Python3破冰人工智能，你須要掌握一些數學方法

爲何要把數學建模與當今火熱的人工智能放在一塊兒？web

首先，數學建模在字面上能夠分解成數學+建模，即運用統計學、線性代數和積分學等數學知識，構建算法模型，經過模型來解決問題。數學建模每每是沒有對與錯，只有「更好」（better），就好像讓你評價兩個蘋果哪一個更好吃，只有好吃、很差吃或者更好吃，沒有對與錯。算法

人工智能（Artificial Intelligence, AI），你能夠將其理解爲是一種「黑科技」，人類經過它，讓計算機可以「更好」地像人同樣思考。能夠說「算法模型」是人工智能的「靈魂」，沒有算法模型，一切都是「水中月」「鏡中花」！編程

所以，《Python 3破冰人工智能》將從數學建模入手，由淺入深地爲讀者揭開AI的神祕面紗。網絡

數學建模

數學建模與人工智能

1．數學建模簡介機器學習

數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。即經過抽象、簡化、假設、引進變量等處理過程，將實際問題用數學方式表達，創建起數學模型，而後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。數學建模能夠通俗地理解爲數學+建模，即運用統計學、線性代數，積分學等數學知識，構建數學模型，經過模型解決問題。svg

按照傳統定義，數學模型是對於一個現實對象，爲了一個特定目的（實際問題），作出必要的簡化假設（模型假設），根據對象的內在規律（業務邏輯、數據特徵），運用適當的數學工具、計算機軟件，獲得的一個數學結構。工具

亞里士多德說，「智慧不只僅存在於知識之中，並且還存在於應用知識的能力中」。數學建模就是對數學知識最好的應用，經過數學建模，你會發現，生活中不少有意思的事情均可以靠它來解決，其流程如圖1-1所示。學習

▲圖1-1　數學建模流程測試

2．人工智能簡介大數據

對於普通大衆來講，多是近些年纔對其有所瞭解，其實人工智能在幾十年之前就被學者提出並獲得必定程度的發展，伴隨着大數據技術的迅猛發展而被引爆。

（1）人工智能的誕生

最初的人工智能實際上是20世紀30至50年代初一系列科學研究進展交匯的產物。1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和瓦爾特·皮茨（Walter Pitts）首次提出「神經網絡」概念。1950年，阿蘭·圖靈（Alan Turing）提出了著名的「圖靈測試」，即若是一臺機器可以與人類展開對話（經過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那麼稱這臺機器則具備智能。直到現在，圖靈測試仍然是人工智能的重要測試手段之一。1951年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）與他的同窗一塊兒建造了第一臺神經網絡機，並將其命名爲 SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。不過，這些都只是前奏，一直到1956年的達特茅斯會議，「Artificial Intelligence」（人工智能）這個詞才被真正肯定下來，並一直沿用至今，這也是目前AI誕生的一個標誌性事件。

▲圖1-2 達特茅斯會議參會者50年後聚首照[1]

[1] 達特茅斯會議參會者50年後再聚首，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge和Ray Solomonoff（攝於2006年），圖片版權歸原做者全部。

在20世紀50年代，人工智能相關的許多實際應用通常是從機器的「邏輯推理能力」開始着手研究。然而對於人類來講，更高級的邏輯推理的基礎是「學習能力」和「規劃能力」，咱們如今管它叫「強化學習」與「遷移學習」。能夠想象，「邏輯推理能力」在通常人工智能系統中不能起到根本的、決定性的做用。當前，在數據、運算能力、算法模型、多元應用的共同驅動下，人工智能的定義正從用計算機模擬人類智能，演進到協助引導提高人類智能，如圖1-3所示。

▲圖1-3 下一代人工智能
（圖片來源《新一代人工智能發展白皮書》）

（2）人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫爲AI，它是研究開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能類似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、天然語言處理和專家系統等。

人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，能夠設想，將來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」，也可能超過人的智能。

（3）人工智能、機器學習、深度學習

下面咱們來介紹下主要與人工智能相關的幾個概念，要搞清它們的關係，最直觀的表述方式就是同心圓，如圖1-4所示，最早出現的是理念，而後是機器學習，當機器學習繁榮以後就出現了深度學習，今天的人工智能大爆發是由深度學習驅動的。

▲圖1-4 AI、機器學習、深度學習的關係

人工智能（AI）、機器學習（ML）、深度學習（DL）的關係爲DL⊆ML⊆AI。

人工智能，即AI是一個寬泛的概念，人工智能的目的就是讓計算機可以像人同樣思考。機器學習是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使計算機具備智能的根本途徑，其應用遍佈人工智能的各個領域。深度學習是機器學習研究中的一個新領域，推進了機器學習的發展，並拓展了人工智能的領域範圍。甚至有觀點認爲，深度學習可能就是實現將來強AI的突破口。

能夠把人工智能比喻成孩子大腦，機器學習是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這個過程當中頗有效率的一種教學體系。

所以能夠這樣歸納：人工智能是目的、結果；深度學習、機器學習是方法、工具。

本書講解了人工智能、機器學習、深度學習的相關應用，它們之間的關係，常見的機器學習算法等知識，但願你經過對本書的學習，深入理解這些概念，並能夠垂手可得地給別人講解。

3．數學建模與人工智能關係

不管是數學建模仍是人工智能，其核心都是算法，最終的目的都是經過某種形式來更好地爲人類服務，解決實際問題。在研究人工智能過程當中須要數學建模思惟，因此數學建模對於人工智能很是關鍵。

下面經過模擬一個場景來了解人工智能與數學建模之間的關係。

▲圖1-5 AI 機器人

某患者到醫院就診，在現實生活中，醫生根據病人的一系列體徵與症狀，判斷病人患了什麼病。醫生會親切地詢問患者的症狀，經過各類專項檢查，最後進行確診。在人工智能下，則考慮經過相應算法來實現上述過程，如德國的輔助診斷產品Ada學習了大量病例來輔助提高醫生診病的準確率。

情景①：若是用數學建模方法解決，那麼就經過算法構建一個恰當的模型，也就是經過圖1-1所示的數學建模流程來解決問題。

情景②：若是用人工智能方法解決，那麼就要製造一個會診斷疾病的機器人。機器人如何才能精準診斷呢？這就須要利用人工智能技術手段，好比採用一個「人工智能」算法模型，可能既用了機器學習算法，也用了深度學習算法，無論怎樣，最終獲得的是一個能夠落地的疾病預測人工智能解決方案。讓其具備思考、聽懂、看懂、邏輯推理與運動控制能力，如圖1-5所示。

經過上面的例子能夠看出，人工智能離不開數學建模。在解決一我的工智能的問題過程當中，咱們將模型的創建與求解進行了放大，以使其結果更加精準，如圖1-6所示。

▲圖1-6 AI下對數學建模的流程修正

可見，從數學建模的角度去學習人工智能不失爲一種合適的方法。

《Python 3破冰人工智能：從入門到實戰》

做者：黃海濤

編輯推薦：

• 數學基礎：從歷年數學建模競賽入手，解讀人工智能中的數學方法。

• 編程實踐：100餘個代碼實例，全面講解網絡爬蟲、數據存儲與數據分析等內容。

• 算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。

本書創新性地從數學建模競賽入手，深刻淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵模塊；從網絡爬蟲到數據存儲，再到數據分析；從機器學習到深度學習，涉及天然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。

此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個別案例算法來自於工做經驗總結，力求幫助讀者學以至用。

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