【95成新塑封消费】人工智能 第二版 21世纪高等学校规划教材 计
【95成新塑封包装】有写过的痕迹但是笔记很少,整体很新,是旧书里面挑出很新的那种单独售卖的,不满意可以退货。
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34
九五品
库存7件
作者丁世飞 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302383895
出版时间2015-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数263页
字数99999千字
定价34元
货号9787302383895-1
上书时间2023-08-10
商品详情
- 品相描述:九五品
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- 商品描述
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基本信息
书名:人工智能 第二版 21世纪高等学校规划教材 计算机科学与技术
定价:34.0元
作者:丁世飞 著
出版社:清华大学出版社
出版日期:2015-03-01
ISBN:9787302383895
字数:429000
页码:263
版次:2
装帧:平装
开本:16开
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编辑推荐
1. 根据学生学习AI的规律,体现合理的教学顺序和节奏,更利于学生理解AI知识、提高AI研究能力。2. 精心设计学习和训练的案例和步骤,注意使学生形成合理的AI知识结构。3. 加强能力的培养,为培养学生解决问题能力提供清晰的线索和步骤。
内容提要
《人工智能(第2版)》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书分为11章,除章讨论人工智能概述、1章讨论人工智能的争论与展望外,其余9章主要按照“基本智能 典型应用 计算智能”三个模块编著:模块为人工智能经典的三大基本技术,包括知识表示技术、搜索技术、推理技术;第2模块为人工智能的典型应用领域,包括机器学习、专家系统以及支持向量机;第3模块为典型的计算智能方法,包括神经计算、进化计算等。与第一版相比,增加了专家系统的介绍,其他大多数章节都做了相应的修改、精简或补充。 本书力求科学化、模块化、实用化,内容由浅入深、循序渐进、条理清晰,让读者在有限的时间内,掌握人工智能的基本原理与应用技术。 本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生的“人工智能”课程教材,也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。
目录
作者介绍
序言
人工智能的诞生与发展是20世纪最伟大的科学成就之一,也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。它是一门新理论、新方法、新技术、新思想不断涌现的前沿交叉学科,相关研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活等各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能科学与技术正在引起越来越广泛的重视,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。
人工智能是一门研究机器智能的学科,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能,实现智能行为。作为一门前沿和交叉学科,它的研究领域十分广泛,涉及机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言理解、智能检索、模式识别、规划和机器人等领域。人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能。
本书为第二版,与第一版相比,主要有如下改动。
首先将第一版的“篇章节”排序方式,改为“章节”排序。
其次第1章的绪论部分在第一版的基础上重新编写,使得内容更加合理; 第2章的谓词逻辑表示法重新组织与整理,使得内容更有条理、更通顺; 删除了第一版2.7节的状态空间表示法,其部分内容与3.2节基于状态空间图的搜索技术进行了合并; 第4章中,推理的逻辑基础,删除了第一版中有关谓词的概念描述,从而避免了与第2章的谓词逻辑表示法的概念重复; 第5章中,删除了第一版的5.2节,其部分内容融入到5.1节中,增加了模糊推理一节,同时删除了第一版的模糊计算; 第6章中,重新编写了6.1节机器学习概述内容,吸收了最新的一些研究进展; 增加了第7章专家系统,这是人工智能应用的典型领域之一,有助于读者理解人工智能的真谛; 删除了第一版的粒度计算等。
最后,对第一版出现的错误进行了纠正,对出现的不足进行了改进。
本书分为11章。
第1章绪论,主要讨论了人工智能的定义、形成过程、研究内容、学派之争、应用领域和发展趋势等。
第2~5章为人工智能经典的三大基本技术,包括知识表示技术、搜索技术以及推理技术。包括第2章的知识表示,第3章的搜索策略,第4章的确定性推理以及第5章的不确定性推理。
第6~8章为人工智能的典型应用领域,包括第6章的机器学习,第7章的专家系统,以及第8章的支持向量机。
第9章和第10章为典型的计算智能方法,包括第9章的神经计算与第10章的进化计算。
第11章为人工智能的争论与展望。讨论了人工智能对人类的影响与展望。
在本书的编写过程中,重视科学性、实用性和可读性,内容由浅入深、循序渐进,条理清晰。全书按照“基本智能 典型应用 计算智能”三个模块,以逐层深入的策略撰写,以期达到不同专业之取舍、不同层次的教学研究之需要。
本书包含了作者多年的科研成果,也吸取了国内外同类教材的有关文献的精华,他们的丰硕成果和贡献是本书学术思想的重要源泉,为本书的撰写提供了丰富的营养,在此谨向这些教材和文献的作者致以诚挚的敬意。
本书的撰写得到了中国矿业大学、清华大学出版社等各级领导的支持与帮助,同时中国矿业大学——中国科学院智能信息处理联合实验室的老师、同学自始至终做了大量的工作,特别是博士生黄华娟、贾洪杰; 硕士生赵晗、韩有振、鲍丽娜等,在此一并表示感谢。
本书得到了国家自然科学基金“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与技术研究”(批准号: 61379101)、国家重点基础研究发展计划(973计划)课题“脑机协同的认知计算模型”(批准号: 2013CB329502)、江苏省基础研究计划(自然科学基金)(批准号: BK20130209)的支持。
本书承蒙国际信息处理联合会人工智能专业委员会机器学习和数据挖掘组主席、中国人工智能学会副理事长、中国科学院计算技术研究所博士生导师史忠植研究员担任主审,在此深表谢意。
由于人工智能是一门正在快速发展的年轻学科,新的理论、方法和技术、新的应用领域不断涌现,对其中的不少问题,作者还缺乏深入研究,再加上我们的学识水平有限,本书的撰写可能没有完全达到我们所希望的目标,也不可避免地存在各种错误和疏漏,敬请各位专家和读者不吝指教。
丁世飞2014年6月
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