人工智能教程

第 1 章 初識人工智能 ................................................................................... 1
1.1 無處不在的人工智能 .................................................................................................... 1
1.1.1 科幻片中描繪的人工智能 ................................................................................. 1
1.1.2 人工智能的發展現狀 ......................................................................................... 4
1.2 人工智能追根溯源 ...................................................................................................... 16
1.2.1 人工智能的由來 ............................................................................................... 16
1.2.2 人工智能的基本概念 ....................................................................................... 17
1.2.3 人工智能的發展歷程 ....................................................................................... 20
1.3 人工智能雲應用場景 .................................................................................................. 23
1.3.1 什麼是人工智能雲服務 ................................................................................... 23
1.3.2 為什麼人工智能需要遷移到雲端 ................................................................... 24
1.3.3 人工智能雲服務的類型 ................................................................................... 24
1.3.4 體驗人工智能雲應用 ....................................................................................... 24
1.4 未來發展趨勢 .............................................................................................................. 27
本章小結 ....................................................................................................................... 29
課後習題 ....................................................................................................................... 30
第 2 章 機器學習 ........................................................................................ 32
2.1 認識機器學習 .............................................................................................................. 33
2.1.1 機器學習的定義 ............................................................................................... 33
2.1.2 機器學習算法的分類 ....................................................................................... 35
2.1.3 機器學習發展歷程 ........................................................................................... 38
2.1.4 機器學習的技術原理 ....................................................................................... 39
2.2 機器學習常用算法 ...................................................................................................... 42
2.2.1 線性回歸 ........................................................................................................... 42
2.2.2 支持向量機 ....................................................................................................... 44
2.2.3 決策樹 ............................................................................................................... 45
2.2.4 K-近鄰算法 ....................................................................................................... 46
2.2.5 樸素貝葉斯算法 ............................................................................................... 47
2.2.6 K 均值聚類算法 ............................................................................................... 48
2.3 監督學習案例：計算機學習計算平均分 .................................................................. 49
2.4 無監督學習案例：K 平均聚類算法實現 .................................................................. 51
2.5 應用場景 ...................................................................................................................... 55
2.6 未來展望 ...................................................................................................................... 56
本章小結 ....................................................................................................................... 57
課後習題 ....................................................................................................................... 57
第 3 章 深度神經網絡 ................................................................................. 58
3.1 神經網絡簡介 .............................................................................................................. 59
3.1.1 神經元結構 ....................................................................................................... 59
3.1.2 感知機概述 ....................................................................................................... 60
3.1.3 神經網絡結構 ................................................................................................... 64
3.2 深度學習簡介 .............................................................................................................. 66
3.2.1 深度神經網絡 ................................................................................................... 66
3.2.2 卷積神經網絡及原理 ....................................................................................... 68
3.2.3 經典深度學習模型 ........................................................................................... 72
3.3 主流深度學習框架及使用 .......................................................................................... 73
3.3.1 TensorFlow 簡介 ............................................................................................... 73
3.3.2 PyTorch 簡介 .................................................................................................... 75
3.3.3 Caffe 簡介 ......................................................................................................... 76
3.3.4 PaddlePaddle 簡介 ............................................................................................ 76
3.3.5 TensorFlow 的使用 ........................................................................................... 77
3.4 應用場景 ...................................................................................................................... 78
3.4.1 人工神經網絡在信息領域中的應用 ............................................................... 78
3.4.2 人工神經網絡在醫學中的應用 ....................................................................... 80
3.4.3 人工神經網絡在經濟領域中的應用 ............................................................... 81
3.4.4 人工神經網絡在交通領域中的應用 ............................................................... 81
3.4.5 人工神經網絡在心理學領域中的應用 ........................................................... 82
本章小結 ....................................................................................................................... 82
課後習題 ....................................................................................................................... 83
第 4 章 知識圖譜及應用 ............................................................................. 84
4.1 知識圖譜的概念 .......................................................................................................... 85
4.1.1 知識圖譜的定義 ............................................................................................... 85
4.1.2 知識圖譜的表示 ............................................................................................... 85
4.1.3 知識圖譜技術的發展歷程 ............................................................................... 86
4.2 知識圖譜的特點 .......................................................................................................... 88
4.3 知識圖譜構建 .............................................................................................................. 92
4.3.1 業務問題定義 ................................................................................................... 92
4.3.2 數據的收集與預處理 ....................................................................................... 93
4.3.3 知識圖譜的設計 ............................................................................................... 94
4.3.4 知識圖譜的存儲 ............................................................................................... 96
4.3.5 上層應用開發與系統評估 ............................................................................... 97
4.4 案例實現：客戶意圖理解 ........................................................................................ 101
4.5 應用場景 .................................................................................................................... 105
