張廣淵:山東交通學(xué)院信息科學(xué)與電氣工程學(xué)院院長(zhǎng),博士,教授,山東交通學(xué)院人工智能學(xué)院聯(lián)席會(huì)副主席,九三學(xué)社山東交通學(xué)院支社主委,山東交通學(xué)院交通信息工程及控制研究所副所長(zhǎng),山東省高教學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)教學(xué)研究專(zhuān)業(yè)委員會(huì)理事,山東計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事,山東信息學(xué)會(huì)信息安全專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員,濟(jì)南CCF委員,濟(jì)南CCF YOCSEF AC委員,濟(jì)南ACM專(zhuān)家委員,山東省人工智能學(xué)會(huì)理事。主要從事高等教育、模式識(shí)別、智能交通等方面的研究工作。主持或參與國(guó)家和省市級(jí)科研項(xiàng)目20余項(xiàng);在各級(jí)刊物及國(guó)際會(huì)議上發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文40余篇;各類(lèi)專(zhuān)利授權(quán)7項(xiàng),公開(kāi)出版著作8本,獲山東省教學(xué)成果獎(jiǎng)特等獎(jiǎng)2項(xiàng),一等獎(jiǎng)1項(xiàng),二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。
第 1 章 緒論
1.1 人工智能的基本概念 5
1.2 人工智能的發(fā)展歷史 9
1.3 人工智能的研究范式 13
1.4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 16
1.5 小結(jié) 19
第 2 章 基本分類(lèi)
2.1 分類(lèi)的概念 20
2.2 向量的基本運(yùn)算 24
2.3 分類(lèi)器 26
2.4 分類(lèi)識(shí)別技術(shù) .28
2.4.1 感知機(jī) 29
2.4.2 導(dǎo)數(shù)與微分 34
2.4.3 梯度下降法 36
2.4.4 SVM42
2.5 測(cè)試與分類(lèi)實(shí)現(xiàn) 47
2.5.1 測(cè)試 47
2.5.2 分類(lèi)實(shí)現(xiàn) 47
2.5.3 多分類(lèi)識(shí)別 48
2.6 小結(jié) 51
第 3 章 回歸與聚類(lèi)
3.1 基本概念 52
3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)別 52
3.1.2 變量之間的關(guān)系 54
3.2 回歸 55
3.2.1 回歸的概念 55
3.2.2 線(xiàn)性回歸 57
3.2.3 邏輯回歸 66
3.3 聚類(lèi) 71
3.3.1 聚類(lèi)的概念 72
3.3.2 K 均值聚類(lèi)算法 74
3.3.3 層次聚類(lèi)算法 75
3.4 相似度計(jì)算 75
3.5 小結(jié) 80
第 4 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史 81
4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi) 85
4.2.1 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 85
4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 86
4.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 88
4.3.1 多輸出感知機(jī) 88
4.3.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 89
4.4 深度學(xué)習(xí) 97
4.4.1 深度學(xué)習(xí)模型 97
4.4.2 激活函數(shù) 99
4.4.3 深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)及發(fā)展 100
4.5 小結(jié) 101
第 5 章 圖像信息處理
5.1 人眼成像 102
5.2 圖像信息處理的基本概念 104
5.3 圖像采集及處理發(fā)展歷史 111
5.4 數(shù)字圖像處理 116
5.4.1 圖像的基本運(yùn)算 116
5.4.2 圖像增強(qiáng) 120
5.4.3 圖像分割 125
5.4.4 圖像壓縮 126
5.5 數(shù)字圖像分析 127
5.6 視頻分析 131
5.6.1 視頻的概念 131
5.6.2 運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 133
5.6.3 目標(biāo)跟蹤 135
5.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN 136
5.7.1 卷積 138
5.7.2 卷積層 141
5.7.3 池化層 144
5.7.4 AlexNet 147
5.8 小結(jié) 150
第 6 章 自然語(yǔ)言處理
6.1 自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷史 152
6.2 自然語(yǔ)言處理典型應(yīng)用 155
6.3 自然語(yǔ)言處理基本技術(shù) 157
6.3.1 詞法分析 158
6.3.2 句法分析 162
6.3.3 語(yǔ)義分析 163
6.3.4 語(yǔ)用分析 164
6.4 自然語(yǔ)言特征提取 164
6.4.1 詞袋模型 BOW 165
6.4.2 N-Gram 模型 166
6.4.3 Word2Vec 模型 168
6.4.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN 174
6.5 小結(jié) 176