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人工智能技术 版权信息
- ISBN：9787567246959
- 条形码：9787567246959 ; 978-7-5672-4695-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能技术 内容简介
本书分为基础篇、中级篇和高级篇，主要介绍人工智能的原理和编程实现案例，内容包括人工智能技术的发展过程，人工神经网络的结构、优化方法、正则化方法和训练方法，前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，数据的各种获取方法和处理方法，大语言模型等。本书的编程部分从利用Python实现AI算法，过渡到利用高级框架keras，使读者在理解人工智能原理的基础上，还能自己动手做相关的项目。
人工智能技术 目录
基础篇
**章 绪论
**节 人工智能、机器学习和深度学习
第二节 编程环境
第二章 人工神经网络基础
**节 感知器
第二节 sigmoid分类器
第三节 softmax多分类器
第四节 多层感知器
第五节 深度神经网络
第六节 回归
第三章 深度学习Python框架
**节 使用框架的缘由
第二节 深度学习框架简介
第三节 Keras框架
第四节 Keras框架应用示例
第四章 深度学习正则化
**节 参数范数惩罚
第二节 稀疏表征
第三节 数据扩充与注入噪声
第四节 早停
第五节 dropout
第五章 深度学习的优化
**节 神经网络优化困难和挑战
第二节 动量学习法
第三节 AdaGrad
第四节 RMsProp
第五节 Adam
第六节 Keras中优化器的使用
第七节 参数初始化策略
第八节 批量归一化
中级篇
第六章 卷积神经网络
**节 卷积
第二节 池化
第三节 用Keras搭建CNN网络
第四节 深度残差网络ResNet
第五节 DenseNet
第七章 循环神经网络
**节 循环神经网络的基本结构
第二节 基本循环神经网络的几个变种
第三节 门控循环神经网络
第四节 IndRNN
第五节 RNN的Keras实现
第八章 数据获取与处理
**节 数据的重要性
第二节 现成的数据集
第三节 数据爬取
第四节 其他数据获取方法
第五节 数据清洗
第六节 数据预处理
第七节 文本数值化
第八节 声音数据预处理
第九节 数据的调整和数据集的划分
高级篇
第九章 生成对抗网络
**节 经典GAN
第二节 DCGAN
第三节 利用条件GAN架构实现图像风格转换
第四节 CycleGAN
第十章 深度强化学习
**节 强化学习
第二节 深度强化学习
第三节 教AI玩球碰球游戏
第四节 双Q学习
第五节 深度确定性策略梯度
第十一章 大语言模型
**节 机器翻译和Attention
第二节 Transformer
第三节 GPT和ChatGPT
第四节 BERT
参考文献
后记
**章 绪论
**节 人工智能、机器学习和深度学习
第二节 编程环境
第二章 人工神经网络基础
**节 感知器
第二节 sigmoid分类器
第三节 softmax多分类器
第四节 多层感知器
第五节 深度神经网络
第六节 回归
第三章 深度学习Python框架
**节 使用框架的缘由
第二节 深度学习框架简介
第三节 Keras框架
第四节 Keras框架应用示例
第四章 深度学习正则化
**节 参数范数惩罚
第二节 稀疏表征
第三节 数据扩充与注入噪声
第四节 早停
第五节 dropout
第五章 深度学习的优化
**节 神经网络优化困难和挑战
第二节 动量学习法
第三节 AdaGrad
第四节 RMsProp
第五节 Adam
第六节 Keras中优化器的使用
第七节 参数初始化策略
第八节 批量归一化
中级篇
第六章 卷积神经网络
**节 卷积
第二节 池化
第三节 用Keras搭建CNN网络
第四节 深度残差网络ResNet
第五节 DenseNet
第七章 循环神经网络
**节 循环神经网络的基本结构
第二节 基本循环神经网络的几个变种
第三节 门控循环神经网络
第四节 IndRNN
第五节 RNN的Keras实现
第八章 数据获取与处理
**节 数据的重要性
第二节 现成的数据集
第三节 数据爬取
第四节 其他数据获取方法
第五节 数据清洗
第六节 数据预处理
第七节 文本数值化
第八节 声音数据预处理
第九节 数据的调整和数据集的划分
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第九章 生成对抗网络
**节 经典GAN
第二节 DCGAN
第三节 利用条件GAN架构实现图像风格转换
第四节 CycleGAN
第十章 深度强化学习
**节 强化学习
第二节 深度强化学习
第三节 教AI玩球碰球游戏
第四节 双Q学习
第五节 深度确定性策略梯度
第十一章 大语言模型
**节 机器翻译和Attention
第二节 Transformer
第三节 GPT和ChatGPT
第四节 BERT
参考文献
后记
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