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人工智能技術(shù)

出版社：蘇州大學(xué)出版社出版時間：2024-03-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 279頁
本類榜單：教材銷量榜
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人工智能技術(shù) 版權(quán)信息

  • ISBN：9787567246959
  • 條形碼：9787567246959 ; 978-7-5672-4695-9
  • 裝幀：平裝-膠訂
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

人工智能技術(shù) 內(nèi)容簡介

本書分為基礎(chǔ)篇、中級篇和高級篇，主要介紹人工智能的原理和編程實現(xiàn)案例，內(nèi)容包括人工智能技術(shù)的發(fā)展過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、優(yōu)化方法、正則化方法和訓(xùn)練方法，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)的各種獲取方法和處理方法，大語言模型等。本書的編程部分從利用Python實現(xiàn)AI算法，過渡到利用高級框架keras，使讀者在理解人工智能原理的基礎(chǔ)上，還能自己動手做相關(guān)的項目。

人工智能技術(shù) 目錄

基礎(chǔ)篇
**章 緒論
**節(jié) 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)
第二節(jié) 編程環(huán)境
第二章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
**節(jié) 感知器
第二節(jié) sigmoid分類器
第三節(jié) softmax多分類器
第四節(jié) 多層感知器
第五節(jié) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第六節(jié) 回歸
第三章 深度學(xué)習(xí)Python框架
**節(jié) 使用框架的緣由
第二節(jié) 深度學(xué)習(xí)框架簡介
第三節(jié) Keras框架
第四節(jié) Keras框架應(yīng)用示例
第四章 深度學(xué)習(xí)正則化
**節(jié) 參數(shù)范數(shù)懲罰
第二節(jié) 稀疏表征
第三節(jié) 數(shù)據(jù)擴(kuò)充與注入噪聲
第四節(jié) 早停
第五節(jié) dropout
第五章 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化
**節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化困難和挑戰(zhàn)
第二節(jié) 動量學(xué)習(xí)法
第三節(jié) AdaGrad
第四節(jié) RMsProp
第五節(jié) Adam
第六節(jié) Keras中優(yōu)化器的使用
第七節(jié) 參數(shù)初始化策略
第八節(jié) 批量歸一化
中級篇
第六章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
**節(jié) 卷積
第二節(jié) 池化
第三節(jié) 用Keras搭建CNN網(wǎng)絡(luò)
第四節(jié) 深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet
第五節(jié) DenseNet
第七章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
**節(jié) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
第二節(jié) 基本循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個變種
第三節(jié) 門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第四節(jié) IndRNN
第五節(jié) RNN的Keras實現(xiàn)
第八章 數(shù)據(jù)獲取與處理
**節(jié) 數(shù)據(jù)的重要性
第二節(jié) 現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集
第三節(jié) 數(shù)據(jù)爬取
第四節(jié) 其他數(shù)據(jù)獲取方法
第五節(jié) 數(shù)據(jù)清洗
第六節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理
第七節(jié) 文本數(shù)值化
第八節(jié) 聲音數(shù)據(jù)預(yù)處理
第九節(jié) 數(shù)據(jù)的調(diào)整和數(shù)據(jù)集的劃分
高級篇
第九章 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
**節(jié) 經(jīng)典GAN
第二節(jié) DCGAN
第三節(jié) 利用條件GAN架構(gòu)實現(xiàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
第四節(jié) CycleGAN
第十章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
**節(jié) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
第二節(jié) 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
第三節(jié) 教AI玩球碰球游戲
第四節(jié) 雙Q學(xué)習(xí)
第五節(jié) 深度確定性策略梯度
第十一章 大語言模型
**節(jié) 機(jī)器翻譯和Attention
第二節(jié) Transformer
第三節(jié) GPT和ChatGPT
第四節(jié) BERT
參考文獻(xiàn)
后記
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