《人工智能技術(shù)入門》一書由楊正洪編著，旨在為讀者提供一個(gè)全面理解人工智能（AI）的框架，并深入探討其核心技術(shù)。本書共有11章，涵蓋了從AI概述到具體技術(shù)應(yīng)用的廣泛內(nèi)容。

楊正洪，畢業(yè)于美國(guó)State University of New York at Stony Brook，在美國(guó)硅谷從事AI和大數(shù)據(jù)相關(guān)研發(fā)工作十余年，華中科技大學(xué)和中國(guó)地質(zhì)大學(xué)客座教授，湖北省2013年海外引進(jìn)人才，并擁有多項(xiàng)國(guó)家專利。楊正洪參與了大數(shù)據(jù)和人工智能的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的制定，在2016年參與了公安部主導(dǎo)的“信息安全技術(shù)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全管理產(chǎn)品安全技術(shù)要求”的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)制定。楊正洪是中關(guān)村海外智庫(kù)專家顧問和住建部中規(guī)院專家顧問，曾擔(dān)任在美上市公司CTO、北京某國(guó)企CIO和上海某國(guó)企高級(jí)副總裁等職。多年從事人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐，出版了《智慧城市》《大數(shù)據(jù)技術(shù)入門》等多本暢銷書。

以下是對(duì)每個(gè)章節(jié)內(nèi)容的詳細(xì)總結(jié):

第1章：人工智能概述

本章介紹了人工智能的基本概念和發(fā)展歷程，從古希臘神話中的機(jī)器人夢(mèng)想到現(xiàn)代的人工智能研究。作者指出，雖然強(qiáng)人工智能仍然是一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的目標(biāo)，但當(dāng)前的研究和應(yīng)用主要集中在弱人工智能上。作者強(qiáng)調(diào)了AI在現(xiàn)代社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，并提出了對(duì)未來發(fā)展的展望。

第2章：AI產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用場(chǎng)景

本章討論了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及其對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的影響。作者通過列舉如無人駕駛汽車、人臉識(shí)別等實(shí)際案例，展示了AI如何推動(dòng)不同行業(yè)變革。同時(shí)，作者也指出了中國(guó)在政策支持下的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?，并提到了AI可能帶來的經(jīng)濟(jì)效益。

人工智能產(chǎn)業(yè)分為三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層包括芯片、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)等多項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施，為人工智能產(chǎn)業(yè)奠定硬件和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。技術(shù)層包括計(jì)算機(jī)視覺、語音語義識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等，多數(shù)人工智能技術(shù)公司以一項(xiàng)或多項(xiàng)技術(shù)細(xì)分領(lǐng)域?yàn)榍腥朦c(diǎn)。而最終人工智能技術(shù)能否落地且產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值，還需要應(yīng)用層中多場(chǎng)景的應(yīng)用。目前，人工智能技術(shù)應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)中，包括金融、安防、智能家居、醫(yī)療、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等。應(yīng)用層市場(chǎng)空間大，參與的企業(yè)多，這些企業(yè)發(fā)展垂直應(yīng)用，解決行業(yè)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景落地。

第3章至第6章：核心技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、特征工程、模型、算法）

這部分內(nèi)容集中講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)細(xì)節(jié)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、回歸分析等常見方法；接著深入探討了特征工程的重要性及實(shí)踐技巧；最后介紹了多種經(jīng)典算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。作者特別強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理以及選擇合適的模型對(duì)于構(gòu)建高效AI系統(tǒng)的關(guān)鍵作用。

這是最簡(jiǎn)單的線性回歸（Linear Regression）模型。因?yàn)橹挥幸粋€(gè)自變量x，所以叫作一元線性回歸。y與x之間的關(guān)系就是這個(gè)任務(wù)中我們所用的模型。對(duì)于模型的概念，可以這樣理解，它刻畫了因變量y和自變量x之間的客觀關(guān)系，即y與x之間存在這樣一種形式的客觀規(guī)律在約束。具體來說，y約等于某個(gè)數(shù)乘以x，再加上另一個(gè)數(shù)。使用這個(gè)模型，就意味著我們認(rèn)定樣本數(shù)據(jù)服從這樣一個(gè)規(guī)律。換句話說，模型是對(duì)處理變量關(guān)系的某種假設(shè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，a1叫作權(quán)重（Weight），a0叫作偏差（Bias），x是一個(gè)特征（Feature），而y是預(yù)測(cè)的標(biāo)簽。訓(xùn)練一個(gè)模型就是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中確定權(quán)重和偏差的最佳值。箭頭部分表示了預(yù)測(cè)值（或推測(cè)值）和真實(shí)值之間的差距，這叫誤差（Loss）。如果這個(gè)模型很完美，那么誤差應(yīng)該接近0。訓(xùn)練的目標(biāo)是找到讓誤差最小的權(quán)重和偏差。

