编辑推荐
人工智能的早期发展遵循的是符号主义学派的路径，但狭窄的应用领域让它在短暂的辉煌之后迅速走向沉寂。吸取了符号主义学派的教训，连接主义学派以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。这种思路在一定程度上实现了人脑形象思维，也带来了今天人工智能的核心技术。王天一著的《裂变(秒懂人工智能的基础课)》在内容安排上将围绕机器学习与神经网络等核心概念展开，并结合当下火热的深度学习技术，勾勒出人工智能发展的基本轮廓与主要路径。
作者简介
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 九层之台，起于累土：线性代数
2 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论
3 窥一斑而知全豹：数理统计
4 不畏浮云遮望眼：最优化方法
5 万物皆数，信息亦然：信息论
6 明日黄花迹难寻：形式逻辑
第2篇 机器学习
7“数”山有路，学海无涯：机器学习概论
8 简约而不简单：线性回归
9 大道至简：朴素贝叶斯方法
10 衍化至繁：逻辑回归
11 步步为营，有章可循：决策树
12 穷则变，变则通：支持向量机
13 三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习
14 物以类聚，人以群分：聚类分析
15 好钢用在刀刃上：降维学习
第3篇 人工神经网络
16 道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景
17 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器
18 左手信号，右手误差：多层感知器
19 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络
20 看不见的手：自组织特征映射
21 水无至清，人莫至察：模糊神经网络
第4篇 深度学习
22 空山鸣响，静水流深：深度学习概述
23 前方有路，未来可期：深度前馈网络
24 小树不修不直溜：深度学习中的正则化
25 玉不琢不成器：深度学习中的优化
26 空竹里的秘密：自编码器
27 困知勉行者勇：深度强化学习
第5篇 神经网络实例
28 枯木逢春：深度信念网络
29 见微知著：卷积神经网络
30 昨日重现：循环神经网络
31 左右互搏：生成式对抗网络
32 三重门：长短期记忆网络
第6篇 深度学习之外的人工智能
33 一图胜千言：概率图模型
34 乌合之众的逆袭：集群智能
35 授人以鱼不如授人以渔：迁移学习
36 滴水藏海：知识图谱
第7篇 应用场景
37 你是我的眼：计算机视觉
38 嘿，Siri：语音处理
39 心有灵犀一点通：对话系统
40 数字巴别塔：机器翻译
参考文献
人工智能的早期发展遵循的是符号主义学派的路径，但狭窄的应用领域让它在短暂的辉煌之后迅速走向沉寂。吸取了符号主义学派的教训，连接主义学派以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。这种思路在一定程度上实现了人脑形象思维，也带来了今天人工智能的核心技术。王天一著的《裂变(秒懂人工智能的基础课)》在内容安排上将围绕机器学习与神经网络等核心概念展开，并结合当下火热的深度学习技术，勾勒出人工智能发展的基本轮廓与主要路径。
作者简介
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 九层之台，起于累土：线性代数
2 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论
3 窥一斑而知全豹：数理统计
4 不畏浮云遮望眼：最优化方法
5 万物皆数，信息亦然：信息论
6 明日黄花迹难寻：形式逻辑
第2篇 机器学习
7“数”山有路，学海无涯：机器学习概论
8 简约而不简单：线性回归
9 大道至简：朴素贝叶斯方法
10 衍化至繁：逻辑回归
11 步步为营，有章可循：决策树
12 穷则变，变则通：支持向量机
13 三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习
14 物以类聚，人以群分：聚类分析
15 好钢用在刀刃上：降维学习
第3篇 人工神经网络
16 道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景
17 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器
18 左手信号，右手误差：多层感知器
19 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络
20 看不见的手：自组织特征映射
21 水无至清，人莫至察：模糊神经网络
第4篇 深度学习
22 空山鸣响，静水流深：深度学习概述
23 前方有路，未来可期：深度前馈网络
24 小树不修不直溜：深度学习中的正则化
25 玉不琢不成器：深度学习中的优化
26 空竹里的秘密：自编码器
27 困知勉行者勇：深度强化学习
第5篇 神经网络实例
28 枯木逢春：深度信念网络
29 见微知著：卷积神经网络
30 昨日重现：循环神经网络
31 左右互搏：生成式对抗网络
32 三重门：长短期记忆网络
第6篇 深度学习之外的人工智能
33 一图胜千言：概率图模型
34 乌合之众的逆袭：集群智能
35 授人以鱼不如授人以渔：迁移学习
36 滴水藏海：知识图谱
第7篇 应用场景
37 你是我的眼：计算机视觉
38 嘿，Siri：语音处理
39 心有灵犀一点通：对话系统
40 数字巴别塔：机器翻译
参考文献
| ISBN | 9787121340741 |
|---|---|
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 作者 | 王天一 |
| 尺寸 | 32 |