编辑推荐
精心挑选五个实践项目，带领读者们一边理解原理，一边编写代码，以理论与实践相结合的方式认识人工智能。
内容简介
人工智能作为引领未来的战略性技术，世界各国都高度重视。近年来，人工智能已经成为国家、研究机构、企业、高校关注的焦点。随着大数据时代的到来，以及计算能力的提升，人工智能在技术领域的突破日新月异。为了能够满足不同层次读者的需要，本书设计了多条学习路径，使不同层次的读者都能体验人工智能的神奇。零基础的读者，仅通过阅读本书就能快速地了解用到的算法；对编程感兴趣的读者，可了解书中介绍的每一种算法，并根据给出的Python代码，配合注释与讲解，尝试一步一步编写AI算法；没有编程基础的读者，可以通过可视化拖拽式的方法体验AI系统；有编程经验的读者，可以通过DIY方式搭建自己的AI系统。本书通过五个有趣的项目，带领读者在理解原理的同时，动手编写代码，实现自己的人工智能应用。这五个项目分别是：图像识别、图像风格迁移、文本生成、角斗士游戏和红绿灯调度。
作者简介
丛书主编俞勇，上海交通大学电子信息与电气工程学院教授、博士生导师，中国计算机学会计算机教育专业委员会常务理事。 先后获国家级和上海市教学成果奖9项、上海市优秀教材奖2项，并获国务院特殊津贴、“全国模范教师”、“全国师德标兵”、“上海市五一劳动奖章”、“宝钢优秀教师特等奖”、“上海市教学名师”、“上海市模范教师”、“上海交通大学最受学生欢迎教师”等荣誉。入选首批“国家高层次人才特殊支持计划”教学名师。
章节目录
版权信息
总序
前言
第1部分 图像识别
第一章 图像识别的基础知识
一、图像识别简介
二、计算机如何表示图像
三、人如何识别图像
四、类别的表示方法
五、图像识别领域的经典数据集
第二章 K近邻算法
一、算法思想
二、图像相似度
三、使用sklearn库中的K近邻算法
四、K近邻算法的缺点
第三章 卷积神经网络
一、初识神经网络
二、卷积神经网络详解
三、使用Keras搭建一个简单的卷积神经网络
四、图像数据增强
五、使用搭建好的卷积神经网络
本部分小结
第2部分 图像风格迁移
第四章 图像风格迁移基础知识
一、图像风格迁移简介
二、与图像风格迁移相关的基础知识
第五章 色彩的模仿——K近邻算法
一、算法思想
二、代码实现
第六章 像素级别梯度优化
一、算法思想
二、算法细节
三、代码实现
四、结果展示
第七章 生成对抗网络
一、算法思想
二、算法细节
三、代码实现
四、结果展示
本部分小结
第3部分 文本生成
第八章 文本生成基础知识
一、文本生成的大致步骤
二、问题的转化—分类问题
第九章 n元语法模型——从数数开始
一、算法思想
二、算法细节
三、代码实现
四、结果
第十章 循环神经网络
一、词的模型—词向量
二、过去、现在与未来—循环神经网络
第十一章 编码与解码——seq2seq
一、引入： 循环神经网络的不同结构
二、编码器—解码器
三、使用Keras搭建一个简单的seq2seq模型
四、结果
本部分小结
第4部分 角斗士棋
第十二章 角斗士棋基础知识
一、游戏规则
二、人工智能的任务
三、基本模型
第十三章 常用的搜索算法
一、搜索算法基础
二、贪心法
三、极大极小搜索
四、蒙特卡罗树搜索
本部分小结
第5部分 红绿灯调度
第十四章 红绿灯调度基础知识
一、规则简介
二、初识强化学习
第十五章 马尔可夫决策过程
一、状态
二、状态转移
三、策略
四、回报
五、价值函数
第十六章 Q-learning
一、贝尔曼方程
二、最优策略与最优价值函数
三、无模型的强化学习
四、探索与利用
五、Q-learning算法
第十七章 Deep Q-Network
一、维度灾难
二、价值函数估计
三、Deep Q-Network算法
四、优化与改进
第十八章 智能红绿灯的代码实现
一、设计框架
二、快速实现
三、观测状态
四、选择动作
五、施加动作
六、计算奖励
七、训练Q值网络
八、剖析网络结构
九、结果展示与讨论
本部分小结
结语
附录一 “思考与实践”解答参考
附录二 参考文献
人工智能实践：动手做你自己的AI是2019年由上海科技教育出版社出版,作者俞勇 主编。
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