人工智能原理与实践基于Python语言和TensorFlow_14673037.pdf

前言2016年，在谷歌公司的AlphaGo击败韩国围棋选手李世石后，掀起了新一轮的人工智能学习热潮。经过近两三年的发展与普及，人工智能的应用遍地开花，逐渐渗透到人们生活的各个领域，并对这些领域的发展起到了不同程度的推动作用。众所周知，计算机发展到高级阶段，人工智能是其重要发展方向，机器学习则是人工智能的一个工具，而深度学习又包含在机器学习中，是机器学习的一部分。不管是人工智能的学习还是机器学习或者是深度学习，它们皆是基于线性代数、矩阵、微积分、概率论等数学理论的，具有复杂的数学模型和算法。这些枯燥复杂的数学公式增加了人工智能入门的难度，影响了许多对人工智能领域感兴趣的读者继续学习下去的信心，甚至让他们经历了从有兴趣到放弃的过程。能够使对人工智能感兴趣的零基础初学者顺利走完由有兴趣到入门，由零基础到略懂的阶段，则是作者撰写本书的动力。希望本书能够帮助广大的人工智能初学者跨过初期学习的难关，享受到学习人工智能技术的乐趣。深度学习的框架有许多，其中应用最广泛的是谷歌公司开发AlphaGo所用的TensorFlow平台框架，它集合了神经网络的各种算法和函数，并形成了一个工具箱。同时，TensorFlow是基于Python编程语言的，具有简单易学、能轻松上手的优势，因此一经开源便受到了各行各业的喜爱。本书从人工智能的基础原理讲起，逐一介绍Python语言、TensorFlow的基本概念和安装、TensorFlow的基础运作方式、使用TensorFlow实现MNIST机器学习、卷积神经网络、字词的向量表示、递归神经网络、人脸识别等内容。在介绍这些实战例子的同时，本书深入浅出地介绍了算法模型背后的理论内容。本书尽量减少对纯数学理论的研究探讨，对概念和一些理论知识也做了一定的简化处理；而且注重从实际问题出发，在章节设定上做到循序渐进，在实践中介绍知识点和关联应用，确保读者能够快速地掌握各个知识点及相关技术，可以使用TensorFlow来做一些实际工作，并逐渐具备进一步自学的能力。由于编写仓促，编写水平有限，书中难免出现疏漏和不妥之处，敬请各位读者多多批评指正。本人与几位同事合作编写了本书，并在此过程中得到了他们的大量帮助，在此向何老师、杜老师表示衷心的感谢。张明2019年5月