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    • 作者: 张玉宏著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 张玉宏著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9784547462566
    • 版权提供:清华大学出版社

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    基本信息
    书名: 人工智能极简入门(公共课版)
    书号: 9787302569701
    定价: 59.00
    作者/编者: 张玉宏
    出版社: 清华大学出版社
    出版时间: 2021年04月

    内容简介

    本书较为系统地介绍了人工智能的发展历史、经典算法和前沿技术,并对算法背后的思维方式进行了哲学思辨。内容既包括经典算法(如k近邻、贝叶斯、决策树和神经网络等),又涵盖前沿技术(如深度学习、自然语言处理等)。本书所有算法均配备对应的实战项目(包括Ecel版本和/或Python版本),以帮助读者在实践中理解原理。

    本书适合高等学校理工科或人文学科的“人工智能”通识课教学使用,也适合作为对人工智能有入门需求的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

    目录

    1章光辉岁月: 人工智能的那些人和事1

    1.1追问智能的本质1

    1.2复杂机器与智能3

    1.3远古人工智能发展简史4

    1.3.1远古*与机器4

    1.3.2复杂机器与智能6

    1.3.3计算自动化的发展脉络10

    1.3.4机器与类人机器15

    1.3.5思维逻辑化的演变19

    1.4现代人工智能的诞生28

    1.4.1简洁优雅的图灵测试28

    1.4.2星闪耀的达特茅斯会议32

    1.5人工智能的三个流派35

    1.5.1符号主义35

    1.5.2联结主义38

    1.5.3行为主义40

    1.6人工智能的定义42

    1.7人工智能的研究领域43

    1.7.1认知建模43

    1.7.2知识表示43

    1.7.3机器感知44

    1.7.4自动推理44

    1.7.5机器学习45

    1.7.6问题求解与博弈45

    人工智能极简入门

    目录

    1.7.7自然语言处理46

    1.7.8深度神经网络47

    1.7.9智能信息检索47

    1.8本章小结48

    1.9思考与练习49

    参考文献50

    2章机器学习: 各司其职的大门派51

    2.1人工智能的两种研究范式51

    2.2从学习到机器学习53

    2.2.1什么是学习53

    2.2.2学习有何用54

    2.2.3什么是机器学习56

    2.2.4机器学习的本质57

    2.2.5传程与机器学习的差别58

    2.2.6为什么机器学习不容易59

    2.3监督学习61

    2.3.1感性认知监督学习61

    2.3.2监督学习的工作流程62

    2.3.3分类与回归的区分63

    2.3.4监督学习中的损失函数64

    2.4无监督学习66

    2.4.1感性认知无监督学习66

    2.4.2无监督学习的代表——K均值聚类67

    2.5半监督学习71

    2.6强化学习73

    2.6.1感性认识强化学习73

    2.6.2强化学习的形式描述75

    2.7LeCun的蛋糕理论76

    2.8从哲学视角审视机器学习78

    2.8.1预测的本质78

    2.8.2归纳法的不*性80

    2.8.3大卫·休谟问题: 事实归纳不出价值83

    2.9本章小结84

    2.10思考与练习85

    参考文献86

    3章k近邻算法:近朱者赤、近墨者黑87

    3.1“君君臣臣”传达的分类思想87

    3.2k近邻算法的核心思想88

    3.3k近邻算法的数学基础90

    3.3.1特征向量与矩阵90

    3.3.2特征向量的归一化96

    3.4k近邻算法的三个要素98

    3.4.1k值的选取98

    3.4.2邻居距离的度量99

    3.4.3分类决策的制订100

    3.4.4苏格拉底之死与k近邻之弊101

    3.4.5瑞·达里奥的“话份”102

    3.5用Ecel完成k近邻算法实战103

    3.5.1分类任务与数据准备103

    3.5.2可视化图展现104

    3.5.3计算相似性105

    3.5.4判定类别108

    3.6机器学习利器——scikitlearn112

    3.7k近邻回归115

    3.7.1k近邻回归的核心思想115

    3.7.2利用k近邻回归预测体重115

    3.8本章小结117

    3.9思考与练习117

    参考文献118

    4章贝叶斯: 一种现代世界观的人生算法119

    4.1贝叶斯的历史渊源119

    4.2重温贝叶斯定理122

    4.3贝叶斯的“问题”126

    4.3.1案例分析: “汤姆断案”126

    4.3.2江湖恩怨: 贝叶斯学派与频率学派129

    4.4贝叶斯方法在机器学习中的应用132

    4.4.1朴素贝叶斯132

    4.4.2能否出去玩,贝叶斯说了算136

    4.5基于贝叶斯的垃圾邮件过滤140

    4.5.1垃圾邮件的来源141

    4.5.2过滤垃圾邮件的贝叶斯原理142

    4.5.3构建训练集143

    4.5.4联合概率是如何计算的144

    4.5.5朴素贝叶斯“朴素”在哪里146

    4.5.6贝叶斯的不同类型146

    4.5.7贝叶斯分类的一些工程优化147

    4.6贝叶斯网络149

    4.7本章小结151

    4.8思考与练习152

    参考文献153

    5章决策树: 一种高胜算的决策思维154

    5.1感性认知决策树154

    5.1.1生活中的决策树154

    5.1.2决策树的智慧157

    5.1.3决策树与熵158

    5.2机器学习中的各种熵158

    5.2.1熵是一种世界观158

    5.2.2信息熵160

    5.2.3互信息166

    5.3如何构建决策树168

    5.3.1信息增益与ID3168

    5.3.2信息增益率与C4.5179

    5.3.3基尼指数与CART182

    5.3.4决策树的特点184

    5.4本章小结185

    5.5思考与练习186

    参考文献186

    6章神经网络:道法自然的智慧187

    6.1本能是学习吗?187

    作者简介

    张玉宏,2012年博士毕业于电子科技大学,大数据分析师,美国西北大学访问学者、IUPUI访问学者,现执教于河南工业大学,先后出版《深度学习之美》《品味大数据》等科技书7部。

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