人工智能进阶：图像处理与机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本教程第一次尝试在全球普及人工智能教育，遵循「从生活中来，到生活中去」的原则，透过贴近生活的教学项目制课程，让学生与一般人士尽早接触AI这一前沿领域，助其建立科学认知，初步掌握AI技术原理和基本能力，为智能时代的到来做好生活、就业与技能准备。

　　教程由「香港AI独角兽」商汤科技、多名知名教育专家及中学优秀教师联合编写，读者定位为初中程度以上人士。

　　教程共分四册，一册教授Python编程基础，其余三册为Python语言在实际案例中的运用。本册主要讲解计算机处理图像的原理以及计算机通过函数进行预测的基本知识。

好评推荐

　　【一句话推介】
　　最前沿的领域，最简明的讲解。掌握AI，通向未来！

 

书籍：《量子计算导论：原理、算法与未来展望》 简介： 本书旨在为对量子计算这一前沿领域感兴趣的读者提供一份全面而深入的导论。量子计算，作为经典计算范式之外的一种革命性计算模型，正以前所未有的速度发展，有望在材料科学、药物研发、金融建模乃至密码学等领域带来颠覆性的变革。然而，要充分理解其潜力与挑战，必须首先掌握其背后的基本物理原理和数学框架。 本书结构严谨，逻辑清晰，从量子力学的基本概念入手，逐步深入到量子信息和量子计算的核心理论。我们力求在保证科学严谨性的同时，最大限度地降低读者的入门门槛，尤其适合具有一定线性代数和基础物理知识的工程技术人员、计算机科学专业学生以及希望跨学科了解前沿计算技术的科研人员。 --- 第一部分：量子力学基石与信息编码 本部分为后续深入学习打下坚实的理论基础，重点关注如何用量子力学的语言描述和操作信息。 第一章：经典计算的局限与量子计算的兴起 本章首先回顾经典图灵机模型的计算能力和局限性，特别是针对某些特定类型问题的指数级复杂度瓶颈。随后，引出量子力学作为自然界的基本规律，如何提供一种全新的信息处理范式——量子计算。我们将探讨摩尔定律的潜在终结以及量子霸权（Quantum Supremacy）的概念，为读者建立量子计算的必要性认知。 第二章：量子力学基本原理回顾 虽然本书并非纯粹的量子力学教材，但清晰地阐述量子计算所需的基础概念至关重要。本章将聚焦于以下核心内容： 希尔伯特空间与态矢量： 介绍抽象向量空间在量子力学中的应用，特别是态矢量的定义和归一化。 狄拉克符号（Bra-Ket Notation）： 详细讲解 $|psi angle$ 和 $langlepsi|$ 的使用，这是量子信息处理的通用语言。 线性算符与观测： 阐述厄米算符在量子力学中扮演的角色，特别是它们如何对应于可观测的物理量。测量过程的概率性及其对波函数坍缩的影响。 时间演化： 引入薛定谔方程及其矩阵形式，理解量子态随时间的演化规律。 第三章：量子比特（Qubit）与单比特操作 量子信息的基本单元——量子比特，是本书的核心对象。 量子比特的定义与表示： 详细解析单量子比特可以用二维复向量空间表示，并引入布洛赫球（Bloch Sphere）这一重要的几何可视化工具，直观展示单量子比特的无限可能性。 基本量子门（Single-Qubit Gates）： 深入分析泡利矩阵（X, Y, Z）、哈达玛门（H）和相位门（S, T）。探讨这些门如何实现对布洛赫球上的旋转操作。特别强调哈达玛门在创建叠加态中的关键作用。 幺正演化与可逆性： 解释为何所有的量子操作都必须是幺正变换，以及这一特性对量子计算模型设计的影响。 --- 第二部分：多量子比特系统与量子门电路 本部分将系统地介绍如何组合多个量子比特，构建复杂的量子逻辑门，这是实现通用量子计算的基石。 第四章：多量子比特系统与张量积 张量积的构建： 详细介绍如何使用张量积（Tensor Product）来描述两个或多个独立量子比特构成的复合系统，并解释状态空间的维度如何随比特数呈指数增长。 多比特操作符： 阐述如何构造多比特系统的算符，例如 $I otimes X$ 等，及其在特定比特上执行操作的含义。 纠缠态（Entanglement）： 深入探讨量子纠缠这一最奇特的量子现象。定义贝尔态（Bell States）并分析其非定域性。纠缠态是量子并行计算和量子通信的资源。 第五章：两比特和通用量子逻辑门 本章是电路层面的核心内容。 受控非门（CNOT Gate）： 详细分析CNOT门作为最基本的双比特门的作用，它是实现量子逻辑与纠缠产生的关键。 Toffoli门与Fredkin门： 介绍构建通用经典逻辑电路所需的受控非非门（Toffoli）和受控非或门（Fredkin），并讨论它们在量子计算中的地位。 通用量子门集： 证明只需一组包含单比特任意旋转门和CNOT门（或一组特定的三比特门）的门集，就可以近似实现任意幺正变换，从而构建通用量子计算机。 电路深度与量子体积： 引入衡量量子处理器性能的实际指标，如电路深度和量子体积的概念。 --- 第三部分：核心量子算法与应用潜力 本部分将展示量子计算在解决特定问题上超越经典算法的实例，是激发读者兴趣的关键部分。 第六章：量子并行性与叠加态的利用 并行计算的理解： 澄清量子并行性（Quantum Parallelism）并非简单的“同时计算所有可能输入”，而是通过叠加态的演化一次性编码了关于所有输入的函数信息。 Deutsch-Jozsa 算法： 作为第一个展示量子计算在特定问题上优于经典算法的范例，本章将详细解析其原理、电路实现以及它揭示的量子加速的本质。 第七章：搜索与因子分解的里程碑算法 Grover 搜索算法： 深入剖析Grover算法如何将无序数据库的搜索复杂度从 $O(N)$ 降低到 $O(sqrt{N})$。详细解释振幅放大（Amplitude Amplification）的技术，这是许多后续量子算法的基础工具。 Shor 因子分解算法： 这是最具颠覆性的算法之一。本章将概述其核心思想——将大数因子分解问题转化为周期查找问题，并引入量子傅里叶变换（QFT）在其中扮演的关键角色。讨论其对现有公钥密码体系（如RSA）的潜在威胁。 第八章：量子模拟与未来展望 量子相位估计（QPE）： 介绍QPE作为一种通用的技术，可用于估计酉矩阵的本征值，它是模拟薛定谔方程和求解特征值问题的核心。 变分量子本征求解器（VQE）与量子机器学习（QML）的初步探讨： 介绍当前混合量子-经典算法的研究热点，特别是VQE在化学模拟中的应用潜力。 硬件平台概述： 简要介绍目前主流的硬件实现路线，如超导电路、离子阱、拓扑量子计算等，并讨论当前实现通用量子计算所面临的工程挑战，如退相干、误差校正。 --- 附录 附录A： 线性代数回顾（复数向量、矩阵乘法、特征值分解）。 附录B： 量子信息度量（冯·诺依曼熵、纠缠熵的初步概念）。 本书旨在为读者构建一个坚实的量子计算理论框架，从微观的量子比特操作到宏观的复杂算法实现，引领读者进入这个充满无限可能的计算前沿领域。

