裂变：秒懂人工智能的基础课

　　人工智能是指通过普通计算机程序实现的人类智能技术，这一学科不仅具有非凡的科学意义，对人类自身生存方式的影响也在不断加深。本书作为人工智能领域的入门读物，内容围绕人工智能的核心框架展开，具体包括数学基础知识、机器学习算法、人工神经网络原理、深度学习方法与实例、深度学习之外的人工智能和实践应用场景等模块。本书力图为人工智能初学者提供关于这一领域的全面认识，也为进一步的深入研究奠定坚实的基础。

　　王天一，北京邮电大学工学博士，在读期间主要研究方向是连续变量量子通信理论与系统，主持并参与了多项重要级别的科研项目，以主要作者身份发表了5篇SCI文章。 现任贵州大学大数据与信息工程学院副教授，极客时间专栏作者，主要研究方向是大数据与人工智能，研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。著有《人工智能革命》一书。

目录
第1 篇 数学基础 / 1
1 九层之台，起于累土：线性代数 / 2
2 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论 / 9
3 窥一斑而知全豹：数理统计 / 18
4 不畏浮云遮望眼：最优化方法 / 26
5 万物皆数，信息亦然：信息论 / 33
6 明日黄花迹难寻：形式逻辑 / 41
第2 篇 机器学习 / 51
7“数”山有路，学海无涯：机器学习概论 / 52
8 简约而不简单：线性回归 / 60
9 大道至简：朴素贝叶斯方法 / 68
10 衍化至繁：逻辑回归 / 75
11 步步为营，有章可循：决策树 / 82
12 穷则变，变则通：支持向量机 / 89
13 三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习 / 97
14 物以类聚，人以群分：聚类分析 / 104
15 好钢用在刀刃上：降维学习 / 111
第3 篇 人工神经网络 / 119
16 道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 / 120
17 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器 / 126
18 左手信号，右手误差：多层感知器 / 134
19 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络 / 142
20 看不见的手：自组织特征映射 / 149
21 水无至清，人莫至察：模糊神经网络 / 156
第4 篇 深度学习 / 163
22 空山鸣响，静水流深：深度学习概述 / 164
23 前方有路，未来可期：深度前馈网络 / 170
24 小树不修不直溜：深度学习中的正则化 / 177
25 玉不琢不成器：深度学习中的优化 / 185
26 空竹里的秘密：自编码器 / 192
27 困知勉行者勇：深度强化学习 / 200
第5 篇 神经网络实例 / 207
28 枯木逢春：深度信念网络 / 208
29 见微知著：卷积神经网络 / 214
30 昨日重现：循环神经网络 / 221
31 左右互搏：生成式对抗网络 / 228
32 三重门：长短期记忆网络 / 235
第6 篇 深度学习之外的人工智能 / 243
33 一图胜千言：概率图模型 / 244
34 乌合之众的逆袭：集群智能 / 253
35 授人以鱼不如授人以渔：迁移学习 / 260
36 滴水藏海：知识图谱 / 267
第7 篇 应用场景 / 273
37 你是我的眼：计算机视觉 / 274
38 嘿，Siri：语音处理 / 280
39 心有灵犀一点通：对话系统 / 286
40 数字巴别塔：机器翻译 / 292
参考文献 / 299