7.5博弈搜索140
7.5.1博弈樹(shù)搜索141
7.5.2αβ剪枝法144
7.6本章小結(jié)147
習(xí)題7147
第8章機(jī)器學(xué)習(xí)原理/149
8.1機(jī)器學(xué)習(xí)概述149
8.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史149
8.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的概念150
8.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型151
8.2監(jiān)督學(xué)習(xí)概述152
8.2.1模型153
8.2.2損失函數(shù)154
8.2.3算法154
8.2.4模型評(píng)價(jià)155
8.3回歸156
8.3.1一元回歸157
8.3.2多元回歸159
8.4優(yōu)化算法163
8.4.1梯度下降算法163
8.4.2超參數(shù)165
8.5分類(lèi)167
8.5.1Logistic回歸167
8.5.2決策樹(shù)170
8.5.3樸素貝葉斯方法174
8.5.4K最近鄰方法177
8.5.5支持向量機(jī)179
8.5.6分類(lèi)性能評(píng)價(jià)181
8.6無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)184
8.6.1無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)概述184
8.6.2聚類(lèi)185
8.6.3降維190
8.7強(qiáng)化學(xué)習(xí)191
8.8本章小結(jié)192
習(xí)題8193
第9章機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用/194
9.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)的處理流程194
9.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征196
9.2.1顏色直方圖196
9.2.2LBP特征197
9.2.3SIFT特征199
9.2.4GIST特征200
9.2.5HOG特征201
9.2.6SURF特征202
9.3計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的算法203
9.3.1特征匯聚與特征變換203
9.3.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法204
9.4文本分類(lèi)206
9.4.1文本分類(lèi)概述206
9.4.2向量空間模型207
9.4.3文本特征表示208
9.5序列標(biāo)注210
9.5.1概率圖模型210
9.5.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)212
9.5.3隱馬爾可夫模型213
9.5.4條件隨機(jī)場(chǎng)217
9.6本章小結(jié)218
習(xí)題9219
第10章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)/220
10.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述220
10.1.1生物神經(jīng)元220
10.1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展221
10.2感知機(jī)223
10.3多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)224
10.3.1激活函數(shù)225
10.3.2前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)226
10.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)230
10.4.1卷積231
10.4.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)233
10.4.3LeNet235
10.4.4AlexNet235
10.4.5VGGNet238
10.4.6GoogLeNet239
10.4.7ResNet240
10.5循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)242
10.5.1簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)242
10.5.2長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)244
10.5.3門(mén)控循環(huán)單元246
10.6深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架246
10.7本章小結(jié)250
習(xí)題10251
第11章智能機(jī)器人/253
11.1機(jī)器人簡(jiǎn)介253
11.1.1機(jī)器人發(fā)展簡(jiǎn)史253
11.1.2機(jī)器人的定義255
11.2機(jī)器人中的智能技術(shù)255
11.3智能機(jī)器人的應(yīng)用258
11.3.1工業(yè)機(jī)器人258
11.3.2農(nóng)業(yè)機(jī)器人258
11.3.3服務(wù)機(jī)器人259
11.3.4軍事機(jī)器人260
11.4智能駕駛262
11.5本章小結(jié)267
習(xí)題11268
參考文獻(xiàn)/269