编者简介

陈玉琨

　　华东师范大学教授、博士生导师，曾与香港中文大学的汤晓鸥教授合编《人工智能基础（高中版）》。

林达华

　　香港中文大学信息工程系助理教授、商汤科技联合创始人。专业研究领域包括机器学习，数据科学及计算机视觉。

顾建军

　　南京师范大学教育科学学院院长、教育科学研究院副院长、博士生导师。任国际技术与工程教育学会（ITEEA）中国大陆区负责人等。
 

序 林达华 5

第一章 图像处理基础 7
1.1 成像机制的探索 9
小孔成像 9
照相机的原理 11
1.2 图像的表示 15
像素与二维数组 15
分辨率 19
1.3 图像的访问 21
计算机访问图片 21
计算机修改图片 22
1.4 彩色图像的表示 24
RGB 24
三维数组表示彩色图片 26
1.5 图像处理算法 28
图像处理 28
人脸关键点提取 30
图像变换 31
1.6 单元项目― 动态表情包制作 36
本章小结 39

第二章 机器学习初探 41
2.1 从预测说起 43
建立机器与现实世界的连接 44
从观察到结论的映射 46
一元一次线性函数 49
2.2 对预测函数的评价 53
2.3 从数据中学习 56
监督学习概览 56
一种简单的学习策略 58
2.4 数据对性能的影响 64
2.5 从回归到分类 68
2.6 对分类预测函数的评价 73
2.7 分类函数的训练（拓展小节） 77
2.8 分类器的封装与调用 81
本章小结 86

 

序

　　人工智能技术的突破带来了新一次的科技浪潮。人工智能技术的广泛应用给我们的生活带来了前所未有的便捷，同时也在重塑着社会的方方面面。我们的年轻一代将要面对一个和人工智能共存的世界。他们需要理解人工智能会给我们带来甚么样的挑战，以及如何善用这种新兴的技术创造价值。

