人工智能应用基础

目 录

第1 章 初识人工智能 ................................................................................... 1

1.1 无处不在的人工智能 .................................................................................................... 1

1.1.1 科幻片中描绘的人工智能 ................................................................................. 1

1.1.2 人工智能的发展现状 ......................................................................................... 4

1.2 人工智能追根溯源 ...................................................................................................... 16

1.2.1 人工智能的由来 ............................................................................................... 16

1.2.2 人工智能的基本概念 ....................................................................................... 17

1.2.3 人工智能的发展历程 ....................................................................................... 20

1.3 人工智能云应用场景 .................................................................................................. 23

1.3.1 什么是人工智能云服务 ................................................................................... 23

1.3.2 为什么人工智能需要迁移到云端 ................................................................... 24

1.3.3 人工智能云服务的类型 ................................................................................... 24

1.3.4 体验人工智能云应用 ....................................................................................... 24

1.4 未来发展趋势 .............................................................................................................. 27

本章小结 ....................................................................................................................... 29

第2 章 机器学习 ........................................................................................ 32

2.1 认识机器学习 .............................................................................................................. 33

2.1.1 机器学习的定义 ............................................................................................... 33

2.1.2 机器学习算法的分类 ....................................................................................... 35

2.1.3 机器学习发展历程 ........................................................................................... 38

2.1.4 机器学习的技术原理 ....................................................................................... 39

2.2 机器学习常用算法 ...................................................................................................... 42

2.2.1 线性回归 ........................................................................................................... 42

2.2.2 支持向量机 ....................................................................................................... 44

2.2.3 决策树 ............................................................................................................... 45

2.2.4 K-近邻算法 ....................................................................................................... 46

2.2.5 朴素贝叶斯算法 ............................................................................................... 47

2.2.6 K 均值聚类算法 ............................................................................................... 48

2.3 监督学习案例：计算机学习计算平均分 .................................................................. 49

2.4 无监督学习案例：K 平均聚类算法实现 .................................................................. 51

2.5 应用场景 ...................................................................................................................... 55

2.6 未来展望 ...................................................................................................................... 56

本章小结 ....................................................................................................................... 57

课后习题 ....................................................................................................................... 57

第3 章 深度神经网络 ................................................................................. 58

3.1 神经网络简介 .............................................................................................................. 59

3.1.1 神经元结构 ....................................................................................................... 59

3.1.2 感知机概述 ....................................................................................................... 60

3.1.3 神经网络结构 ................................................................................................... 64

3.2 深度学习简介 .............................................................................................................. 66

3.2.1 深度神经网络 ................................................................................................... 67

3.2.2 卷积神经网络及原理 ....................................................................................... 68

3.2.3 经典深度学习模型 ........................................................................................... 72

3.3 主流深度学习框架及使用 .......................................................................................... 74

3.3.1 TensorFlow 简介 ............................................................................................... 74

3.3.2 PyTorch 简介 .................................................................................................... 75

3.3.3 Caffe 简介 ......................................................................................................... 76

3.3.4 PaddlePaddle 简介 ............................................................................................ 76

3.3.5 TensorFlow 的使用 ........................................................................................... 77

3.4 应用场景 ...................................................................................................................... 79

3.4.1 人工神经网络在信息领域中的应用 ............................................................... 79

3.4.2 人工神经网络在医学中的应用 ....................................................................... 80

3.4.3 人工神经网络在经济领域的应用 ................................................................... 81

3.4.4 人工神经网络在交通领域的应用 ................................................................... 82

3.4.5 人工神经网络在心理学领域的应用 ............................................................... 82

本章小结 ....................................................................................................................... 83

第4 章 知识图谱及应用 ............................................................................. 84

4.1 知识图谱的概念 .......................................................................................................... 85

4.1.1 知识图谱的定义 ............................................................................................... 85

4.1.2 知识图谱的表示 ............................................................................................... 85

4.1.3 知识图谱技术的发展历程 ............................................................................... 86

4.2 知识图谱的特点 .......................................................................................................... 88

4.3 知识图谱构建 .............................................................................................................. 92

4.3.1 业务问题定义 ................................................................................................... 92

4.3.2 数据的收集与预处理 ................