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HCIA-AI学习指南

作者：华为技术有限公司

编辑：李静

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内容介绍

本书是根据华为HCIA-AI认证培训大纲、HCIA-AI认证培训教材、HCIA-AI认证培训实验手册等资料编写而成，主要讲解了机器学习和深度学习的基本原理、基本模型、基本算法，以及如何亲自上手进行相应的编程实验。帮助读者掌握华为认证人工智能的相关知识点和技能。 本书是希望考取HCIA-AI证书的各类人员的首选用书，也可作为相关院校计算机和人工智能相关专业的学生的教学用书或参考用书、以及AI技术爱好者的自学用书。

相关信息

图书名称：HCIA-AI学习指南
ISBN：9787115650184
作者：华为技术有限公司
编辑：李静
从书名：
开本：16开
页数：
印刷色数：
出版状态：已出版
出版日期：2025-03-01
作者简介：华为技术有限公司，成立于1987年，总部位于广东省深圳市龙岗区。华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于实现未来信息社会、构建更美好的全联接世界。

特别说明

本书卖点

1.本书作者熟悉AI和网络技术，在华为从事研发和培训工作18年，担任过HCIE主考官以及华为ICT系列书籍的审稿人，图书质量有保障，且更具权威性。
2. 国内第一部官方的华为HCIA-AI认证考试参考用书，填补市场不足。
3. 全书理论与实践相结合，实战性极高，更受读者欢迎。

目录

第1章 人工智能概述 2
1.1 智能与人工智能 4
1.2 计算机的诞生 5
1.3 达特茅斯会议 7
1.4 三大学派 9
1.5 机器学习与深度学习 13
1.6 人工智能的应用 16
习题1 19
第2章 数学基础 22
2.1 线性代数 24
2.1.1 矢量的概念 24
2.1.2 矢量的基本运算 25
2.1.3 矢量的坐标表示法 26
2.1.4 矢量的方向角 27
2.1.5 矢量的点积 28
2.1.6 矩阵的概念 29
2.1.7 矩阵的基本运算 30
2.1.8 矢量的矩阵表示法 33
2.1.9 矩阵的初等变换 34
2.1.10 线性相关性 37
2.1.11 逆矩阵 40
2.1.12 本征值与本征矢量 45
2.1.13 张量 49
2.2 微积分 54
2.2.1 导数与偏导数 54
2.2.2 超曲面与超平面 58
2.2.3 方向导数与梯度 61
2.2.4 函数图像中的特殊点 65
2.2.5 凸集与凸函数 72
2.2.6 矩阵函数 74
2.3 概率与统计 81
2.3.1 条件概率公式 81
2.3.2 全概率公式 83
2.3.3 贝叶斯公式 86
2.3.4 期望值与方差 88
2.3.5 熵 92
2.3.6 最大似然估计 97
习题2 103
第3章 机器学习 110
3.1 机器学习的基本概念 112
3.2 机器学习方法分类 119
3.3 机器学习的三要素 121
3.4 机器学习的整体流程 126
3.5 常见的机器学习算法 131
3.5.1 线性回归 131
3.5.2 逻辑回归 138
3.5.3 K-NN 144
3.5.4 K-Means 149
3.5.5 SVM 152
3.5.6 PCA 158
3.5.7 朴素贝叶斯 168
3.5.8 决策树 174
3.5.9 随机森林 189
3.5.10 集成学习 193
3.6 机器学习的性能评估 198
习题3 200
第4章 深度学习 204
4.1 生物神经网络 206
4.1.1 大脑与神经元 206
4.1.2 神经元之间的连接 207
4.1.3 神经信息处理过程 209
4.1.4 记忆与学习 210
4.1.5 人脑与电脑 211
4.2 麦卡洛克−皮兹模型与感知器 213
4.2.1 麦卡洛克−皮兹模型 213
4.2.2 模式识别初探 217
4.2.3 感知器 222
4.2.4 多线性可分问题 232
4.2.5 XOR问题 236
4.3 多层感知器 238
4.3.1 并行排列和串行连接 238
4.3.2 多层感知器的基本结构 243
4.3.3 多层感知器的设计与运作 247
4.3.4 前向计算与后向计算 249
4.3.5 梯度下降法 259
4.3.6 BP算法 263
4.3.7 批量训练方式 277
4.3.8 初始位置与伪极小值点 283
4.3.9 学习率 285
4.3.10 欠拟合与过拟合 287
4.3.11 规模与容量 290
4.3.12 欠训练与过度训练 293
4.3.13 结构变化 295
4.4 卷积神经网络 296
4.4.1 卷积运算与相关运算 296
4.4.2 卷积特征映射图 297
4.4.3 池化特征映射图 304
4.4.4 激活特征映射图 313
4.4.5 CNN的一般结构 314
4.4.6 LeNet-5 323
4.4.7 Hubel-Wiesel实验 333
4.5 循环神经网络 334
4.5.1 时序性 334
4.5.2 单向RNN 342
4.5.3 双向RNN 345
4.5.4 BPTT算法 349
4.5.5 梯度消失问题 352
4.5.6 LSTM 356
习题4 364
第5章 编程实验 366
5.1 实验环境安装 368
5.1.1 安装Python 368
5.1.2 安装MindSpore 372
5.1.3 安装Jupyter 372
5.1.4 安装工具库 373
5.2 线性回归 375
5.2.1 示例验证 375
5.2.2 房价预测 377
5.2.3 三维情况 380
5.3 逻辑回归 382
5.3.1 跳高问题 382
5.3.2 房屋出租 384
5.3.3 数据标准化 386
5.4 K-Means与GNB 390
5.4.1 K-Means 390
5.4.2 GNB 393
5.5 MindSpore基础 394
5.5.1 张量的属性 394
5.5.2 张量的生成 396
5.5.3 张量的运算和操作 400
5.5.4 数据集的加载和处理 403
5.5.5 网络的构建 408
5.5.6 损失函数 424
5.6 手写体数字识别 429
5.6.1 设计概要 429
5.6.2 数据准备 430
5.6.3 构建MLP 433
5.6.4 确定训练参数及相关选项 434
5.6.5 模型的编译 434
5.6.6 设置检查点 434
5.6.7 模型的训练 435
5.6.8 模型的评估 437
5.6.9 模型的加载 437
附录 习题答案 440
习题1答案 440
习题2答案 441
习题3答案 449
习题4答案 449

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