前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在以前所未有的速度發(fā)展和落地。2022年11月底，ChapGPT上線(xiàn)后給整個(gè)世界帶來(lái)的沖擊想必大家記憶猶新。雖然本書(shū)的4位作者在AI領(lǐng)域深耕多年，但在體驗(yàn)過(guò)ChatGPT后，我們的震驚程度相對(duì)于不了解AI的大眾有過(guò)之而無(wú)不及。

GPT系列模型堪稱(chēng)AI領(lǐng)域劃時(shí)代的里程碑，它們的出現(xiàn)徹底改變了AI模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范式；它們給世界帶來(lái)的沖擊不僅是技術(shù)的提升，更是壁壘的突破。從此以后，AI技術(shù)不再僅限于專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員使用，而是在極低的學(xué)習(xí)成本下，惠及世界上的每一個(gè)人！

在生成式人工智能成為主流的大模型時(shí)代，作為個(gè)人，如何能夠利用好當(dāng)前的AI技術(shù)呢？首要的關(guān)鍵點(diǎn)，在于如何正確看待AI——對(duì)AI有一個(gè)正確的預(yù)期，是有效利用各種AI技術(shù)的前提。

然而，由于長(zhǎng)期以來(lái)AI一直是媒體的熱點(diǎn)概念，在諸多宣傳之下，AI在大眾心中逐步留下了一個(gè)“無(wú)所不能的黑盒”的印象。因此，通過(guò)了解AI背后的技術(shù)原理和發(fā)展變化過(guò)程來(lái)對(duì)其怯魅，成為當(dāng)務(wù)之急。

本書(shū)是一部全面介紹人工智能核心技術(shù)與應(yīng)用的著作，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜等人工智能領(lǐng)域的眾多知識(shí)。全書(shū)從基礎(chǔ)概念入手，深入淺出地講解前沿算法與實(shí)際應(yīng)用，旨在幫助讀者系統(tǒng)化地掌握從理論學(xué)習(xí)到實(shí)際操作的人工智能知識(shí)。

本書(shū)的寫(xiě)作初心

人工智能技術(shù)的發(fā)展極其迅速，因此造成了學(xué)科教育與實(shí)際應(yīng)用脫鉤的情況。本書(shū)的4位作者作為人工智能產(chǎn)品研發(fā)的一線(xiàn)人員，都沒(méi)有在學(xué)校里學(xué)習(xí)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。而對(duì)這些知識(shí)的應(yīng)用則不僅沒(méi)有現(xiàn)成的教案，連具體的落地方式都要通過(guò)自己的摸索才能找到方向和方法。

多年來(lái)，我們親身經(jīng)歷了在實(shí)踐中學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)與技術(shù)的過(guò)程。同時(shí)也不斷感受到來(lái)自同事、客戶(hù)乃至更廣泛人群對(duì)人工智能知識(shí)的強(qiáng)烈興趣。

現(xiàn)在各種講解人工智能技能的圖書(shū)和資料非常多，各具特色，有的偏重學(xué)術(shù)，有的重視實(shí)操。4位作者通過(guò)自己以應(yīng)用為目的的學(xué)習(xí)過(guò)程，深切地體會(huì)到掌握AI整體知識(shí)框架的重要性，以及“學(xué)—講—練”的重要性。這也是我們編寫(xiě)本書(shū)的初心。我們希望通過(guò)系統(tǒng)化的總結(jié)，將人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、核心模型與實(shí)際應(yīng)用凝練在一起，幫助讀者更好地理解人工智能的能力與潛力。

本書(shū)的結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)，內(nèi)容層層遞進(jìn)：首先對(duì)人工智能進(jìn)行概述，讓讀者理解什么是人工智能、人工智能有哪些應(yīng)用方向；其次講解數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)可視化，讓讀者了解人工智能的工程方法；接著通過(guò)深度剖析基礎(chǔ)的AI模型和全面介紹更多實(shí)用的AI模型，帶領(lǐng)讀者學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)的原理；最后探討智能對(duì)話(huà)和知識(shí)圖譜等實(shí)際的AI應(yīng)用。