本章小結 ..................................................................................................................... 108
課後習題 ..................................................................................................................... 108
第 5 章 智能語音技術及應用 .................................................................... 110
5.1 語音基本知識 ............................................................................................................ 111
5.2 語音識別 .................................................................................................................... 112
5.2.1 語音識別的概念 ............................................................................................. 112
5.2.2 語音識別的工作原理 ..................................................................................... 113
5.2.3 語音識別系統的實現 ..................................................................................... 114
5.2.4 語音識別的應用 ............................................................................................. 116
5.3 語音合成 .................................................................................................................... 118
5.3.1 語音合成的概念 ............................................................................................. 118
5.3.2 語音合成的應用 ............................................................................................. 119
5.4 聲紋識別 .................................................................................................................... 120
5.4.1 什麼是聲紋 ..................................................................................................... 120
5.4.2 聲紋識別技術 ................................................................................................. 121
5.5 案例實現：客服回復音頻化 .................................................................................... 122
5.6 應用場景 .................................................................................................................... 126
5.7 現狀、未來展望 ........................................................................................................ 128
本章小結 ..................................................................................................................... 129
課後習題 ..................................................................................................................... 129
第 6 章 自然語言處理及應用 .................................................................... 131
6.1 智能語音助手 ............................................................................................................ 131
6.2 自然語言處理概述 .................................................................................................... 133
6.2.1 自然語言處理的發展歷程 ............................................................................. 134
6.2.2 自然語言處理的一般流程 ............................................................................. 135
6.2.3 自然語言處理的研究內容 ............................................................................. 138
6.2.4 自然語言處理中的難點 ................................................................................. 140
6.3 案例實現：用戶評價情感分析 ................................................................................ 142
6.4 應用場景 .................................................................................................................... 145
6.4.1 機器翻譯 ......................................................................................................... 145
6.4.2 垃圾郵件分類 ................................................................................................. 146
6.4.3 信息抽取 ......................................................................................................... 147
6.4.4 文本情感分析 ................................................................................................. 147
6.4.5 智能問答 ......................................................................................................... 147
6.4.6 個性化推薦 ..................................................................................................... 148
6.5 未來展望 .................................................................................................................... 149
本章小結 ..................................................................................................................... 149
課後習題 ..................................................................................................................... 149
第 7 章 計算機視覺技術及應用 ................................................................. 151
7.1 計算機視覺基本知識 ................................................................................................ 152
7.2 人臉識別 .................................................................................................................... 156
7.2.1 人臉識別概念 ................................................................................................. 156
7.2.2 人臉識別應用 ................................................................................................. 157
7.3 圖像識別 .................................................................................................................... 160
7.3.1 圖像識別基礎知識 ......................................................................................... 160
7.3.2 圖像識別與深度學習 ..................................................................................... 161
7.3.3 圖像識別技術的應用 ..................................................................................... 161
7.4 文字識別 .................................................................................................................... 163
7.4.1 OCR 基本概念 ................................................................................................ 163
7.4.2 OCR 常見應用 ................................................................................................ 164
7.5 人體分析及應用 ........................................................................................................ 165
7.6 訊飛開放平臺使用方法和途徑 ................................................................................ 167
7.7 案例實現：公司會展人流統計 ................................................................................ 169
7.8 應用場景 .................................................................................................................... 172
7.8.1 視頻/監控分析 ................................................................................................ 172
7.8.2 工業視覺檢測 ................................................................................................. 173
7.8.3 醫療影像診斷 ................................................................................................. 174
本章小結 ..................................................................................................................... 174
課後習題 ..................................................................................................................... 174
第 8 章 智能機器人 ................................................................................... 177
8.1 智能機器人概述 ........................................................................................................ 177
8.1.1 智能機器人的定義 ......................................................................................... 178
8.1.2 智能機器人的分類 ......................................................................................... 179
8.1.3 智能機器人關鍵技術 ..................................................................................... 183
8.2 服務機器人 ................................................................................................................ 187
8.2.1 服務機器人的概念 ......................................................................................... 187
8.2.2 服務機器人的應用 ......................................................................................... 188
8.3 無人車 ........................................................................................................................ 192
8.4 案例實現：智能問答系統 ........................................................................................ 194
8.5 應用場景 .................................................................................................................... 198
