人工智能進階：圖像處理與機器學習

　　本教程第一次嘗試在全球普及人工智能教育，遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，透過貼近生活的教學項目制課程，讓學生與一般人士儘早接觸AI這一前沿領域，助其建立科學認知，初步掌握AI技術原理和基本能力，為智能時代的到來做好生活、就業與技能準備。

　　教程由「香港AI獨角獸」商湯科技、多名知名教育專家及中學優秀教師聯合編寫，讀者定位為初中程度以上人士。

　　教程共分四冊，一冊教授Python編程基礎，其餘三冊為Python語言在實際案例中的運用。本冊主要講解計算機處理圖像的原理以及計算機通過函數進行預測的基本知識。

好評推薦

　　【一句話推介】
　　最前沿的領域，最簡明的講解。掌握AI，通向未來！

 

序 林達華 5

第一章 圖像處理基礎 7
1.1 成像機制的探索 9
小孔成像 9
照相機的原理 11
1.2 圖像的表示 15
像素與二維數組 15
分辨率 19
1.3 圖像的訪問 21
計算機訪問圖片 21
計算機修改圖片 22
1.4 彩色圖像的表示 24
RGB 24
三維數組表示彩色圖片 26
1.5 圖像處理算法 28
圖像處理 28
人臉關鍵點提取 30
圖像變換 31
1.6 單元項目― 動態表情包製作 36
本章小結 39

第二章 機器學習初探 41
2.1 從預測說起 43
建立機器與現實世界的連接 44
從觀察到結論的映射 46
一元一次線性函數 49
2.2 對預測函數的評價 53
2.3 從數據中學習 56
監督學習概覽 56
一種簡單的學習策略 58
2.4 數據對性能的影響 64
2.5 從回歸到分類 68
2.6 對分類預測函數的評價 73
2.7 分類函數的訓練（拓展小節） 77
2.8 分類器的封裝與調用 81
本章小結 86

 

編者簡介

陳玉琨

　　華東師範大學教授、博士生導師，曾與香港中文大學的湯曉鷗教授合編《人工智能基礎（高中版）》。

林達華

　　香港中文大學信息工程系助理教授、商湯科技聯合創始人。專業研究領域包括機器學習，數據科學及計算機視覺。

顧建軍

　　南京師範大學教育科學學院院長、教育科學研究院副院長、博士生導師。任國際技術與工程教育學會（ITEEA）中國大陸區負責人等。