左圖用一條直線分割平面，模型過于簡(jiǎn)單，對(duì)直線右側(cè)的紅色標(biāo)簽數(shù)據(jù)（叉叉）刻畫較差，屬于欠擬合（Underfitting）；而右圖則用了比較復(fù)雜的模型，對(duì)樣本集的數(shù)據(jù)全部照顧，屬于過度擬合（Overfitting）。過度擬合是參數(shù)過多，對(duì)訓(xùn)練集的匹配度太高、太準(zhǔn)確，以至于在后面的預(yù)測(cè)過程中可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)值非常偏離，預(yù)測(cè)非常不準(zhǔn)確。中間的圖是合適的擬合。

“狼來了”模型的4種情況：

腫瘤模型的4種情況:

準(zhǔn)確率（Accuracy）是我們最常見的評(píng)價(jià)指標(biāo)，Accuracy=（TP+TN）／所有樣本數(shù)，這個(gè)很容易理解，就是被分對(duì)的樣本數(shù)除以所有的樣本數(shù)。通常來說，準(zhǔn)確率越高，分類器越好。

精確率（Precision）指標(biāo)嘗試回答以下問題：在被識(shí)別為正類別的樣本中，確實(shí)為正類別的比例是多少？以前面的狼來了例子為例，這個(gè)參數(shù)的意思是我們是否說“狼來了”太多了。在小男孩說“狼來了”的情況中，有多少次是對(duì)的？他說“狼來了”的精確率如何？

召回率：在所有正類別樣本中，被正確識(shí)別為正類別的比例是多少？以前面的“狼來了”為例，這個(gè)參數(shù)的意思是我們錯(cuò)過了多少“狼來了”。召回率指標(biāo)則是指在所有試圖進(jìn)入村莊的狼中，我們發(fā)現(xiàn)了多少頭？

第7章：深度學(xué)習(xí)

本章專門介紹深度學(xué)習(xí)這一當(dāng)前最熱門的技術(shù)方向，解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，并講述了TensorFlow等流行框架的使用方法。作者認(rèn)為，隨著計(jì)算能力提升和大數(shù)據(jù)積累，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的有效手段之一。

第8章、第9章：TensorFlow

介紹了 TensorFlow的具體使用。

第10章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

探討了不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其優(yōu)化策略，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)用于圖像處理、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)適用于序列數(shù)據(jù)分析等。作者還提及了對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)等前沿課題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由神經(jīng)元、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)構(gòu)成。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)將每一層的信息傳遞給下一層。而信息傳遞的方式正是前文描述的通過線性組合生成新的神經(jīng)元的形式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看似復(fù)雜，但簡(jiǎn)單來說，其實(shí)只干了三件事：

（1）對(duì)輸入變量施加線性組合。

（2）套用激活函數(shù)。

（3）重復(fù)前兩步。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于激活函數(shù)。激活函數(shù)的存在使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由線性變?yōu)榉蔷€性。如果不使用激活函數(shù)或只使用線性激活函數(shù)，則不能達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的，這是因?yàn)榫€性組合的線性組合仍然是原變量的線性組合。激活函數(shù)通常有ReLU、Sigmoid、Tanh等。

深度學(xué)習(xí)最大的一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于，它整合了特征提取的過程，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的特征。我們?cè)谇拔闹刑岬?，特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)極其重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，需要我們?cè)谑褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)模型之前建立合適的特征集。但復(fù)雜、多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自主學(xué)習(xí)原始特征并進(jìn)行特征工程的能力，這讓我們?cè)谝欢l件下可以省去手動(dòng)進(jìn)行特征工程這一步驟，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)模型本身可以幫我們做到。深度學(xué)習(xí)之所以能從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，其背后的原理大致可以這樣解釋：深度學(xué)習(xí)模仿了生物學(xué)神經(jīng)元傳遞的過程，這一過程與人腦的工作原理十分相似。

在訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)時(shí)還有一個(gè)很有用的技巧，即正則化的另一種形式，叫作隨機(jī)失活（Dropout），可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其工作原理是，在梯度下降法的每一步中隨機(jī)讓一些網(wǎng)絡(luò)單元失去作用（失活）。失活的單元越多，正則化效果就越強(qiáng)。隨機(jī)失活為什么可以減少過度擬合？因?yàn)椋阂话闱闆r下，對(duì)于同一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后，求其輸出的平均值可以減少過度擬合。隨機(jī)失活（Dropout）就是利用這個(gè)原理，每次失活一半的隱藏層神經(jīng)元，相當(dāng)于在不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行訓(xùn)練，這樣就減少了神經(jīng)元之間的依賴性，即每個(gè)神經(jīng)元不能依賴于某幾個(gè)其他的神經(jīng)元（是指層與層之間相連接的神經(jīng)元），使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加能學(xué)習(xí)到與其他神經(jīng)元之間的更加健壯的特征。隨機(jī)失活不僅減少過度擬合，還能提高準(zhǔn)確率。

第11章：人工智能應(yīng)用

AI在銀行業(yè)、醫(yī)療、公共安全、制造業(yè)的應(yīng)用。

這本書對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理講解深入淺出，非常適合入門。