本章小結 ..................................................................................................................... 201
課後習題 ..................................................................................................................... 201
第 9 章 大數據與商業智能 ........................................................................ 203
9.1 大數據 ........................................................................................................................ 204
9.1.1 大數據是什麼 ................................................................................................. 204
9.1.2 大數據技術體系 ............................................................................................. 205
9.1.3 大數據技術 ..................................................................................................... 206
9.1.4 大數據與人工智能的關系 ............................................................................. 210
9.2 商業智能 .................................................................................................................... 211
9.3 案例實現：銷售數據分析 ........................................................................................ 213
9.3.1 提出問題 ......................................................................................................... 213
9.3.2 解決方案 ......................................................................................................... 213
9.3.3 預備知識 ......................................................................................................... 214
9.3.4 任務 1——導入數據、設置格式 .................................................................. 215
9.3.5 任務 2——建立數據模型 .............................................................................. 218
9.3.6 任務 3——新建列和新建度量值 .................................................................. 219
9.3.7 任務 4——數據可視化 .................................................................................. 221
9.3.8 任務 5——制作交互式可視化面板 .............................................................. 223
9.3.9 任務 6——數據分析 ...................................................................................... 228
9.4 應用場景 .................................................................................................................... 234
9.4.1 尿布與啤酒 ..................................................................................................... 234
9.4.2 數據新聞讓英國撤軍 ..................................................................................... 234
9.4.3 微軟大數據成功預測奧斯卡 21 項大獎 ....................................................... 235
9.4.4 Google 成功預測冬季流感 ............................................................................ 235
本章小結 ..................................................................................................................... 235
課後習題 ..................................................................................................................... 235
第 10 章 人工智能之 Python 基礎 ............................................................ 238
10.1 Python 概述 ............................................................................................................. 239
10.1.1 了解 Python ................................................................................................... 239
10.1.2 Python 的版本............................................................................................... 240
10.2 搭建 Python 開發環境............................................................................................. 243
10.2.1 Python 開發環境概述 ................................................................................... 243
10.2.2 安裝 Python ................................................................................................... 244
10.2.3 第一個 Python 程序 ...................................................................................... 250
10.3 Python 開發工具...................................................................................................... 252
10.3.1 使用自帶的 IDLE ......................................................................................... 252
10.3.2 常用的第三方開發工具 ............................................................................... 255
10.4 案例：跳水比賽打分程序 ...................................................................................... 257
10.4.1 提出問題 ....................................................................................................... 257
10.4.2 解決方案 ....................................................................................................... 257
10.4.3 預備知識 ....................................................................................................... 258
10.4.4 任務 1——生成選手的 10 個分數 .............................................................. 265
10.4.5 任務 2——得到選手的 8 個有效分 ............................................................ 266
10.4.6 任務 3——計算選手的平均分和最後得分 ................................................ 267
10.4.7 任務 4——將選手的得分寫入 Excel 文件 ................................................. 268
10.4.8 任務 5——將所有選手的得分寫入二維列表 ............................................ 269
10.4.9 任務 6——將所有選手的信息寫入二維列表 ............................................ 271
10.4.10 任務 7——將所有選手的得分排序後寫入 Excel 文件 ........................... 272
10.5 應用場景 .................................................................................................................. 273
10.5.1 Python 的應用場景 ....................................................................................... 273
10.5.2 Python 的應用方向 ....................................................................................... 274
本章小結 ..................................................................................................................... 276
課後習題 ..................................................................................................................... 277
第 11 章 人工智能展望 ............................................................................. 278
11.1 智能時代的到來 ...................................................................................................... 279
11.1.1 人工智能的發展方向 ................................................................................... 279
11.1.2 人工智能發展態勢與思考 ........................................................................... 280
11.2 智能時代對道德與法律的影響 .............................................................................. 282
11.2.1 智能機器的道德主體地位的思考 ............................................................... 282
11.2.2 人工智能發展引發情感倫理問題 ............................................................... 283
11.2.3 人工智能引發新的社會安全和公平正義問題 ........................................... 284
11.2.4 智能時代的數字鴻溝 ................................................................................... 284
11.2.5 人工智能與法律 ........................................................................................... 285
11.3 智能時代背景下的職業規劃面臨的機遇與挑戰 .................................................. 287
11.3.1 人工智能背景下職業規劃面臨的機遇 ....................................................... 287
11.3.2 人工智能背景下職業規劃面臨的挑戰 ....................................................... 289
本章小結 ..................................................................................................................... 293
課後習題 ..................................................................................................................... 293
附錄 ............................................................................................................ 294
附錄 A 準備人工智能開發環境 ..................................................................................... 294
附錄 B 註冊成為 AI 開放平臺開發者 ........................................................................... 296
附錄 C 利用 FFmpeg 軟件進行音頻格式轉換 .............................................................. 297
附錄 D TensorFlow 框架的安裝配置 ............................................................................. 300
附錄 E 智能對話系統設計與實施 ................................................................................. 302
附錄 F 第一批 AI 國家開放創新平臺功能 ................................................................... 305
參考文獻 ..................................................................................................... 310