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| 編輯推薦： |
1.华为HiAI认证指定教材；
2.本书摒弃了以清单罗列知识点的生硬做法，用逻辑性更强的文字描述知识点与知识点之间的联系；
3.本书按模块学习，内容深入浅出，使学生思路清晰，条理清楚，能够更好地掌握知识。
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| 內容簡介： |
本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、 HiAI、?N腾，以及人工智能综合实验等内容?这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的?全书注重理论与实践的结合， 注重算法与框架的实际应用与实现方法， 注重创新思维的训练与培养?
本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，也可作为自动化?电气工程及其自动化?计算机科学与技术?电子信息工程等专业学生“人工智能” 课程的本科生?研究生教材， 也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考?
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| 關於作者： |
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华为技术有限公司，成立于1987年，总部位于广东省深圳市龙岗区。华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于实现未来信息社会、构建更美好的全联接世界。2013年，华为首超全球大电信设备商爱立信，排名《财富》世界500强第315位。华为的产品和解决方案已经应用于全球170多个国家，服务全球运营商50强中的45家及全球1/3的人口。
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| 目錄：
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第 1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能的概念 1
1.1.1 什么是人工智能 1
1.1.2 AI、机器学习、深度学习的关系 3
1.1.3 AI的分类 4
1.1.4 AI的发展史 4
1.1.5 AI的3大学派 8
1.2 AI相关技术概览 9
1.2.1 深度学习框架介绍 10
1.2.2 AI处理器简介 11
1.2.3 AI产业生态 13
1.2.4 华为云企业智能应用平台 15
1.3 AI的技术领域与应用领域 17
1.3.1 AI技术领域 17
1.3.2 AI应用领域 19
1.3.3 AI所处的阶段 21
1.4 华为AI发展战略 21
1.4.1 全栈全场景AI解决方案 21
1.4.2 华为AI全栈方向 21
1.5 AI的争议 23
1.5.1 算法偏见 23
1.5.2 隐私问题 24
1.5.3 技术与伦理的矛盾 24
1.5.4 大家都会失业吗？ 24
1.6 AI的发展趋势 24
1.7 本章小结 26
1.8 习题 26
第 2章 机器学习 27
2.1 机器学习概述 27
2.1.1 机器学习算法的理性认识 28
2.1.2 机器学习解决的主要问题 29
2.2 机器学习的分类 29
2.2.1 监督学习 30
2.2.2 无监督学习 31
2.2.3 半监督学习 31
2.2.4 强化学习 32
2.3 机器学习的整体流程 33
2.3.1 数据收集 33
2.3.2 数据清洗 34
2.3.3 特征选择 35
2.3.4 模型构建整体流程 36
2.3.5 模型评估 37
2.4 模型中的参数与超参数 40
2.4.1 梯度下降 41
2.4.2 验证集与超参数搜索 42
2.4.3 交叉验证 43
2.5 机器学习的常见算法 43
2.5.1 线性回归 44
2.5.2 逻辑回归 46
2.5.3 决策树 48
2.5.4 支持向量机 49
2.5.5 K近邻算法 50
2.5.6 朴素贝叶斯 51
2.5.7 集成学习 52
2.5.8 聚类算法 54
2.6 案例详解 54
2.7 本章小结 56
2.8 习题 57
第3章 深度学习概览 58
3.1 深度学习简介 58
3.1.1 深度神经网络 59
3.1.2 深度学习的发展历程 59
3.1.3 感知器算法 60
3.2 训练法则 62
3.2.1 损失函数 62
3.2.2 梯度下降算法 63
3.2.3 反向传播算法 64
3.3 激活函数 66
3.4 正则化 67
3.4.1 参数惩罚 67
3.4.2 数据集扩充 69
3.4.3 Dropout 69
3.4.4 提前停止训练 70
3.5 优化器 70
3.5.1 动量优化器 70
3.5.2 Adagrad优化器 71
3.5.3 RMSprop优化器 72
3.5.4 Adam优化器 72
