人工智能技术实践与应用指南.docVIP

人工智能技术实践与应用指南

TOC\o1-2\h\u7494第1章人工智能概述 4

294091.1人工智能的定义与分类 4

111131.2人工智能的发展历程 4

111251.3人工智能的核心技术 4

27992第2章机器学习基础 5

258012.1监督学习 5

321512.1.1线性模型 5

211192.1.2决策树 5

245132.1.3支持向量机 5

56912.1.4神经网络 5

44792.2无监督学习 5

223512.2.1聚类分析 5

255922.2.2降维方法 5

217272.2.3关联规则挖掘 5

271272.3强化学习 5

117642.3.1强化学习基础 6

266572.3.2值函数方法 6

141682.3.3策略梯度方法 6

245562.3.4模型免费强化学习 6

136232.4深度学习简介 6

213002.4.1神经网络基础 6

160822.4.2卷积神经网络 6

34952.4.3循环神经网络 6

12292.4.4对抗网络 6

27228第3章神经网络与深度学习 6

140423.1神经网络基本原理 6

325913.1.1神经元模型 6

276013.1.2神经网络结构 6

96293.1.3损失函数与优化算法 6

182913.2卷积神经网络 7

196313.2.1卷积层 7

131693.2.2池化层 7

142663.2.3全连接层 7

280063.3循环神经网络 7

583.3.1RNN基本结构 7

312073.3.2长短时记忆网络（LSTM） 7

197983.3.3门控循环单元（GRU） 7

196733.4对抗网络 8

284923.4.1GAN基本原理 8

147633.4.2GAN的应用 8

182653.4.3GAN的改进与发展 8

4643第4章计算机视觉技术 8

265474.1图像识别与分类 8

207104.1.1基本方法 8

298454.1.2应用案例 8

221264.2目标检测 8

74664.2.1基本方法 9

37544.2.2应用案例 9

126074.3计算机视觉中的深度学习方法 9

193804.3.1典型模型 9

326094.3.2应用案例 9

322944.4应用案例解析 9

29804.4.1案例一：智能安防监控系统 9

574.4.2案例二：无人零售店 10

23556第5章自然语言处理技术 10

107375.1词向量与 10

129075.1.1词向量 10

163005.1.2 10

275345.2语法分析 10

219935.2.1依存语法分析 10

210015.2.2组合范畴语法分析 11

236845.3机器翻译 11

284635.3.1统计机器翻译 11

217055.3.2神经机器翻译 11

285065.4语音识别与合成 11

43485.4.1语音识别 11

76205.4.2语音合成 11

4431第6章语音识别与处理技术 11

236066.1语音信号预处理 11

290206.1.1采样与量化 11

238156.1.2预加重 11

129586.1.3分帧与加窗 12

231106.1.4端点检测 12

213716.1.5特征提取 12

69156.2声学模型与 12

245456.2.1声学模型 12

245976.2.2 12

203546.2.3解码器 12

235006.3端到端语音识别 12

264176.3.1深度学习技术在端到端语音识别中的应用 12

134186.3.2自编码器 12

158586.3.3序列到序列模型 13

203326.3.4注意力机制 13

193856.4语音合成技术 13

214626.4.1文本分析 13

222496.4.2音素转换 13

10566.4.3声码器 13

325356.4.4语音合成 13

21641第7章