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人工智能概论大中专文科经管作者新华正版

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作者作者

出版社清华大学出版社

ISBN9787302559672

出版时间2020-09

版次1

装帧平装

开本16

页数208页

字数312千字

定价39.8元

货号xhwx_1202138335

上书时间2024-04-01

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商品详情

品相描述：全新: 正版特价新书

商品描述: 主编：

" 构建完整的人工智能知识体系
涵盖人工智能主流应用
同步人工智能领域近期新进展
未涉及复杂的数学公式，适合人工智能初学者"

目录：

章绪论

1.1什么是人工智能

1.1.1人工智能的定义

1.1.2人工智能的研究领域

1.1.3人工智能的发展现状

1.2人工智能简史

1.2.1人工智能的诞生（1943—1956年）

1.2.2人工智能的起步期（1956—1974年）

1.2.3人工智能的个低谷（1974—1980年）

1.2.4人工智能的应用发展期（1980—1989年）

1.2.5人工智能的第二个低谷（1989—1993年）

1.2.6人工智能的稳步发展期（1993—2006年）

1.2.7人工智能的蓬勃发展期（2006年至今）

1.3人工智能的流派

1.3.1符号主义流派

1.3.2联结主义流派

1.3.3行为主义流派

1.3.4代表人物

1.4人工智能的应用与挑战

1.4.1工智能的战略

1.4.2人工智能行业的未来格局

1.4.3迎接人工智能2.0的挑战和机遇

参文献

扩展阅读

题1

第2章机器学

2.1引言

2.1.1机器学的定义和基本概念

2.1.2机器学的分类

2.1.3机器学的发展历程

2.2监督学

2.2.1监督学的定义

2.2.2k近邻算

2.2.3决策树

2.2.4支持向量机

2.3无监督学

2.3.1无监督学的任务

2.3.2k-means聚类算

2.3.3层次聚类算

2.3.4基于密度的聚类算

2.4强化学

2.4.1强化学的

2.4.2q-learning强化学算

2.4.3强化学的应用

参文献

扩展阅读

题2

第3章人工神经网络

3.1概述

3.1.1人工神经网络简介

3.1.2人工神经网络发展史

3.2m-p模型

3.2.1生物神经元

3.2.2m-p模型的结构

3.2.3m-p模型实现与门电路逻辑运算的应用案例

3.3感知机

3.3.1感知机模型

3.3.2感知机工作过程

3.3.3感知机的学过程

3.3.4感知机分类案例

3.3.5多层感知机

3.4多层神经网络

3.4.1梯度

3.4.2多层神经网络的结构和工作过程

3.4.3实现异或运算的多层神经网络案例

3.4.4梯度消失与梯度爆炸问题

3.5深度学的卷积神经网络模型

3.5.1计算机中的图像

3.5.2卷积运算

3.5.3池化运算

3.5.4卷积神经网络中的其他相关技术

3.5.5一个基本的多分类卷积神经网络结构

3.5.6经典卷积神经网络le-5模型

3.6深度学的rnn模型介绍

3.6.1基本rnn网络的结构和工作过程

3.6.2lstm的结构和工作过程

参文献

扩展阅读

题3

第4章知识表示与专家系统

4.1知识表示

4.1.1逻辑表示

4.1.2产生式表示

4.1.3框架表示

4.1.4语义网表示

4.1.5知识图谱表示

4.2专家系统

4.2.1专家系统概述

4.2.2专家系统的构建举例

4.2.3不确定推理

参文献

扩展阅读

题4

第5章搜索技术

5.1搜索问题的定义

5.2状态空间

5.3盲目搜索

5.3.1深度优先搜索

5.3.2广度优先搜索

5.4启发式搜索

5.5博弈搜索

5.5.1极大极小博弈

5.5.2固定深度博弈搜索

5.5.3α-β剪枝算

5.5.4博弈搜索的发展

参文献

扩展阅读

题5

第6章群智能算

6.1遗传算

6.1.1遗传算的产生与发展

6.1.2遗传算的基本问题

6.1.3遗传算的一个简单优化问题

6.1.4遗传算的优缺点

6.1.5遗传算的应用

6.2粒子群算

6.2.1粒子群算的起源

6.2.2粒子群算的

6.2.3粒子群算程序设计

6.2.4粒子群算的参数选取

6.2.5粒子群算的优缺点

6.3蚁群算

6.3.1蚁群算的提出

6.3.2蚁群算的

6.3.3蚁群算求解旅行商问题

参文献

扩展阅读

题6

第7章图像识别技术与应用

7.1图像识别技术概述

7.1.1图像的概念

7.1.2图像识别的概念

7.2图像处理与图像识别技术

7.2.1图像处理技术概述

7.2.2图像识别技术的起源

7.2.3图像识别技术发展史

7.2.4图像识别技术现状

7.3图像识别技术的实现

7.3.1图像识别的基本流程

7.3.2图像识别的基本方

7.4图像识别技术的应用

7.4.1图像识别技术的分类

7.4.2图像识别技术的应用场景

7.4.3图像识别技术的展望

参文献

扩展阅读

题7

第8章自然语言处理

8.1自然语言处理概述

8.1.1什么是自然语言处理

8.1.2自然语言处理的主要困难

8.1.3自然语言处理的发展

8.2自然语言处理的研究任务

8.3自然语言处理的发展历程

8.4自然语言处理经典应用解析——计算网页排名

8.5自然语言处理与人工智能

参文献

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题8

附录a遗传算的matlab程序示例

附录b粒子群算的matlab程序示例

附录c蚁群算的matlab程序示例

内容简介：

本书作为面向本科一年级的"人工智能"通识课教材，力争将人工智能的发展脉络、相关技术和理论基础、产业发展和成果等翔实地展现给读者。首先介绍人工智能的定义和发展史；然后，深人浅出地讲解机器学、人工神经网络、深度学、知识表示、专家系统、搜索技术、智能算等人工智能的核心技术；后，介绍两个主流的应用方向一图像识别和自然语言处理。各章都包含丰富的题。本书可以作为高等院校"人工智能"通识课程的教材，也可以作为普通读者（包括有意报人工智能相关专业的中）整体了解人工智能领域的人门图书。