本书从理论到实践,循序渐进地介绍了人工智能算法的基础知识,帮助读者敲开人工智能算法之门。本书内容共8章,包括算法的历史背景与基本概念、算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构相关的概念与知识,以及业界常用的机器学习算法。同时,本书还介绍了算法工程的组成部分,以及一个典型的算法工程实践项目,手把手带领读者体验算法的魅力。本书还介绍了人工智能算法的三大研究方向,帮助读者迈向AI算法的进阶学习之路。本书每一章的内容都采用了“总分总”形式,并且在章节末尾提炼出该章的核心关键词,方便读者进一步查询回顾。其中,第2章~第7章配有若干代表性的思考题,帮助读者巩固章节所学知识。本书适合从事与人工智能相关的工程技术人员和高等院校相关专业的学生,以及在AI领域就业一两年以内的职场人士阅读。
作者简介
内容简介
推荐序
前言
注释
致谢
第1章 算法入门
1.1 打开算法之门
1.2 如何学习算法
1.3 本书结构
关键词回顾
注释
第2章 算法之内力
2.1 线性代数
2.2 排列组合
2.3 高等数学
2.4 概率与统计
2.5 最优化原理
2.6 动脑时刻
2.7 本章小结
关键词回顾
注释
第3章 算法之招式
3.1 数据结构
3.2 基础算法
3.3 在线评测系统
3.4 动脑时刻
3.5 本章小结
关键词回顾
注释
第4章 算法之武功秘籍
4.1 类别划分
4.2 线性回归模型与逻辑回归模型
4.3 人工神经网络
4.4 决策树
4.5 聚类
4.6 贝叶斯分类
4.7 支持向量机
4.8 动脑时刻
4.9 本章小结
关键词回顾
注释
第5章 算法工程的组成部分
5.1 数据分析
5.2 特征工程
5.3 建模与调参
5.4 效果评估
5.5 模型托管
5.6 动脑时刻
5.7 本章小结
关键词回顾
注释
第6章 算法工程实战
6.1 环境准备
6.2 开源算法库
6.3 算法实践
6.4 工程实战
6.5 算法竞赛介绍
6.6 动脑时刻
6.7 本章小结
关键词回顾
注释
第7章 进阶学习
7.1 深度学习
7.2 强化学习
7.3 迁移学习
7.4 动脑时刻
7.5 本章小结
关键词回顾
注释
第8章 思考与展望
8.1 思考
8.2 展望
8.3 本章小结
注释
