人工智能入门与实践：教科书目录概览

《人工智能入门与实践》是一本面向初学者的教科书，旨在帮助读者理解人工智能的基本概念、原理和实际应用。本书目录如下：

1. 引言

• 人工智能的定义和历史
• 人工智能的重要性和应用领域
• 本书的目标和结构概览

2. 基础知识

• 计算机科学基础
• 计算机系统和编程
• 数据结构和算法
• 数学基础
• 线性代数和微积分
• 概率论和统计学
• 人工智能概述
• 什么是人工智能？
• 人工智能的主要分支

3. 机器学习

• 监督学习
• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 支持向量机
• 无监督学习
• K-means聚类
• 主成分分析
• 自编码器
• 强化学习
• 马尔可夫决策过程
• Q-learning
• Deep Q-Networks (DQN)

4. 深度学习

• 神经网络基础
• 前向传播和反向传播
• 激活函数和损失函数
• 卷积神经网络（CNN）
• 卷积层和池化层
• 全连接层和输出层
• 循环神经网络（RNN）
• LSTM和GRU
• Transformer模型
• 生成对抗网络（GAN）
• GAN的基本原理
• GAN的应用案例

5. 自然语言处理

• 文本预处理
• 分词、去停用词、词干提取等
• 词嵌入
• Word2Vec、GloVe、BERT等
• 语义分析
• 命名实体识别（NER）
• 依存句法分析（Dependency Parsing）
• 情感分析
• Sentiment Analysis（情感分类）
• Sentiment Intensity Analysis（情感强度分析）

6. 计算机视觉

• 图像预处理
• 灰度化、二值化、直方图均衡化等
• 特征提取
• Haar特征、HOG特征、SIFT特征等
• 目标检测
• R-CNN、Fast R-CNN、YOLO、SSD等
• 图像分类和识别
• 卷积神经网络（CNN）
• 区域卷积神经网络（R-CNN）
• Fast R-CNN和Faster R-CNN
• YOLO和SSD

7. 语音识别和合成

• 语音信号处理
• 预加重、窗函数、滤波器组等
• 语音识别
• 隐马尔可夫模型（HMM）、神经网络（如LSTM）
• 语音合成
• 波形合成、参数合成等

8. 机器人技术

• 机器人感知和定位
• 激光雷达（LiDAR）
• 摄像头和深度传感器
• 机器人控制
• PID控制、模糊控制等
• 机器人导航和避障
• SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）
• GPS和惯性测量单元（IMU）

9. 实践项目

• 项目一：智能助手开发
• 项目二：图像识别应用
• 项目三：语音识别系统
• 项目四：机器人路径规划

10. 附录

• 参考文献和资源链接
• 常见问题解答（FAQ）
• 术语表和定义解释