第1章 人工智能概述 1 1.1 人工智能簡介 1 1.1.1 人工智能的定義 1 1.1.2 人工智能的分類 2 1.1.3 人工智能的起源和發(fā)展 3 1.1.4 人工智能的應用領域 7 1.2 人工智能技術領域 9 1.2.1 人工智能四要素 10 1.2.2 人工智能技術框架 11 1.2.3 人工智能技術的發(fā)展趨勢 13 1.3 人工智能的意義及挑戰(zhàn) 14 1.3.1 發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略意義 15 1.3.2 人工智能的挑戰(zhàn) 16 1.4 人工智能初體驗 17 1.4.1 百度EasyDL介紹 17 1.4.2 百度EasyDL應用――貓狗分類 18 1.5 本章總結 31 本章習題 31 第2章 機器學習 33 2.1 機器學習簡介 33 2.1.1 機器學習的定義 34 2.1.2 機器學習的發(fā)展歷程 35 2.1.3 機器學習的應用領域 38 2.2 機器學習進階 40 2.2.1 機器學習的分類 40 2.2.2 機器學習的基本術語 44 2.2.3 機器學習的流程 47 2.2.4 機器學習的常用算法 48 2.3 深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡 56 2.3.1 深度學習 56 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡 59 2.4 機器學習的應用體驗 63 2.4.1 線性回歸――預測工資 63 2.4.2 邏輯回歸――預測期末考試成績能否及格 65 2.5 本章總結 67 本章習題 68 第3章 計算機視覺 70 3.1 計算機視覺簡介 70 3.1.1 計算機視覺的發(fā)展歷程 70 3.1.2 計算機視覺的實現(xiàn)原理 72 3.1.3 計算機視覺的典型應用 74 3.2 基于深度學習的視覺技術 75 3.2.1 圖像分類 75 3.2.2 目標檢測 77 3.2.3 圖像分割 80 3.2.4 軌跡跟蹤 81 3.3 OpenCV的基礎 84 3.3.1 OpenCV的安裝 85 3.3.2 OpenCV的圖像處理 86 3.3.3 OpenCV的視頻處理 88 3.4 計算機視覺的應用體驗 90 3.4.1 基于OpenCV的人臉識別 90 3.4.2 基于百度EasyDL OCR平臺的車牌識別 95 3.5 本章總結 108 本章習題 108 第4章 智能語音 109