AI人工智能实践技术全面指南：从基础知识到前沿应用
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 [24] 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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文章目录
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- 一、信息检索与常用科研工具
- 二、科技论文写作与技巧
- 三、前向型神经网络
- 四、支持向量机、决策树与随机森林
- 五、群优化算法
- 六、变量降维特征选择
- 七、卷积神经网络
- 八、网络优化调参技巧
- 九、迁移学习
- 十、循环神经网络 长短时记忆神经网络 时间卷积网络
- 十一、生成式对抗网络
- 十二、YOLO目标检测算法
- 十三、自编码器
一、信息检索与常用科研工具
1、如何无障碍地访问Google、YouTube等网站？（谷歌访问助手、VPN等）
2、如何查阅文献资料？怎样能够保证对最新论文的追踪？
3、Google Scholar、ResearchGate的使用方法
4、应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？
5、文献管理工具的使用（Endnote、Zotero等）
6、当代码出现错误时，应该如何高效率解决？
二、科技论文写作与技巧
1、科技论文结构解析（Title、Abstract、Keywords、Introduction、Materials & Methods、Results、Discussion、Conclusion、References）
2、如何高效率撰写专业论文？
3、SCI不同分区的论文差别在哪些地方？你知道你的论文为什么显得很单薄吗？
4、从审稿人的角度看，SCI期刊论文需要具备哪些要素？（审稿人关注的点有哪些？如何回应审稿人提出的意见？）
5、如何提炼与挖掘创新点？（如果在算法层面上难以做出原创性的工作，如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点？）
三、前向型神经网络
1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）
2、BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）
3、BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）
4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等）
5、案例演示一：近红外光谱汽油辛烷值预测（回归拟合）
6、案例演示二：MNIST手写数字识别（分类识别）
四、支持向量机、决策树与随机森林
1、SVM的基本原理（SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？SVM除了建模型之外，还可以帮助我们做哪些事情？）
3、决策树的基本原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？
4、随机森林的基本原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？随机森林的本质是什么？）怎样可视化、解读随机森林的结果？
5、SVM、决策树、随机森林的Python代码实现
6、案例一：乳腺癌肿瘤诊断
7、案例二：混凝土强度预测
五、群优化算法
1、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？目前国内外的研究热点在哪些方面？）
2、遗传算法的Python代码实现
3、案例一：一元函数的寻优计算（极大值与极小值）
4、案例二：离散变量的寻优计算（基于遗传算法的特征变量筛选）
六、变量降维特征选择
1、变量降维与特征选择在概念上的区分
2、主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）
3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）
4、案例实践：变量降维与特征选择的Python代码实现
七、卷积神经网络
1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）
3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等经典深度神经网络的区别与联系
4、Pytorch深度学习框架简介、PyTorch的安装与环境配置
5、PyTorch常用工具包及API简介：张量Tensor的定义、属性、创建、运算、索引与切片、torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）
6、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）
7、案例：
（1）CNN 预训练模型实现物体识别
（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征
（3）自定义卷积神经网络拓扑结构
（4）1D CNN 模型解决回归拟合预测问题
八、网络优化调参技巧
1、网络拓扑结构优化
2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、 Adam 等）
3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等）
4、案例讲解：卷积神经网络模型优化
九、迁移学习
1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
十、循环神经网络 长短时记忆神经网络 时间卷积网络
1、循环神经网络（RNN）的基本原理
2、长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理
3、时间卷积网络（TCN）的基本原理
4、RNN、LSTM与TCN的区别与联系
5、案例
1）时间序列预测：新冠肺炎疫情预测
2）序列-序列分类：人体动作识别
十一、生成式对抗网络
1、生成式对抗网络 GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN 给我们带来的启示）
2、GAN 的基本原理
3、案例：GAN 的 Python 代码实现（向日葵花图像的自动生成）
十二、YOLO目标检测算法
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO 模型的工作原理
3、从 YOLO v1 到 v5 的进化之路
4、案例
(1)使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测
(2)训练自己的数据集：新冠疫情佩戴口罩识别
十三、自编码器
1、自编码器的组成及基本工作原理
2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理
3、案例：基于自编码器的图像分类