裂變：秒懂人工智能的基礎(chǔ)課

目錄
第1 篇 數(shù)學基礎(chǔ) / 1
1 九層之臺，起于累土：線性代數(shù) / 2
2 月有陰晴圓缺，此事古難全：概率論 / 9
3 窺一斑而知全豹：數(shù)理統(tǒng)計 / 18
4 不畏浮云遮望眼：最優(yōu)化方法 / 26
5 萬物皆數(shù)，信息亦然：信息論 / 33
6 明日黃花跡難尋：形式邏輯 / 41
第2 篇 機器學習 / 51
7“數(shù)”山有路，學海無涯：機器學習概論 / 52
8 簡約而不簡單：線性回歸 / 60
9 大道至簡：樸素貝葉斯方法 / 68
10 衍化至繁：邏輯回歸 / 75
11 步步為營，有章可循：決策樹 / 82
12 窮則變，變則通：支持向量機 / 89
13 三個臭皮匠，賽過諸葛亮：集成學習 / 97
14 物以類聚，人以群分：聚類分析 / 104
15 好鋼用在刀刃上：降維學習 / 111
第3 篇 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 119
16 道法自然，久藏玄冥：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生理學背景 / 120
17 一個青年才俊的意外死亡：神經(jīng)元與感知器 / 126
18 左手信號，右手誤差：多層感知器 / 134
19 各人自掃門前雪：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 142
20 看不見的手：自組織特征映射 / 149
21 水無至清，人莫至察：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 156
第4 篇 深度學習 / 163
22 空山鳴響，靜水流深：深度學習概述 / 164
23 前方有路，未來可期：深度前饋網(wǎng)絡(luò) / 170
24 小樹不修不直溜：深度學習中的正則化 / 177
25 玉不琢不成器：深度學習中的優(yōu)化 / 185
26 空竹里的秘密：自編碼器 / 192
27 困知勉行者勇：深度強化學習 / 200
第5 篇 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例 / 207
28 枯木逢春：深度信念網(wǎng)絡(luò) / 208
29 見微知著：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 214
30 昨日重現(xiàn)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 221
31 左右互搏：生成式對抗網(wǎng)絡(luò) / 228
32 三重門：長短期記憶網(wǎng)絡(luò) / 235
第6 篇 深度學習之外的人工智能 / 243
33 一圖勝千言：概率圖模型 / 244
34 烏合之眾的逆襲：集群智能 / 253
35 授人以魚不如授人以漁：遷移學習 / 260
36 滴水藏海：知識圖譜 / 267
第7 篇 應用場景 / 273
37 你是我的眼：計算機視覺 / 274
38 嘿，Siri：語音處理 / 280
39 心有靈犀一點通：對話系統(tǒng) / 286
40 數(shù)字巴別塔：機器翻譯 / 292
參考文獻 / 299