第1篇 數學基礎
1 九層之颱，起於纍土：綫性代數
2 月有陰晴圓缺，此事古難全：概率論
3 窺一斑而知全豹：數理統計
4 不畏浮雲遮望眼：最優化方法
5 萬物皆數，信息亦然：信息論
6 明日黃花跡難尋：形式邏輯
第2篇 機器學習
7 “數”山有路，學海無涯：機器學習概論
8 簡約而不簡單：綫性迴歸
9 大道至簡：樸素貝葉斯方法
10 衍化至繁：邏輯迴歸
11 步步為營，有章可循：決策樹
12 窮則變，變則通：支持嚮量機
13 三個臭皮匠，賽過諸葛亮：集成學習
14 物以類聚，人以群分：聚類分析
15 好鋼用在刀刃上：降維學習
第3篇 人工神經網絡
16 道法自然，久藏玄冥：神經網絡的生理學背景
17 一個青年纔俊的意外死亡：神經元與感知器
18 左手信號，右手誤差：多層感知器
19 各人自掃門前雪：徑嚮基函數神經網絡
20 看不見的手：自組織特徵映射
21 水無至清，人莫至察：模糊神經網絡
第4篇 深度學習
22 空山鳴響，靜水流深：深度學習概述
23 前方有路，未來可期：深度前饋網絡
24 小樹不修不直溜：深度學習中的正則化
25 玉不琢不成器：深度學習中的優化
26 空竹裏的秘密：自編碼器
27 睏知勉行者勇：深度強化學習
第5篇 神經網絡實例
28 枯木逢春：深度信念網絡
29 見微知著：捲積神經網絡
30 昨日重現：循環神經網絡
31 左右互搏：生成式對抗網絡
32 三重門：長短期記憶網絡
第6篇 深度學習之外的人工智能
33 一圖勝韆言：概率圖模型
34 烏閤之眾的逆襲：集群智能
35 授人以魚不如授人以漁：遷移學習
36 滴水藏海：知識圖譜
第7篇 應用場景
37 你是我的眼：計算機視覺
38 嘿，Siri：語音處理
39 心有靈犀一點通：對話係統
40 數字巴彆塔：機器翻譯
參考文獻
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