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本书介绍了人工智能的8个核心方向，包括搜索、机器学习、线性回归、决策树、神经网络、计算机视觉、自然语言处理、强化学习，特别归纳了其中适合中学阶段学习的关键知识点，将帮助读者了解人工智能前沿方向的核心原理，并从科学的视角观察与理解前沿科研成果。书中的每一章均配备作业题与编程习题，让读者在练习中加深对原理与算法的理解。

第0章 数学与编程基础

引言

0.1 数学基础

0.2 编程基础

练习题

编程

第1章 搜索

引言

1.1 搜索问题的定义

1.2 搜索算法基础

1.3 盲目搜索

1.4 启发式搜索

1.5 对抗搜索

本章总结

历史回顾

练习题

第2章 机器学习

引言

2.1 监督学习的概念

2.2 数据集与损失函数

2.3 泛化

2.4 过拟合与欠拟合

2.5 创建数据集

2.6 无监督与半监督学习

本章总结

历史回顾

练习题

第3章 线性回归

引言

3.1 线性回归

3.2 优化方法

3.3 二分类问题

3.4 多分类问题

3.5 岭回归

3.6 套索回归

本章总结

练习题

第4章 决策树、梯度提升和随机森林

引言

4.1 决策树

4.2 随机森林

4.3 梯度提升

本章总结

历史回顾

参考文献

练习题

第5章 神经网络

引言

5.1 深度线性网络

5.2 非线性神经网络

5.3 反向传播计算导数

本章总结

历史回顾

练习题

第6章 计算机视觉

引言

6.1 什么是计算机视觉

6.2 图像的形成

6.3 线性滤波器

6.4 边缘检测

6.5 卷积神经网络

本章总结

历史回顾

参考文献

练习题

第7章 自然语言处理

引言

7.1 语言模型

7.2 字模型与词模型

7.3 向量语义

7.4 基于神经网络的自然语言处理

本章总结

历史回顾

练习题

第8章 马尔可夫决策过程与强化学习

引言

8.1 马尔可夫链

8.2 马尔可夫决策过程

8.3 强化学习

本章总结

历史回顾

参考文献

练习题

附录A 数学基础

A.1 导数

A.2 概率

A.3 矩阵

附录B 编程基础

B.1 整数类型的运算

B.2 变量命名规则

B.3 关系表达式和逻辑表达式

B.4 函数调用中的传值和传引用

B.5 复杂类型

B.6 一些技巧

B.7 编程风格

姚期智，世界著名计算机学家，2000年图灵奖获得主，中国科学院院士，美国科学院外籍院士，美国艺术与科学学院外籍院士，清华大学交叉信息研究院院长，清华学堂计算机科学实验班（姚班）与人工智能班（智班）首席教授。

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书籍介绍

本书介绍了人工智能的8个核心方向，包括搜索、机器学习、线性回归、决策树、神经网络、计算机视觉、自然语言处理、强化学习，特别归纳了其中适合中学阶段学习的关键知识点，将帮助读者了解人工智能前沿方向的核心原理，并从科学的视角观察与理解前沿科研成果。书中的每一章均配备作业题与编程习题，让读者在练习中加深对原理与算法的理解。