人工智能技术开发实战指南.pdfVIP

人工智能技术开发实战指南

第1章人工智能基础概念4

1.1人工智能的定义与发展历程4

1.1.1定义4

1.1.2发展历程5

1.2人工智能的主要应用领域5

1.2.1自然语言处理5

1.2.2计算机视觉5

1.2.3机器学习与数据挖掘5

1.2.4技术5

1.3人工智能技术体系架构5

1.3.1硬件层6

1.3.2数据层6

1.3.3算法层6

1.3.4应用层6

1.3.5安全与伦理层6

第2章编程语言与开发玖境6

2.1常用编程语言介绍6

2.1.1Python6

2.1.2Java6

2.1.3C7

2.1.4R7

2.2开发环境搭建与配置7

2.2.1硬件环境7

2.2.2操作系统7

2.2.3编程环境7

2.3编程规范与调试技巧8

2.3.1编程规范8

2.3.2调试技巧8

第3章数据处理与特征工程8

3.1数据采集与预处理8

3.1.1数据采集8

3.1.2数据预处理8

3.2特征提取与选择9

3.2.1特征提取9

3.2.2特征选择9

3.3数据降维与变换9

3.3.1数据降维9

3.3.2数据变换9

3.4数据可视化与展示9

3.4.1数据可视化10

3.4.2数据展示10

第4章机器学习算法与应用10

4.1监督学习算法10

4.1.1线性回归10

4.1.2逻辑回归10

4.1.3决策树10

4.1.4随机森林10

4.1.5支持向量机11

4.2无监督学习算法11

4.2.1Kmeans聚类11

4.2.2层次聚类11

4.2.3主成分分析11

4.2.4自编码器11

4.3强化学习算法11

4.3.1Q学习11

4.3.2策略梯度11

4.3.3深度Q网络11

4.3.4异策学习12

4.4深度学习算法12

4.4.1卷积神经网络12

4.4.2循环神经网络12

4.4.3长短时记忆网络12

4.4.4自注意力机制12

第5章神经网络与深度学习12

5.1神经网络基础12

5.1.1神经元模型12

5.1.2神经网络结构12

5.1.3反向传播算法12

5.2卷积神经网络13

5.2.1卷积运算13

5.2.2池化操作13

5.2.3CNN架构13

5.3循环神经网络13

5.3.1RNN基础13

5.3.2长短时记忆网络(LSTM)13

5.3.3门控循环单元(GRU)13

5.4对抗网络13

5.4.1GAN原理13

5.4.2GAN应用14

5.4.3GAN的改进模型14

第6章计算机视觉技术14

6.1图像处理基础14

6.1.1图像预处理14

6.1.2图像增强14

6.1.3图像复原14

6.