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| 內容簡介： |
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本书按照人工智能模型训练开发流程介绍了人工智能模型训练开发技术，包括PaddlePaddle的简介及基础知识、线性回归、卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、推荐算法、计算机视觉、迁移学习、图像分类、图像识别等，并通过实际的操作案例详细、直观地讲解了人工智能算法和模型的实现过程，可帮助开发人员快速完成人工智能等相关开发任务。本书内容简明通俗，便于理解，不仅可以拓宽读者的知识面，还可以培养计算机应用能力和解决问题的能力，具有实用、操作性强等特点。本书既可作为高等职业院校和应用型本科人工智能、大数据等相关专业的教学用书，也可作为相关专业人员自学的参考书和培训教材。为方便教学，本书配备电子课件等教学资源。凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com注册后免费下载。如有问题请致信cmpgaozhi@sina.com，或致电010-88379375联系营销人员。
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目 录前言二维码索引任务1走进人工智能任务目标 001任务描述 001任务准备 0011.1 人工智能与深度学习 0021.2 人工智能深度学习的使用步骤 0041.3 人工智能深度学习框架 0091.4 人工智能的应用 0101.5 AI 操作平台 012任务实施 015任务小结 019任务评价 019任务2初识PaddlePaddle任务目标 020任务描述 020任务准备 0202.1 PaddlePaddle 简介 0212.2 PaddlePaddle 行业应用 0222.3 PaddlePaddle 环境搭建 0232.4 高层API 025任务实施 026任务小结 028任务评价 029任务3PaddlePaddle 基础知识任务目标 030任务描述 030任务准备 0303.1 张量 0313.2 动态图 0333.3 模型开发 034任务实施 045任务小结 047任务评价 047任务4线性回归——预测程序员月薪任务目标 049任务描述 049任务准备 0494.1 机器学习 0504.2 线性回归 0504.3 sklearn 库 052任务实施 053任务小结 057任务评价 057任务5卷积神经网络——猫狗分类任务目标 058任务描述 058任务准备 0585.1 机器学习分类 0595.2 卷积神经网络概述 060任务实施 062任务小结 067任务评价 067任务6LeNet 之眼疾识别任务目标 068任务描述 068任务准备 0686.1 LeNet?5 0696.2 AlexNet 0716.3 VGGNet 0726.4 GoogleLeNet 073任务实施 074任务小结 083任务评价 083任务7RNN 实现谣言检测任务目标 084任务描述 084任务准备 0847.1 循环神经网络 0857.2 LSTM 模型 085任务实施 086任务小结 098任务评价 098任务8GRU 电影评论情感分析任务目标 099任务描述 099任务准备 0998.1 自然语言处理 1008.2 词向量Word2Vec 102任务实施 105任务小结 111任务评价 111任务9电影系统推荐任务目标 112任务描述 112任务准备 1129.1 推荐系统概述 1139.2 推荐系统本质 1149.3 常用的推荐系统算法 1149.4 实践中的推荐系统 115任务实施 116任务小结 127任务评价 127任务10目标检测——火灾烟雾检测任务目标 128任务描述 128任务准备 12810.1 目标检测概述 12910.2 常用的开源数据集 13210.3 PaddleDetection 135 10.4 用户数据处理 138任务实施 143任务小结 147任务评价 148任务11PaddleHub 实现桃子分拣任务目标 149任务描述 149任务准备 14911.1 迁移学习 15011.2 PaddleHub 150任务实施 153任务小结 157任务评价 157任务12使用EasyDL 实现图像分类任务目标 158任务描述 158任务准备 15812.1 什么是EasyDL 15912.2 EasyDL 应用场景 15912.3 EasyDL 的优势 160任务实施 160任务小结 176任务评价 176任务13使用EasyDL 实现芯片划痕质检任务目标 177任务描述 177任务准备 17713.1 什么是工业质检 17813.2 芯片划痕质检案例介绍 17813.3 其他工业质检的应用案例 179任务实施 179任务小结 195任务评价 195参考文献 196
