【荐书】解密人工智能：原理、技术及应用
【推荐理由】
通俗：一本人人都能看得懂的人工智能书籍。0基础学习，将大量晦涩难懂的概念和技术用通俗易懂的比喻、幽默诙谐的语言和趣味的故事、形象的案例，丰富的图片、表格来讲解，使读者轻松畅快的学习。
易懂：一本少用数学公式的人工智能书籍，让读者一改以往对人工智能知识数字符号的畏惧，原来人工智能如此简单！
全面：一本人工智能初学者入门全书，全景展示人工智能的简明历史、基本概念、案例技术、商业应用等内容。
权威：全国百佳出版社出版。
【内容简介】
本书使用浅显生动的语言，通过贴近生活和时代的案例，详细讲解了人工智能的相关概念、技术、应用，主要内容包括：人工智能的概念、人工智能的技术框架、人工智能技术基础（机器学习、神经网络、深度学习等）、人工智能关键技术（大数据、云计算、人工智能芯片等），并从教育、农业、工业、金融、医疗、生活、文娱、军事等方向阐述了人工智能在各行各业中的具体应用，最后对人工智能的未来发展进行了分析。本书内容全面、语言生动、通俗易懂，可作为人工智能初学者的启蒙读本，也可以作为人工智能技术普及读物。
【书籍目录】
概念篇
第一章走进人工智能
一、人工智能概述：为机器赋予人的智能002
二、人工智能的分类004
三、人工智能的特征006
第二章人工智能的前世今生
一、人工智能的诞生：1950～1956年008
二、人工智能的黄金年代：1957～1974年009
三、第一次人工智能低谷：1974～1980年011
四、人工智能的繁荣期：1980～1987年011
五、第二次人工智能低谷：1987～1993年012
六、人工智能真正的春天：1993年至今013
技术篇
第三章人工智能技术框架
一、人工智能框架理论020
二、人工智能的编程与开发021
三、人工智能的四大要素024
第四章机器学习：使机器具备学习能力
一、机器学习概述026
二、机器学习的分类028
三、机器学习发展史031
四、机器学习算法033
第五章人工神经网络：机器模拟人脑智能
一、人脑神经元040
二、人工神经元与人工神经网络041
三、单层神经网络（感知器）045
四、两层神经网络（多层感知器）049
五、反向传播算法实现的关键技术051
第六章深度学习：人工智能应用实现的基础
一、深度学习的由来055
二、深度学习的概念056
三、深度学习的工作原理059
四、多层神经网络的设计062
五、深度神经网络的激活函数ReLU064
六、深度学习实践平台065
第七章深度学习的典型算法
一、卷积神经网络CNN：让人工智能更“智能”068
二、循环神经网络RNN：自然语言处理的最佳实践073
三、递归神经网络RNN：循环神经网络的扩展076
四、生成对抗网络GAN：自动生成图片078
五、深度强化学习DRL：电子游戏场景080
第八章大数据：人工智能学习库
一、数据的相关知识082
二、数据挖掘083
三、大数据概述085
四、数据统计≠大数据086
五、大数据的4V特征088
六、大数据并非万能089
七、大数据、云计算、物联网、人工智能之间的关系090
第九章云计算：人工智能发展的助推器
一、云计算产生的背景092
二、云计算定义094
三、云计算的特点095
四、云计算的服务类型096
五、IaaS的核心技术：虚拟化102
六、PaaS的核心技术：容器技术104
七、云计算的部署类型106
八、云计算的应用107
第十章人工智能芯片
一、人工智能芯片的概念110
二、人工智能计算架构与传统计算架构的区别111
三、GPU作为AI芯片113
四、人工智能芯片的分类117
五、基于GPU的通用人工智能芯片119
六、基于FPGA的半定制人工智能芯片122
七、基于ASIC的全定制人工智能芯片122
八、类脑芯片123
应用篇
第十一章人工智能应用之教育
一、人工智能＋教育概述127
二、人工智能＋教育的关键技术127
三、人工智能在教育领域的应用层次129
四、人工智能教学系统130
五、人工智能＋教育的典型应用场景133
第十二章人工智能应用之农业
一、智能农业概述138
二、智能农业数据平台服务139
三、智能农业数据挖掘142
四、人工智能养殖144
五、农业病虫害智能管理149
六、农产品智能管理150
第十三章人工智能应用之工业
一、从工业4.0到人工智能＋工业152
二、工业智能153
三、智能机器人157
四、智能制造159
五、智能工厂164
第十四章人工智能应用之自动驾驶