　　2018 年，商汤科技与商务印书馆（北京）合作发佈了全球第一本面向中学教学的人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在中国内地以及全球多个国家与地区引起关注。过去一年，已经有多个中学选用这本教材开设人工智能课程。我们从第一线的教学实践中获得了很多积极而有价值的回馈。很多老师热切希望，我们能把人工智能教学带进初中的课堂。于是，我们在首部教材的经验基础上，和许多优秀的初中老师携手展开了初中版教材的编撰工作。

　　相比于之前的高中版，这一部教材进一步强调了技术与生活的结合。每一章的设计都遵循「从生活中来，到生活中去」的原则，从一个贴近生活的应用出发，引出相关的知识，并通过富有创意的小项目让同学可以运用所学的知识解决生活中的问题。同时，教材也结合这些实践项目的展开，循序渐进地介绍Python 程序设计的知识，让同学从中学到通过编写程序解决问题的经验。

　　香港是国际都会，香港的大学也在人工智能的研究中一直走在国际前沿，并孕育了像商汤科技这样的人工智能领先企业。我们深信创科行业尤其是人工智能的发展对于香港意义重大。蓬勃发展的创科行业不仅可以为香港的经济和产业带来新的活力，也能为年轻一代提供广阔的施展才华的空间。在刚结束不久的首届国际中学生人工智能交流展示会上，来自香港的同学展示了非常具有创造力的作品，令人印象深刻。

　　透过《人工智能》系列教程在本地发行，我们希望可以给香港的同学展示一个充满魅力的人工智能的世界，鼓励更多的同学了解与学习人工智能。我们也希望，同学们通过这一课程的学习，可以逐步养成把知识和创意相结合的能力，利用人工智能技术，令我们的世界更美好。
 

评分☆☆☆☆☆

近期我沉迷于一本叫做《人工智能进阶：图像处理与机器学习》的书，简直是相见恨晚！我一直对AI技术充满向往，但总觉得门槛很高，不知道从何下手。这本书的出现，恰好填补了我这个空白。 最让我印象深刻的是，作者在讲解复杂的机器学习算法时，并没有使用枯燥的术语轰炸，而是巧妙地运用了许多生活化的比喻。比如，他用“挑选最适合的衣服”来比喻“分类问题”，用“预测明天的天气”来解释“回归模型”。这些贴切的比喻让我一下子就理解了算法的核心逻辑，不再是死记硬背。我之前一直对“决策树”和“支持向量机”这些概念感到迷茫，但读完书中的讲解，我豁然开朗，感觉自己就像是拥有了一把开启AI奥秘的钥匙。 书中关于图像处理的部分更是让我大开眼界。我一直很好奇电脑是如何“看懂”一张照片的，这本书给出了详尽的解答。从最基础的像素概念，到高级的卷积神经网络（CNN），作者都进行了深入浅出的讲解。我尤其喜欢他对于“特征提取”的描述，他将CNN比作一个拥有多层“过滤器”的系统，能够从图像中逐步提取出越来越抽象的特征，直到最终能够识别出物体。这种层层递进的讲解方式，让我对AI的“视觉能力”有了全新的认识。 除此之外，这本书还给了我很多关于AI发展趋势的启发。作者不仅仅是讲解技术，还深入探讨了AI在各个领域的应用前景，以及可能带来的社会变革。我读到了一些关于AI在医疗诊断、自动驾驶、以及创意产业中的案例，这让我对AI的未来充满了无限的遐想。我感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在与未来对话。 总而言之，《人工智能进阶：图像处理与机器学习》这本书，是我近期读到过的最棒的一本书之一。它让我觉得，学习AI不再是一件遥不可及的事情，而是充满乐趣和探索的旅程。我非常感谢作者能够用如此清晰、生动的方式，将如此复杂的知识呈现给我们。强烈推荐给所有想要深入了解AI的朋友！

