人工智能應用技術（微課版）
康鳳,卿山
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2025-02-01
- 定價: $318
- 售價: 8.5 折 $270
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 240
- ISBN: 7121495481
- ISBN-13: 9787121495489
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商品描述
本書覆蓋了人工智能應用的核心領域，旨在為讀者提供一個深入理解人工智能技術及其應用的全景視角。本書在內容安排上，從基礎理論出發，逐步深入到技術實現和應用場景中，以確保讀者能夠掌握人工智能的關鍵概念、技術方法及其在實際中的應用。本書在技術深度上，詳細介紹了機器學習的各種類型，包括監督學習、無監督學習等，並指導讀者如何搭建機器學習環境，使用主流工具進行項目開發。進一步地，本書通過對線性模型、感知機與支持向量機（SVM）、決策樹與隨機森林、聚類與降維、神經網絡與深度學習、自然語言處理（NLP）和電腦視覺等關鍵技術領域的深入講解，結合實際案例分析，使讀者理解這些技術的原理和應用方法。
目錄大綱
項目1 數據挖掘與人工智能基礎 1
任務1 數據挖掘簡介 2
任務2 數據挖掘的發展歷程 3
任務3 人工智能簡介 5
任務4 人工智能的學派 7
任務5 人工智能未來的發展趨勢和前沿研究 11
任務6 人工智能在數據挖掘中的應用 13
總結 14
項目考核 14
項目2 機器學習概述 16
任務1 機器學習的定義與發展歷程 16
任務2 機器學習的研究現狀 19
任務3 機器學習的類型 21
總結 33
項目考核 33
項目3 機器學習環境搭建 36
任務1 認識Anaconda 37
任務2 認識sklearn 41
總結 42
項目考核 43
項目4 線性模型 44
任務1 線性回歸 45
任務2 邏輯回歸 57
任務3 Lasso問題 62
任務4 嶺回歸 65
總結 67
項目考核 68
項目5 感知機與SVM 71
任務1 感知機 71
任務2 硬間隔SVM 79
任務3 軟間隔SVM 83
任務4 非線性SVM 87
總結 91
項目考核 92
項目6 決策樹與隨機森林 94
任務1 決策樹概述 95
任務2 決策樹的相關概念 96
任務3 決策樹的應用 103
任務4 隨機森林概述 111
任務5 隨機森林的應用 113
總結 119
項目考核 119
項目7 聚類與降維 121
任務1 聚類的介紹 122
任務2 降維的介紹 123
任務3 k-Means算法 126
任務4 均值漂移聚類算法 129
任務5 親和傳播聚類算法 132
任務6 PCA降維算法 136
任務7 LDA降維算法 142
任務8 多種降維算法的對比 145
總結 150
項目考核 150
項目8 神經網絡與深度學習 153
任務1 FNN 153
任務2 CNN 161
任務3 RNN 167
任務4 深度學習概述 172
總結 173
項目考核 174
項目9 NLP 176
任務1 NLP概述 177
任務2 詞嵌入 178
任務3 機器翻譯 188
任務4 聊天機器人 195
總結 199
項目考核 199
項目10 電腦視覺 202
任務1 電腦視覺概述 203
任務2 現代CNN 205
任務3 圖像分類 213
任務4 目標檢測 225
任務5 人臉識別 228
總結 230
項目考核 230