一、自动驾驶概念及等级划分167
二、自动驾驶技术169
三、自动驾驶汽车系统171
四、无人驾驶计算平台181
五、智能驾驶技术应用案例185
第十五章人工智能应用之饮食
一、人工智能食谱识别技术190
二、人工智能技术创新美食新品192
三、人工智能＋健康饮食197
四、智能厨房203
五、餐厅信息化技术浅析206
六、人工智能保障食品安全210
第十六章人工智能应用之金融
一、智能金融概述214
二、智能投研场景216
三、智能风控场景221
四、智能营销场景229
五、智能客服场景231
六、智能理赔场景235
七、智能投顾场景237
八、智能金融的监管与治理241
第十七章人工智能应用之医疗
一、人工智能医疗概述243
二、智慧医院244
三、智慧医疗技术250
四、人工智能医疗的应用251
五、医用级可穿戴设备262
六、AI辅助医学研究平台267
第十八章人工智能应用之商业
一、智能支付270
二、指纹识别支付271
三、人脸支付272
四、掌纹支付273
五、虹膜识别274
六、静脉识别275
七、声纹识别276
八、智能零售278
第十九章人工智能应用之智能家居
一、智能家居概述286
二、智能家居产品289
三、智能家居技术300
四、智能家居生态平台301
第二十章人工智能应用之安防
一、人工智能安防概述304
二、人工智能安防技术305
三、人脸识别算力支持311
四、人工智能安防产业链313
第二十一章人工智能应用之城市
一、智慧城市概述317
二、智慧水务320
三、智慧燃气323
四、智慧路灯324
五、智慧政务327
六、智慧社区329
第二十二章人工智能应用之电网
一、智能电网概述332
二、智能电网的应用场景334
第二十三章人工智能应用之文娱
一、AI聊天机器人ChatGPT339
二、AI音乐342
三、AI艺术创作344
四、AI绘画345
第二十四章人工智能应用之军事
一、智能军事概述347
二、智能军事应用348
三、智能军事技术353
第二十五章人工智能改变未来
一、人工智能发展现状363
二、人工智能的未来369
参考文献376
人工智能专栏第九讲——目标检测
目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。
传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别，eg.HOG+SVM需要专家对目标、环境进行特定的先验知识设计，往往收效甚微。
而深度学习作为一种端到端的学习方式，可以直接对输入的图像进行学习和识别，而无需特定的先验知识。因此基于深度学习的目标检测方法成为了当前研究的热点之一。
常用的深度学习目标检测方法主要包括两种：
1.R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）系列方法
R-CNN方法是目前业界使用最多的目标检测方法。它采用两个模型：第一个模型是物体区域提取模型，根据图片中的每个区域，生成一个定长的特征向量；第二个模型根据提取出的特征向量进行目标分类。
对于物体区域提取模型，常见的有SelectiveSearch和EdgeBoxes。其原理是通过合并不同的区域，递归生成一个候选区域集合，对于每个候选区域，使用一个预训练好的卷积神经网络（CNN）提取出固定维度的特征向量，这些向量被送到支持向量机（SVM）分类器进行分类。
R-CNN系列方法是准确率最高、效果最好的目标检测方法之一，但是计算速度十分缓慢，因此不适合实时目标检测应用。
2.YOLO（YouOnlyLookOnce）系列方法
YOLO是一种基于深度学习的实时目标检测算法，其主要特点是速度快、模型小、准确率高。
YOLO方法采用单个神经网络对整个图像进行前向传递，并同时预测图像中的感兴趣区域和相应的类别。这个过程称为“全图卷积”（fullyconvolutional），由于只需要一次前向传递，因此速度非常快。
YOLO系列方法采用Darknet框架进行实现，在基于PascalVOC、COCO等数据集进行实验时，其平均正确率(mAP)可以达到80%以上。
总体来说，目标检测是深入学习领域中非常重要的一个应用方向，而R-CNN系列和YOLO系列就是这个领域目前的两个热门方法。随着深度学习和计算硬件技术的不断进步，目标检测的性能和效率将会得到更大的提升，有望为各种智能应用带来更多的可能性。
目标检测适合新手学习吗?