评分☆☆☆☆☆

最近真的挖到一本宝藏！书名是《人工智能进阶：图像处理与机器学习》，一开始看到这个名字，我有点犹豫，怕内容太艰深，毕竟我对AI的认识仅限于科幻电影里的那种。但读完之后，我只能说，我的顾虑完全是多余的。这本书简直是为我这种“小白”量身定做的“进阶手册”！ 作者的讲解方式真的太有才了！他用一种非常“接地气”的方式，把一些复杂的机器学习算法，比如支持向量机（SVM）或者决策树，讲得就像我们日常生活中做选择题一样简单。他举的例子都非常贴切，比如用“哪种水果”来解释分类问题，用“预测房价”来讲解回归分析。我以前总觉得这些东西离我好远，现在感觉它们就像是我生活的一部分，我甚至开始尝试用这些思路去分析我遇到的各种问题。 特别让我印象深刻的是关于图像处理的部分。我一直觉得“看图识字”这种事情只有人能做到，没想到AI竟然也能做。书中详细解释了CNN是如何工作的，它就像一个超级厉害的“眼睛”，能够一层一层地捕捉图像的细节，从边缘、纹理到更复杂的形状。我曾经尝试用一些免费的AI图像识别工具，觉得它们很神奇，现在看了这本书，我才明白背后原来有这么多的学问。作者甚至还讲到了如何通过调整模型参数来提高识别的准确率，这让我跃跃欲试，想亲自去尝试一下。 而且，这本书不是那种只讲技术，不讲“故事”的书。作者在很多地方都穿插了自己对AI伦理、社会影响的思考，这让我觉得这本书非常有深度，不仅仅是一本技术教材。他讨论到AI在隐私保护、算法偏见等方面可能带来的挑战，这让我开始从更宏观的角度去审视AI的发展。读到这些内容的时候，我常常会停下来想很久，感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在思考科技如何影响我们的社会。 总的来说，《人工智能进阶：图像处理与机器学习》这本书让我彻底改变了对AI的看法。它让我从一个旁观者变成了一个想要参与者。这本书的知识体系非常完整，从基础概念到进阶应用，循序渐进，丝毫不觉枯燥。我非常感谢作者能够用如此精妙的方式，将如此复杂的知识呈现给我们。如果你也对AI感到好奇，想要深入了解，这本书绝对是你的不二之选！

评分☆☆☆☆☆

哇！我最近真的是迷上了一本新书，叫做《人工智能进阶：图像处理与机器学习》。我本来对AI的概念一直模模糊糊的，只知道好像很厉害，但具体是怎么运作的，我一直抓不到重点。这本书的标题听起来就很有深度，所以我抱着姑且一试的心态买了下来。没想到，它真的打开了我新世界的大门！ 作者用了很多非常生动形象的比喻，把原本听起来高高在上的“机器学习算法”解释得通俗易懂。比如，他把训练模型比作教一个小朋友认识猫和狗，一开始小朋友会混淆，但经过不断的指正和区分，他就能准确地分辨出来。这个过程让我一下子就理解了“过拟合”和“欠拟合”的概念，不再是死记硬背的理论。而且，书中还穿插了很多实际的案例，像是如何让电脑“看懂”一张照片，识别出里面的人物、物体，甚至情绪。这对我的触动特别大，因为我平时就喜欢摄影，每次拍完照片，我都会想，如果我的照片也能被AI“理解”，那该多有趣啊！ 书中的图像处理部分更是让我惊艳。我一直觉得图像处理是 Photoshop 之类的软件的事情，没想到背后竟然有如此复杂的数学原理和算法支撑。从像素的基本概念，到卷积神经网络（CNN）是如何一层层地提取图像特征，书中都讲得非常清晰。我印象最深刻的是讲到“梯度下降”的部分，作者用爬山的比喻，告诉我们如何在迷雾中找到山谷的最低点，这让我对优化模型的理解更上一层楼。以前我只是觉得AI很神奇，现在我感觉自己好像窥见了它神秘面纱下的一点点真面目，这让我感到非常兴奋，也更有信心去深入学习了。 我最喜欢的一点是，这本书并不是那种枯燥的技术说明书。作者在讲解专业知识的同时，还会穿插很多他对AI未来发展的思考和展望。他讨论了AI在医疗、艺术、甚至是我们日常生活中可能带来的颠覆性改变。读到这些部分，我常常会陷入沉思，想象着一个AI高度普及的未来会是什么样子。这本书不仅仅是关于“如何做”，更多的是关于“为什么这么做”以及“我们能用它做什么”。它激发了我对这个领域的好奇心，也让我对未来充满了期待。 总而言之，《人工智能进阶：图像处理与机器学习》这本书真的超出了我的预期！它就像一把钥匙，为我打开了通往人工智能世界的门。虽然书名听起来有点挑战性，但内容却非常接地气，适合我这种想要从零开始，但又希望学得深入的读者。我强烈推荐给所有对AI感兴趣的朋友，尤其是那些和我一样，想把理论和实际应用结合起来的读者。这本书真的让我学到了很多，也让我对科技的未来有了更深的认识！