通過(guò)這種系統(tǒng)化的框架，讀者能夠從全局理解人工智能的知識(shí)體系，掌握從數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練，再到智能系統(tǒng)構(gòu)建的全過(guò)程。本書(shū)為有實(shí)際應(yīng)用需求的讀者提供了清晰的學(xué)習(xí)路徑。

本書(shū)的讀者對(duì)象

本書(shū)適合人工智能初學(xué)者閱讀，尤其適合具有一定編程基礎(chǔ)的大學(xué)生、軟件開(kāi)發(fā)人員及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的從業(yè)者閱讀。

我們相信，通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，讀者不僅能掌握人工智能的理論知識(shí)，還能應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。

希望本書(shū)能夠啟發(fā)你，助你在AI的世界中不斷前行。

本書(shū)的內(nèi)容結(jié)構(gòu)

本書(shū)共10章，每章都經(jīng)過(guò)精心的設(shè)計(jì)，力求深入淺出、通俗易懂。

第1章“人工智能概述”，介紹人工智能的定義、發(fā)展史、技術(shù)原理、應(yīng)用方向及其對(duì)社會(huì)的影響，并概述人工智能行業(yè)中的崗位，引領(lǐng)讀者走進(jìn)人工智能的奇妙世界。

第2章“數(shù)據(jù)預(yù)處理”，介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程和必要性，以及數(shù)據(jù)清洗、特征工程等關(guān)鍵技術(shù)，幫助讀者掌握如何準(zhǔn)備高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以便訓(xùn)練人工智能模型。

第3章“數(shù)據(jù)可視化”，介紹數(shù)據(jù)可視化的原則和常用的數(shù)據(jù)可視化圖表，并揭示數(shù)據(jù)可視化在人工智能中的輔助作用。

第4章“機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、經(jīng)典模型、模型生命周期等內(nèi)容，為讀者揭開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)的神秘面紗，為后續(xù)深入學(xué)習(xí)各類(lèi)算法打下基礎(chǔ)。

第5章“監(jiān)督學(xué)習(xí)模型”，深入剖析線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、貝葉斯分類(lèi)器、決策樹(shù)、KNN等經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，幫助讀者掌握解決回歸與分類(lèi)問(wèn)題的有效工具。

第6章“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法”，深入剖析聚類(lèi)、參數(shù)估計(jì)、降維等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，揭示它們?cè)跀?shù)據(jù)探索、特征提取等方面的價(jià)值。

第7章“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)”，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史講起，逐步深入講解全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，引領(lǐng)讀者走進(jìn)深度學(xué)習(xí)的廣闊天地。

第8章“訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，詳細(xì)介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、權(quán)重初始化、模型優(yōu)化算法、正則化、學(xué)習(xí)率和提前停止等內(nèi)容，幫助讀者掌握提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練效果的方法。

第9章“智能對(duì)話(huà)”，介紹智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)、組成模塊和構(gòu)建方法，展現(xiàn)人工智能在人機(jī)交互領(lǐng)域的應(yīng)用。

第10章“知識(shí)圖譜”，介紹知識(shí)圖譜的概念、數(shù)據(jù)模型、構(gòu)建方法、存儲(chǔ)方法和應(yīng)用場(chǎng)景，并帶領(lǐng)讀者構(gòu)建屬于自己的知識(shí)圖譜，為讀者打開(kāi)知識(shí)管理與智能推理的新視角。

致謝

衷心感謝中國(guó)工程院鄭緯民院士、清華大學(xué)陶建華教授、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)熊璋教授和微軟（中國(guó)）首席技術(shù)官韋青老師在百忙之中給予本書(shū)寶貴的支持與鼓勵(lì)，你們的指導(dǎo)為本書(shū)增添了光彩，也為我們的寫(xiě)作之路提供了動(dòng)力！