HCIA-AI學習指南 華為技術有限公司 9787115650184 【台灣高等教育出版社】

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書名：HCIA-AI學習指南
ISBN：9787115650184
出版社：人民郵電
著編譯者：華為技術有限公司
叢書名：華為ICT認證系列叢書
頁數：454
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1696756
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內容簡介

本書是根據華為HCIA-AI認證培訓大綱、HCIA-AI認證培訓教材、HCIA-AI認證培訓實驗手冊等資料編寫而成的，主要講解機器學習和深度學習的基本原理、基本模型、基本演算法，以及如何進行相應的編程實驗。本書共5章：第1章是引子部分，第2章是數學基礎知識，第3章和第4章分別是機器學習和深度學習的原理性內容，第5章是機器學習和深度學習的實驗性內容。

目錄

第1章 人工智慧概述
1 1 智能與人工智慧
1 2 計算機的誕生
1 3 達特茅斯會議
1 4 三大學派
1 5 機器學習與深度學習
1 6 人工智慧的應用
習題1
第2章 數學基礎
2 1 線性代數
2 1 1 矢量的概念
2 1 2 矢量的基本運算
2 1 3 矢量的坐標表示法
2 1 4 矢量的方向角
2 1 5 矢量的點積
2 1 6 矩陣的概念
2 1 7 矩陣的基本運算
2 1 8 矢量的矩陣表示法
2 1 9 矩陣的初等變換
2 1 10 線性相關性
2 1 11 逆矩陣
2 1 12 本徵值與本徵矢量
2 1 13 張量
2 2 微積分
2 2 1 導數與偏導數
2 2 2 超曲面與超平面
2 2 3 方嚮導數與梯度
2 2 4 函數圖像中的特殊點
2 2 5 凸集與凸函數
2 2 6 矩陣函數
2 3 概率與統計
2 3 1 條件概率公式
2 3 2 全概率公式
2 3 3 貝葉斯公式
2 3 4 期望值與方差
2 3 5 熵
2 3 6 最大似然估計
習題2
第3章 機器學習
3 1 機器學習的基本概念
3 2 機器學習方法分類
3 3 機器學習的三要素
3 4 機器學習的整體流程
3 5 常見的機器學習演算法
3 5 1 線性回歸
3 5 2 邏輯回歸
3 5 3 K-NN
3 5 4 K-Means
3 5 5 SVM
3 5 6 PCA
3 5 7 樸素貝葉斯
3 5 8 決策樹
3 5 9 隨機森林
3 5 10 集成學習
3 6 機器學習的性能評估
習題3
第4章 深度學習
4 1 生物神經網路
4 1 1 大腦與神經元
4 1 2 神經元之間的連接
4 1 3 神經信息處理過程
4 1 4 記憶與學習
4 1 5 人腦與電腦
4 2 麥卡洛克皮茲模型與感知器
4 2 1 麥卡洛克皮茲模型
4 2 2 模式識別初探
4 2 3 感知器
4 2 4 多線性可分問題
4 2 5 XOR問題
4 3 多層感知器
4 3 1 并行排列和串列連接
4 3 2 多層感知器的基本結構
4 3 3 多層感知器的設計與運作
4 3 4 前向計算與後向計算
4 3 5 梯度下降法
4 3 6 BP演算法
4 3 7 批量訓練方式
4 3 8 初始位置與偽極小值點
4 3 9 學習率
4 3 10 欠擬合與過擬合
4 3 11 規模與容量
4 3 12 欠訓練與過度訓練
4 3 13 結構變化
4 4 卷積神經網路
4 4 1 卷積運算與相關運算
4 4 2 卷積特徵映射圖
4 4 3 池化特徵映射圖
4 4 4 激活特徵映射圖
4 4 5 CNN的一般結構
4 4 6 LeNet
4 4 7 Hubel-Wiesel實驗
4 5 循環神經網路
4 5 1 時序性
4 5 2 單向RNN
4 5 3 雙向RNN
4 5 4 BPTT演算法
4 5 5 梯度消失問題
4 5 6 LSTM
習題4
第5章 編程實驗
5 1 實驗環境安裝
5 1 1 安裝Python
5 1 2 安裝MindSpore
5 1 3 安裝Jupyter
5 1 4 安裝工具庫
5 2 線性回歸
5 2 1 示例驗證
5 2 2 房價預測
5 2 3 三維情況
5 3 邏輯回歸
5 3 1 跳高問題
5 3 2 房屋出租
5 3 3 數據標準化
5 4 K-Means與GNB
5 4 1 K-Means
5 4 2 GNB
5 5 MindSpore基礎
5 5 1 張量的屬性
5 5 2 張量的生成
5 5 3 張量的運算和操作
5 5 4 數據集的載入和處理
5 5 5 網路的構建
5 5 6 損失函數
5 6 手寫體數字識別
5 6 1 設計概要
5 6 2 數據準備
5 6 3 構建MLP
5 6 4 確定訓練參數及相關選項
5 6 5 模型的編譯
5 6 6 設置檢查點
5 6 7 模型的訓練
5 6 8 模型的評估
5 6 9 模型的載入
附錄 習題答案
習題1答案
習題2答案
習題3答案
習題4答案
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