评分☆☆☆☆☆

最近我入手了一本非常吸引我的新书：《人工智能进阶：图像处理与机器学习》。我一直对人工智能的世界充满好奇，但又觉得它太高深了，像是一道难以逾越的高墙。这本书的标题让我觉得它可能是一个很好的切入点，可以帮助我更深入地了解这个领域。 阅读这本书的过程，我感觉自己就像是在和一个经验丰富的朋友聊天，他耐心地解答我所有的疑惑。作者在讲解机器学习算法时，并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是先从最直观的逻辑出发。他用了很多类比，比如用“猜谜游戏”来解释分类模型，用“预测天气”来讲解回归模型。这些生动的例子让我立刻就抓住了核心思想，而不是被细节所困扰。我之前对“过拟合”这个概念一直很模糊，但看了书中的解释，我才真正理解它是什么意思，以及如何避免。 书中关于图像处理的部分更是让我惊喜连连。我一直觉得电脑“看”东西的方式和人非常不一样，但作者通过讲解卷积神经网络（CNN）的原理，让我看到了电脑是如何通过层层“卷积”和“池化”，逐渐提取图像的关键特征的。这就像是把一张大图分解成很多小块，然后逐步分析，最终拼凑出完整的画面。我甚至尝试着去理解了书中关于“梯度下降”的介绍，虽然计算上有点难度，但整体的逻辑我是明白了，感觉自己离AI的“大脑”又近了一步。 这本书还有一个我特别欣赏的地方，就是它不仅仅停留在技术层面，还探讨了AI对我们生活和社会的影响。作者分析了AI在艺术创作、新闻传播、甚至在我们日常决策中可能扮演的角色。这些内容让我思考了很多关于科技伦理和未来发展方向的问题。我经常会读到一些让我眼前一亮，或者引发深度思考的段落，感觉这本书不仅仅是在传授知识，更是在启发我们对未来的想象。 总之，《人工智能进阶：图像处理与机器学习》这本书，对我来说是一次非常棒的学习体验。它用一种非常友好的方式，将复杂的AI技术呈现出来，让我受益匪浅。我感觉自己对AI的理解不再是停留在表面，而是有了一个更加扎实的基础。我强烈推荐给所有想要了解AI，特别是对图像处理和机器学习感兴趣的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

最近我真的被一本新书给“烧到了”，书名是《人工智能进阶：图像处理与机器学习》。老实说，一开始我拿到这本书的时候，心里还有点打鼓，毕竟“进阶”两个字就带着点挑战性，而且“图像处理”和“机器学习”这两个词听起来就充满了技术感。但是，我实在是对AI领域太好奇了，所以还是决定一试。 不得不说，这本书的作者真的是一位非常厉害的沟通者。他没有直接丢给我们一堆晦涩难懂的公式和代码，而是从最基本、最直观的概念开始讲起。比如，在讲到“特征提取”的时候，他用了一个非常贴切的比喻，就像我们人类在识别一张人脸时，会先注意到眼睛、鼻子、嘴巴这些关键部位。这个类比一下子就让我明白了AI是如何“理解”图像的。而且，书中还会穿插一些小练习，让我们动手去尝试，这让学习过程变得更加生动有趣，而不是死板的阅读。 在图像处理的部分，我真的看到了AI的神奇之处。从最简单的图像去噪、边缘检测，到复杂的图像分割、风格迁移，作者都一一进行了详细的讲解。我尤其对“生成对抗网络”（GANs）的部分印象深刻，作者用非常形象的比喻，把它比作一个“伪造者”和一个“鉴赏家”在互相学习、互相提高。这种创造性的学习方式，让我对AI的潜力有了全新的认识。我平时就很喜欢看一些AI生成的艺术作品，现在我终于明白它们是如何诞生的了。 除了技术层面的讲解，《人工智能进阶：图像处理与机器学习》这本书还让我对AI的未来发展有了更深入的思考。作者探讨了AI在不同行业的应用前景，比如在医疗诊断、自动驾驶、甚至是新闻内容的生成方面。这些内容让我感觉AI不再是遥不可及的科学幻想，而是正在切实改变我们生活方方面面的强大力量。我常常在想，未来我们可能会面临哪些新的挑战和机遇。 总的来说，这本书真的让我大开眼界！它不仅技术讲解扎实，而且非常有启发性。如果你和我一样，对AI领域充满了好奇，想要从零开始，一步一步深入了解，那么这本书绝对是你不可错过的绝佳选择。它让我觉得，学习AI不再是一件困难的事情，而是充满乐趣和挑战的探索之旅！