Summary

前言

• Introduction
• Summary

1 人工智能简史

• 1.0 人工智能简史
• 1.1 生物神经网络概述
• 1.2 人工智能的模型
• 1.3 人工智能的知识图谱
• 1.4 人工智能的数据集
• 1.5 人工智能的开源项目

2 人工智能的理论基础

• 2.0 人工智能的理论基础
• 2.1 人工智能与概率论
• 2.2 人工智能与信息论
• 2.3 人工智能与矩阵论
• 2.4 人工智能与数值计算

3 基础AI算法

• 3.0 基础AI算法
• 3.1 单层感知机
• 3.2 多层感知机
• 3.3 卷积神经网络
• 3.4 深度神经网络
• 3.5 优化和排雷技巧

4 高级AI算法

• 4.0 高级AI算法
• 4.1 超深神经网络
• 4.2 循环神经网络
• 4.3 深度对抗网络
• 4.4 深度强化学习
• 4.5 NN的正则化
• 4.6 NN的稀疏化

5 AI的高级话题

• 5.0 AI的高级话题
• 5.1 ML vs CNN
• 5.2 胶囊理论
• 5.3 人机合一
• 5.4 奇点理论

6 高级MxNet案例

• 6.0 MXNet概述
• 6.1 MxNet-Perceptron
• 6.2 MxNet-CNN
• 6.3 MxNet-LeNet
• 6.4 MxNet-AlexNet
• 6.5 Mxnet-Vgg
• 6.6 Mxnet-RNN
• 6.7 Mxnet-LSTM

7 高级Tensorflow案例

• 7.0 Tensorflow概述
• 7.1 TF-Perceptron
• 7.2 TF-CNN
• 7.3 TF-LeNet
• 7.4 TF-AlexNet
• 7.5 TF-Vgg
• 7.6 TF-RNN
• 7.7 TF-LSTM

8 AI未来已来

• 8.0 AI未来已来
• 8.1 游戏领域
• 8.2 机器视觉领域
• 8.3 金融量化交易
• 8.4 自动驾驶领域
• 8.5 机器人领域
• 8.6 智慧地球