3.6 神经网络类型 73
3.6.1 卷积神经网络 73
3.6.2 循环神经网络 76
3.6.3 生成对抗网络 78
3.7 常见问题 79
3.7.1 数据不平衡问题 79
3.7.2 梯度消失与梯度爆炸 80
3.7.3 过拟合问题 80
3.8 本章小结 80
3.9 习题 80
第4章 深度学习开发框架 82
4.1 深度学习开发框架简介 82
4.1.1 PyTorch介绍 82
4.1.2 MindSpore介绍 82
4.1.3 TensorFlow介绍 84
4.2 TensorFlow 2.0基础 85
4.2.1 TensorFlow 2.0简介 85
4.2.2 张量介绍 85
4.2.3 TensorFlow 2.0 Eager Execution 85
4.2.4 TensorFlow 2.0 AutoGraph 85
4.3 TensorFlow 2.0模块介绍 86
4.3.1 常见模块介绍 86
4.3.2 Keras接口 86
4.4 TensorFlow 2.0开发基本步骤 87
4.4.1 环境搭建 87
4.4.2 开发流程 88
4.5 本章小结 90
4.6 习题 90
第5章 华为AI开发框架MindSpore 92
5.1 MindSpore开发框架简介 92
5.1.1 MindSpore架构 92
5.1.2 MindSpore的设计理念 93
5.1.3 MindSpore的优点 98
5.2 MindSpore开发与应用 99
5.2.1 环境搭建 99
5.2.2 MindSpore相关组件及概念 101
5.2.3 用MindSpore实现手写数字识别 102
5.3 本章小结 109
5.4 习题 109
第6章 华为Atlas人工智能计算解决方案 110
6.1 ?N腾AI处理器的硬件架构 110
6.1.1 ?N腾AI处理器硬件的逻辑架构 110
6.1.2 达芬奇架构 110
6.2 ?N腾AI处理器的软件架构 114
6.2.1 ?N腾AI处理器软件的逻辑架构 114
6.2.2 ?N腾AI处理器神经网络软件流 116
6.2.3 ?N腾AI处理器软件流各功能模块介绍 117
6.2.4 ?N腾AI处理器的数据流程 131
6.3 Atlas人工智能计算解决方案 132
6.3.1 Atlas加速AI推理 132
6.3.2 Atlas加速AI训练 142
6.3.3 Atlas端、边、云协同 144
6.4 Atlas的行业应用 145
6.4.1 电力：智能电网一站式ICT解决方案 145
6.4.2 智慧金融：全面数字化转型 145
6.4.3 智能制造：机器与思想的数字化融合 146
6.4.4 智慧交通：人悦于行，物优其流 146
6.4.5 超算：打造人工智能平台 147
6.5 本章小结 147
6.6 习题 148
第7章 华为智能终端AI能力开放平台 149
7.1 HUAWEI HiAI平台介绍 149
7.1.1 HUAWEI HiAI 平台架构 150
7.1.2 HUAWEI HiAI Foundation 151
7.1.3 HUAWEI HiAI Engine 153
7.1.4 HUAWEI HiAI Service 153
7.2 基于HUAWEI HiAI平台开发App 154
7.3 HUAWEI HiAI部分解决方案 156
7.3.1 HUAWEI HiAI助力聋哑人士 156
7.3.2 HUAWEI HiAI提升元贝驾考应用的视觉体验 157
7.3.3 HUAWEI HiAI赋能携程旅行 157
7.3.4 HUAWEI HiAI赋能WPS文档检测校正 158
7.4 本章小结 160
7.5 习题 161
第8章 华为云企业智能应用平台 162
8.1 华为云EI服务家族 162
8.1.1 华为云EI智能体 163
8.1.2 EI基础平台——华为HiLens 166
8.1.3 EI基础平台——图引擎服务 169
8.1.4 EI家族其他服务介绍 170
8.2 ModelArts 178
8.2.1 ModelArts功能介绍 178
8.2.2 ModelArts的产品结构及应用 179
8.2.3 ModelArts的产品优势 180
8.2.4 访问ModelArts的方式 180
8.2.5 ModelArts使用简介 181
8.3 华为云EI解决方案 182
8.3.1 OCR服务实现报销发票全流程自动化案例 182
8.3.2 OCR助力智慧物流案例 183
8.3.3 对话机器人 183
8.3.4 某区企业智能问答案例 185
8.3.5 基因知识图谱案例 186
8.3.6 基于知识图谱的政策查询 186
8.3.7 智慧园区案例 187
8.3.8 人流统计及热力图案例 188
8.3.9 车辆识别案例 188
8.3.10 入侵识别案例 189
8.3.11 中石油认知计算平台——测井油气层识别 190
8.4 本章小结 191
8.5 习题 192
附录A HiAI Engine具体API简介 193
附录B 习题解答 200
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