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前 言人工智能技术的高速发展将深刻改变人类社会的方方面面。为了紧跟人工智能的发展战略，医疗、交通、航天、工业等各个领域都在大力发展人工智能技术。人工智能的效率和准确率也在不断提高，它完成了传统模式下需要消耗大量的人力和物力才能完成的工作，提高了工作效率，降低了成本。本书为人工智能产品的实现提供技术指导，可帮助开发人员快速实现人工智能产品的开发。本书的特点本书从不同的视角对人工智能的框架及典型的案例进行介绍，主要包含人工智能简介、人工智能开发框架、线性回归、卷积神经网络、推荐算法、计算机视觉等知识。全书知识点的讲解由浅入深，内容系统全面。本书条理清晰，内容详细，每个任务都包含任务目标、任务描述、任务准备、任务实施、任务小结、任务评价6个模块。其中，任务目标对本任务内容的学习提出要求；任务准备对当前任务实现需要的理论和实操技术进行详细介绍；任务实施通过对任务背景、实验思路及任务步骤几个方面介绍任务解决的实际问题、任务的实现思路和任务的实现步骤，使读者能够全面掌握所学内容。本书的主要内容本书共有13个任务。任务1从人工智能基础知识开始，讲述了什么是人工智能、什么是深度学习、人工智能深度学习使用步骤、常用的人工智能深度学习框架、人工智能在各领域的应用等。任务2从PaddlePaddle的简介开始，详细介绍了PaddlePaddle的应用、环境搭建及高层API的特点。任务3详细介绍了PaddlePaddle基础知识，包括张量、动态图、模型开发等。任务4介绍了什么是机器学习、机器学习的算法分类，线性回归、sklearn库等内容，并实现了程序员月薪预测。任务5详细介绍了机器学习的分类、什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络中的输入层、卷积层、激励层、池化层、全连接层的概念和具体的工作等内容，并实现了猫狗分类。任务6详细讲解了常用的卷积模型的分类，包含LeNet5、AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet等内容，并实现了眼疾识别。任务7介绍了循环神经网络、LSTM模型等内容，并实现了谣言检测。任务8详细讲解了自然语言处理的概念、自然语言处理的发展历程、自然语言处理的应用、词向量Word2Vec的模型、门控循环单元神经网络等内容，并实现了电影评论情感分析。任务9详细讲解了什么是推荐系统、推荐系统的本质、常用的推荐系统算法、工业实践中的推荐系统等内容，并实现了电影系统推荐。任务10介绍了什么是目标检测、目标检测的应用场景、常用的开源数据集、PaddleDetection、用户数据处理等内容，并实现了火灾烟雾检测。任务11讲解了什么是迁移学习、什么是PaddleHub、PaddleHub的主要功能等内容，并实现了桃子分拣。任务12详细讲解了什么是EasyDL、EasyDL的应用场景、EasyDL的优势等内容，并实现了图像分类。任务13介绍了什么是工业质检、芯片划痕质检案例、其他工业质检应用案例等内容，并实现了芯片划痕质检。教学学时建议：任 务动手操作学时理论学时 任务1 走进人工智能24 任务2 初识PaddlePaddle22 任务3 PaddlePaddle基础知识22 任务4 线性回归——预测程序员月薪31 任务5 卷积神经网络——猫狗分类31 任务6 LeNet之眼疾识别33 任务7 RNN实现谣言检测31 任务8 GRU电影评论情感分析22 任务9 电影系统推荐33 任务10 目标检测——火灾烟雾检测33 任务11 PaddleHub实现桃子分拣33 任务12 使用EasyDL实现图像分类31 任务13 使用EasyDL实现芯片划痕质检33本书由盛鸿宇、王新强、魏建国编写。由于编者水平有限，书中难免出现疏漏或不足之处，敬请读者批评指正。编 者
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