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内容大纲
本书是微软推出的AI for Beginners系列课程的中文版，专门为希望进入AI领域的初学者设计。本书提供为期12周、共24堂课的系统学习路径，每堂课配有Jupyter Notebook实践笔记本，附带测验与练习，中文版还在Gitee上托管了课程相关的Notebook，便于读者在实践中掌握人工智能的核心概念和应用。
书中涵盖如下内容：AI历史与发展，探索人工智能从符号到深度学习的演变；神经网络与深度学习，使用TensorFlow和PyTorch框架讲解神经网络的基本原理及应用；计算机视觉与自然语言处理，学习图像识别和文本分析技术；其他AI技术，如遗传算法和多智能体系统等。
本书适合AI爱好者、初学者，以及相关专业的学生、老师阅读，不需要复杂数学背景即可轻松入门，通过实战项目提升操作能力。 -
作者介绍
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目录
第1篇 概述与早期人工智能
第1课 人工智能简介
第2课 知识表示与专家系统
第2篇 神经网络简介
第3课 神经网络简介：感知机
第4课 神经网络简介：多层感知机
第5课 神经网络框架
第3篇 计算机视觉
第6课 计算机视觉与OpenCV
第7课 卷积神经网络
第8课 预训练网络与迁移学习
第9课 自编码器
第10课 生成对抗网络
第11课 目标检测
第12课 图像分割
第4篇 自然语言处理
第13课 将文本表示为张量
第14课 词嵌入
第15课 语言模型
第16课 循环神经网络
第17课 生成网络
第18课 注意力机制与Transformer
第19课 命名实体识别（NER）
第20课 预训练的大型语言模型
第5篇 其他人工智能技术
第21课 遗传算法
第22课 深度强化学习
第23课 多智能体系统
第24课 人工智能的伦理与责任
附录A 多模态网络、CLIP和VQGA
附录B 本书主页及习题答案
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