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人工智能创新实验教程

  • 作 者:田小林 孙其功 焦李成 候彪
  • 书代号:615400
  • I S B N:978-7-5606-5852-0
  • 出版日期:2020-08
  • 印刷日期:2020-08
  • 业务分类:本科;
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人工智能是一门新的交叉学科,近年来涌现出了许多新的算法模型和框架。本书面向人工智能算法的实践与应用,参考了顶级会议和国内外竞赛平台的内容,将所涉及的分类、检测、识别、预测等多项实验任务进行归类和优化整理。书中对每个实验的背景与内容都进行了详细阐述,对实验的要求与评估方法进行了深入讨论,对实验数据及来源进行了详尽描述,并给出了参考文献,以便于有兴趣的读者进一步研究和探索。

本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、人工智能等专业方向的研究人员提供参考,也可作为相关专业本科生和研究生的实践教学参考书,同时可供对人工智能应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

自2012年AlexNet在ImageNet的图像分类竞赛中获得冠军后,深度学习、人工智能便逐渐成为人们关注的热点。2016年,AlphaGo横空出世,一度击败来自中国、日本和韩国三大围棋强国的世界顶尖棋手,又为深度学习和人工智能技术蒙上了一层神秘的面纱。

其实人工智能并不像科幻电影中那样如“黑魔法”一般神奇而遥远,许多人工智能技术的应用都与我们的生活息息相关。例如,知乎话题标签的自动标注将带来更流畅的用户体验;危险品检测、裂纹检测和农作物病害检测等将更好地帮助我们防患于未然;交通卡口车辆信息的精准识别和医学影像智能诊断都可以带来更便利的生活;刷抖音的时候用到了短视频内容理解与推荐技术;使用谷歌翻译或有道翻译精确地翻译文本时背后有自然语言处理技术的支撑;准确地预测顾客点击广告的概率也为商家带来了更大的商机;等等。

本书作为一本人工智能实验指导教材,涵盖了图像、语音和文本等人工智能技术广泛应用的几个领域,涉及分类、检测、识别、预测等多类实验任务,在每个实验中都详细介绍了实验背景与内容、实验要求与评估、数据来源与描述,以便更好地帮助读者熟悉实验任务并动手实践。

本书的主要特点如下:

(1) 以实践与应用为导向。本书的定位为人工智能实验指导教材,侧重于指导学生完成实践任务,并不涉及太多的深度学习、机器学习等相关理论的讲解,实验中所使用算法的类型也没有限制。实验内容多来源于实际应用,如城市区域功能分类、商家招牌的分类与检测、用户贷款风险预测、验证码识别等。

(2) 取材广泛。本书中的实验参考了ICCV、CVPR等顶级会议以及国内外多个竞赛平台的竞赛内容。这些会议包括ICCV、CVPR、ECCV、IJCAI和IGARSS,竞赛平台主要有AI Challenger、天池、百度点石、Jdata、Data Castle、biendata和Data Foundation等。

(3) 内容翔实细致。每个实验的实验背景与内容部分宏观上给出了该实验的背景信息与大致内容;实验要求与评估部分细致地列出了实验中要完成的任务与评估实验结果用到的评估准则;数据来源与描述部分详细地介绍了实验中用到的数据。

本书内容在安排上无先后之分,读者可根据自己的兴趣阅读感兴趣的章节。若读者已经具备一定的相关领域的知识,并有一定的编程实现相关机器学习算法的经验,则学习效果更好。本书可帮助读者通过实践进一步理解已学习的理论,并了解人工智能技术在各个领域的广泛应用。

本书由田小林、孙其功、焦李成、侯彪共同编写。

十分感谢西安电子科技大学人工智能学院各位同仁的支持与帮助,尤其感谢张杨、孟令研、王凤鸽、张杰等为本书材料收集与整理所付出的时间和精力。

人工智能技术发展迅猛且涉及领域繁杂,而作者水平有限,书中难免有欠妥之处,还望广大读者批评指正。

作 者

2020年7月

于西安电子科技大学

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