完结共69章
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内容提要
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前言
资源与支持
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的发展史
1.3 人工智能的技术原理
1.4 人工智能的应用方向
1.5 人工智能的影响
1.6 人工智能岗位概述
第2章 数据预处理
2.1 什么是数据预处理
2.2 数据清洗
2.3 特征工程
第3章 数据可视化
3.1 数据可视化基础
3.2 数据可视化原则
3.3 常用的数据可视化图表
3.4 数据可视化与人工智能
3.5 数据可视化与道德的关系
第4章 机器学习基础
4.1 机器学习基本概念
4.2 认识机器学习的经典模型及其应用方法
4.3 模型的生命周期
第5章 监督学习模型
5.1 监督学习概述
5.2 线性回归模型
5.3 处理分类问题
5.4 逻辑回归模型
5.5 贝叶斯分类器
5.6 决策树
5.7 KNN算法
第6章 无监督学习算法
6.1 无监督学习概述
6.2 聚类
6.3 参数估计
6.4 降维
第7章 神经网络基础
7.1 认识神经网络
7.2 神经网络的历史和推理
7.3 全连接神经网络
7.4 详解神经网络的推理和训练
7.5 更多类型的神经网络
7.6 经典的神经网络模型
7.7 深度学习面临的挑战
第8章 训练深度神经网络
8.1 数据预处理
8.2 权重初始化
8.3 模型优化算法
8.4 正则化
8.5 学习率和提前停止
8.6 模型训练技巧
第9章 智能对话
9.1 智能对话系统概述
9.2 自然语言理解模块
9.3 知识库模块
9.4 对话流程管理模块
第10章 知识图谱
10.1 认识知识图谱
10.2 知识图谱的数据模型
10.3 知识图谱的本体及其影响
10.4 知识图谱的构建
10.5 知识图谱的存储
10.6 基于知识图谱的应用
10.7 构建一个属于自己的知识图谱
更新时间：2025-05-19 16:28:03