现代人工智能通识教程

本书系统梳理了人工智能的发展历史、基础理论、核心技术与前沿应用。全书共9章, 从人工智能的起源与发展脉络讲起, 逐步展开对现代人工智能技术的系统阐述, 涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、Transformer网络、生成式学习网络以及以GPT为代表的大规模预训练模型等关键技术。

第1章 人工智能的前世今生
1.1 人工智能的发展历史
1.2 人工智能的三大学派
本章小结
第2章 人工智能核心基础
2.1 机器学习及其经典算法
2.1.1 数据集、样本及标签
2.1.2 训练集、验证集和测试集
2.1.3 监督学习
2.1.4 无监督学习
2.1.5 半监督学习
2.1.6 自监督学习
2.1.7 强化学习
2.2 深度学习简介
2.3 神经网络的基本原理
2.3.1 生物神经元模型
2.3.2 人工神经元
2.3.3 感知机
2.4 卷积神经网络基础
2.4.1 卷积网络的生物学机理
2.4.2 卷积神经网络的构造
2.4.3 卷积层
2.4.4 非线性激活函数
2.4.5 池化
2.4.6 全连接层
2.4.7 归一化层
2.4.8 前向传播与神经网络初始化
2.4.9 损失函数与代价函数
2.5 基础卷积神经网络实践
2.6 深度学习优化方法
2.6.1 反向传播算法
2.6.2 随机梯度下降算法
2.6.3 动量梯度下降算法
2.6.4 牛顿法和拟牛顿法
2.6.5 启发式学习优化算法
本章小结
第3章 卷积神经网络
3.1 经典CNN架构
3.1.1 LeNet-5
3.1.2 AlexNet和Dropout
3.1.3 VGG
3.2 新颖的CNN架构
3.2.1 Network in Network(NIN)
3.2.2 ResNet
3.2.3 Inception
3.2.4 DenseNet
3.2.5 MobileNet
3.2.6 ConvNeXt
3.3 新型卷积
3.3.1 空洞卷积
3.3.2 可变形卷积
3.3.3 深度可分离卷积
3.4 分类案例与实践
3.4.1 图像分类任务常用数据集
3.4.2 分类任务的评价指标
3.4.3 基于ResNet-34的分类
本章小结
第4章 循环神经网络
4.1 循环神经网络的结构、工作原理及应用
4.2 长短时记忆网络
4.3 门控循环单元
4.4 双向循环神经网络
4.5 时序数据处理案例与实践
4.5.1 机器翻译
4.5.2 GloVe和BERT词向量编码器
本章小结
第5章 图神经网络
5.1 图神经网络结构和原理
5.1.1 图结构和图的性质
5.1.2 图神经网络的基本结构
5.2 经典图网络
5.2.1 图卷积网络
5.2.2 GraphSAGE
5.3 图数据处理案例与实践
本章小结
第6章 Transformer网络
6.1 经典注意力机制
6.2 Transformer基本结构
6.3 经典视觉Transformer模型
6.3.1 ViT模型
6.3.2 Swin Transformer模型
6.3.3 DETR模型
本章小结
第7章 生成式学习网络
7.1 自编码器
7.1.1 传统自编码器
7.1.2 去噪自编码器
7.1.3 卷积自编码器
7.1.4 变分自编码器
7.2 生成对抗网络模型
7.2.1 GAN模型
7.2.2 DCGAN模型
7.2.3 CycleGAN模型
7.3 扩散模型
7.3.1 扩散过程
7.3.2 DDPM
7.3.3 DiT模型
本章小结
第8章 大模型前沿进展
8.1 大规模预训练模型
8.1.1 发展历程
8.1.2 优势
8.1.3 应用场景
8.2 语言模型
8.2.1 GPT系列
8.2.2 BERT
8.3 视觉模型
8.3.1 ViT-22B
8.3.2 SAM
8.4 多模态模型
8.4.1 CLIP
8.4.2 Sora
8.5 智能机器人控制模型
8.5.1 RT系列
8.5.2 VoxPoser
本章小结
第9章 深度学习未来展望
9.1 深度学习应用场景
9.2 深度学习的未来研究方向
本章小结
参考文献

焦李成，男，汉族，1959年10月生，欧洲科学院院士。1992年起任西安电子科技大学教授。现任智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地（“111计划”）主任、教育部科技委国际合作部学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEEGRSS西安分会主席，IEEETGRS副主编、教育部创新团队首席专家。国务院学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家，1996年首批入选国家“百千万”人才工程。当选为全国模范教师、陕西省师德标兵和曾任第八届全国人大代表。主要研究方向为智能感知与计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算，培养的十余名博士获全国优秀博士学位论文奖、提名奖及陕西省优秀博士论文奖。研究成果获包括国家自然科学奖二等奖及省部级一等奖以上科技奖励十余项，出版学术专著十余部，五次获国家优秀科技图书奖励及全国首届三个一百优秀图书奖。所发表的论著被他人引用超过25000余篇次，H指数为65。