目标检测对于新手学习来说可能有一定的挑战，因为它涉及到很多复杂的概念和算法。目标检测是计算机视觉领域中较为高级的任务，需要对机器学习、深度学习以及图像处理等方面有一定的了解。同时，目标检测也需要掌握相关编程和数学知识。
然而，对于有一定编程和机器学习基础的人来说，入门目标检测是可行的。有很多优秀的教材和在线资源可以帮助新手理解目标检测的概念和实现方法。此外，使用一些流行的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）可以简化目标检测算法的实现过程。
需要注意的是，对于新手来说，建议从基础的计算机视觉知识学起，例如图像处理、特征提取等。然后，逐步深入学习目标检测的核心概念和算法。通过练习和实践，相信新手也能够掌握目标检测的技能。
推荐书籍10本:
以下是关于目标检测的10本入门书籍推荐，并对每本书进行简要介绍：
1."DeepLearningforComputerVisionwithPython"byAdrianRosebrock这本书通过Python和深度学习技术介绍了计算机视觉领域的基本概念和实践。其中包括目标检测算法的介绍和实现。
2."LearningOpenCV3:ComputerVisioninC++withtheOpenCVLibrary"byAdrianKaehlerandGaryBradski这本书详细介绍了基于OpenCV库的计算机视觉概念和技术，包括目标检测算法的实现。尤其适合对C++编程感兴趣的读者。
3."ComputerVision:AlgorithmsandApplications"byRichardSzeliski该书提供了全面的计算机视觉算法和技术介绍，包括目标检测和物体识别。它强调了基本原理，并提供了实际应用示例和代码。
4."DeepLearningforObjectDetectionandRecognition"byRobertoValenti这本书深入介绍了目标检测和识别的深度学习方法，包括著名的卷积神经网络模型和相关技术。它包含了大量理论解释和实践案例。
5."MultipleViewGeometryinComputerVision"byRichardHartleyandAndrewZisserman这本经典的书籍详细介绍了多视角几何在计算机视觉中的应用。它对目标检测和物体跟踪等问题具有重要的理论基础。
6."PatternRecognitionandMachineLearning"byChristopherBishop该书是模式识别和机器学习领域的经典教材，其中包含了目标检测的相关内容。它涵盖了机器学习算法、模型评估和特征选择等领域。
7."ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition"byFei-FeiLi,JustinJohnson,andSerenaYeung这是斯坦福大学的一门深度学习课程的教材，涵盖了卷积神经网络在计算机视觉中的应用。其中包括了目标检测的基本原理和实现方法。
8."DeepLearning"byIanGoodfellow,YoshuaBengio,andAaronCourville这是一本权威的深度学习教材，全面介绍了深度学习的核心理论和技术。其中包含了目标检测的相关内容，尤其是基于卷积神经网络的方法。
9."PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming"byEricMatthes对于初学者来说，这本书提供了基于Python的编程入门指南。这对于学习目标检测算法时编写和理解代码非常有用。
10."PracticalDeepLearningforCloud,Mobile,andEdge:Real-WorldAI&Computer-VisionProjectsUsingPython,Keras&TensorFlow"byAnirudhKoul,SiddhaGanju,andMeherKasam这本书通过实际项目的案例介绍了如何使用Python、Keras和TensorFlow构建实际应用。其中包括目标检测、图像分类和物体识别等领域的内容。
这些书籍涵盖了目标检测算法和计算机视觉的核心理论和实践，从基础到高级都有所涉及，适合不同层次的读者。