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| 編輯推薦： |
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本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全
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| 內容簡介： |
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本书面向高等职业教育和应用型本科人才培养，在系统介绍了机器学习的基础上详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化方法。重点针对典型工作任务，详细讲解了卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的基本结构和主要操作。 全书共分为七个项目，项目一主要介绍了人工智能与机器学习和深度学习的关系；项目二主要介绍了机器学习及深度学习使用的开发工具及开发环境；项目三介绍了机器学习相关的数学基础知识：项目四对典型的机器学习算法进行了介绍；项目五对神经网络的结构和基本原理进行了剖析；项目六对卷积神经网络CNN的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明并应用TensorFlow实现图像分类；项目七对循环神经网络RNN的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明并应用TensorFlow实现文本分类。在各项目内容中融入了课程思政元素和部分“1 X”证书内容。 全书内容丰富，层次分明，主要面向人工智能技术应用及相关专业的高职学生及本科生，也可做为从事深度学习的工程技术人员的参考书目。
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| 關於作者： |
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张庆彬，男，博士，教授，硕士生导师。主要研究方向：复杂系统建模与智能优化。河北省“三三三人才工程”三层次人选，河北省职业教育教学创新团队负责人，河北省电子信息行业技术能手。承担河北省自然科学基金、河北省科技支撑计划、河北省教育厅、 河北省人社厅等科研项目 15 项，发表论文32篇，其中核心期刊6 篇， EI检索10篇，出版专著1部，主编教材2 本。《铁道通信与信息化技术》河北省专业群教学资源库负责人，《铁路传输系统》河北省职业院校精品在线开放课程负责人，《智能建筑技术基础》国家级精品资源共享课主讲教师。
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| 目錄：
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目 录
Contents
前言
模块一人工智能概述
单元一 人工智能 ００１
单元二 人工智能与机器学习０１０
实训一 手机里的人工智能 ０１７
知识技能拓展：AlphaGo ０１９
模块二
人工智能开发环境安装与使用
单元一 Anaconda 环境搭建 ０２０
单元二 Python 机器学习常用模块库的使用 ０３８
单元三 TensorFlow2.3 的安装 ０４９
实训二 Python 基本模块库的使用 ０６２
知识技能拓展：Jupyter Notebook 的使用 ０６４
模块三机器学习数学基础
单元一 机器学习中数据的表示与运算 ０７４
单元二 机器学习中的最优化问题 ０８１
单元三 数据降维 ０８７
实训三 主成分分析的实现 ０９２
知识技能拓展：机器学习中的概率与数理统计 ０９５
模块四机器学习算法
单元一 机器学习概述 １０１
单元二 监督学习算法 １０７
单元三 无监督学习算法 １１７
单元四 机器学习算法的正则化 １２３
实训四 KNN 的实现与应用——改进约会网站的配对效果 １２５
知识技能拓展：迁移学习 １２９
模块五神经网络
单元一 从生物神经网络到人工神经网络 １３２
单元二 神经网络的训练 １３８
单元三 深层神经网络 １４８
实训五 MNIST 手写数字识别 １５６
知识技能拓展：TensorFlow 模型优化算法 １６２
模块六卷积神经网络及
TensorFlow 实战
单元一 CNN 结构 １６９
单元二 图像分类 １７９
单元三 CNN 模型训练及测试 １８７
实训六 基于CNN 的图像分类 １９４
知识技能拓展：计算机视觉及其应用 ２０３
模块七循环神经网络及TensorFlow 实战
单元一 RNN 概述 ２１２
单元二 文本分类 ２２１
单元三 RNN 模型训练及测试 ２２５
实训七 电影评论分类实战 ２３１
知识技能拓展：自然语言处理及其应用 ２３８
参考文献 ２４２
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| 內容試閱：
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前 言
Preface
人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ＡＩ） 技术不断发展， 其应用场景日益增加， 正在深刻影响着诸多领域， 如交通、零售、能源、化工、制造、金融、医疗、天文地理、智慧城市等，引起经济结构、社会生活和工作方式的深刻变革， 并重塑世界经济发展的新格局。人工智能技术在全球发展中的重要作用已引起国际范围内的广泛关注和高度重视， 多个国家已将人工智能提升至关乎国家竞争力、国家安全的重大战略， 并出台了相关政策和规划，从国家机构、战略部署、资本投入、政策导向、技术研发、人才培养、构建产业链和生态圈等方面集中发力， 力求在全球竞争中抢占技术的制高点。
党中央高度重视人工智能发展， 强调要把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量， 努力实现高质量发展。我国人工智能发展被提升到国家战略高度， 开启了人工智能变革与创新的新时代。
人工智能技术及产业的蓬勃发展必然带来对人工智能人才的迫切需求， 尤其是对实用型、创新型、复合型人才的需求。但现在， 我国人工智能领域的高端人才稀缺， 培养德才兼备的高素质人工智能人才成为新时代的重要任务。
北京博海迪信息科技有限公司（泰克教育） 深耕ＩＣＴ （Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，信息通信技术） 教育行业至今２０ 年， 在人才培养、教材研发、实训云平台开发等诸多方面都取得了非常好的成绩。２０１９ 年３ 月， 北京博海迪信息科技有限公司推出了“泰克人工智能创新实践平台”， 在广泛的实践过程中取得了良好的应用效果。基于在ＩＣＴ 行业的经验积累和在人工智能方面教学成果的沉淀， 北京博海迪信息科技有限公司组织多所院校老师， 编写了职业教育人工智能领域系列教材， 通过完备的人工智能技术知识阐述与分析， 让读者更好地了解人工智能。
本书为该系列教材中的一本， 主要面向高等职业教育人工智能技术应用专业及相关专业高素质技术技能人才培养， 以全面提高学生的知识、能力和素养为核心， 在简要介绍机器学习基本知识的基础上， 详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化方法， 结合典型案例详细分析了卷积神经网络（ＣＮＮ） 和循环神经网络（ＲＮＮ） 的基本结构和主要操作， 并基于ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ 深度学习平台分别实现了图像分类和文本分类实战。各模块均设置了相应的实训项目， 以提高学生的实践能力。同时， 各模块后均设置了知识技能拓展内容， 以完善知识体系， 开拓学生的视野， 提高学习兴趣。在各模块内容中还融入了课程思政元素和部分职业技能等级证书内容， 进一步提高学生的专业技能和职业素养。
本书由张庆彬、刘佳任主编， 温洪念、齐会娟任副主编， 梁圩钰、赵丽君参与了编写。具体编写分工如下： 张庆彬编写了模块三和模块六、模块七的部分内容， 刘佳编写了模块一和模块四， 温洪念编写了模块六和模块七的部分内容， 齐会娟编写了模块二和模块五， 梁圩钰和赵丽君完成了部分实训内容和代码的编写与调试。
感谢泰克教育的领导和同仁对本书的编写提供的大力支持， 他们在内容整理、审阅等方面投入了大量的精力。
由于作者水平有限， 书中难免有不足之处， 恳请广大读者批评指正。
编 者
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