人工智能导论 书有少量笔记
15-09-17
￥ 1.5 七五品
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作者徐洁磐 著
出版社中国铁道出版社
出版时间2019-08
版次1
装帧平装
货号15-09-17
上书时间2024-03-24
商品详情
- 品相描述：七五品
图书标准信息
- 作者 徐洁磐 著
- 出版社 中国铁道出版社
- 出版时间 2019-08
- 版次 1
- ISBN 9787113258702
- 定价 49.80元
- 装帧 平装
- 开本 16开
- 纸张 胶版纸
- 页数 272页
- 【内容简介】
-
本书由四篇共１７ 章组成 篇是基础理论篇 共九章(第１ ~ ９ 章)从整
体角度介绍人工智能的基本概念与基础理论 第二篇是应用技术篇 共四章(第
１０ ~１３ 章)介绍人工智能基础理论与相关分支领域相融合所产生的新技术 第
三篇是应用篇 共三章(第１４ ~１６ 章)介绍智能产品的开发及目前广为流行的四
种应用实例 第四篇是展望篇 共一章(第１７ 章)对人工智能学科今后发展提出
建议和看法。
在本书的编写中坚持三项原则:教材的现代性，即新的技术路线与新的体系，
并形成新一代人工智能技术，教材的应用性，即更加关注人工智能与其他学科、领
域的融合，将人工智能应用到多个行业中去，教材的引导性，即坚持教材的入门与
引导作用 本书的出版在一定程度上填补了新一代人工智能教材的空白
本书适合作为人工智能、计算机类专业及相关专业“人工智能”课程教材及培
训教材，也可作为人工智能应用、开发人员的基础读物。 - 【作者简介】
- 徐洁磐：南京大学计算机科学与技术系教授，博导。主要研究计算机理论与数据库技术，曾任中国人工智能学会理事，离散数学学会理事长，中国计算机学会计算机理论专业委员会副主任，数据库专委会委员。教育部计算机教学指导委员会、二届委员。1957年南京大学数学系毕业，1963年苏联莫斯科大学数理逻辑副博士研究生毕业，1957年至今南京大学数学系、计算机系讲师，副教授、教授。
- 【目录】
-
第一篇 基础理论篇
第１ 章 总论 ………………………………………………………………… ２
１. １ 人工智能发展历史………………………………………………………… ２
１. ２ 人工智能概念介绍………………………………………………………… ７
１. ３ 人工智能发展三大学派 ………………………………………………… １０
１. ４ 人工智能的学科体系 …………………………………………………… １１
小结 ……………………………………………………………………………… １６
习题１ …………………………………………………………………………… １７
第２ 章 知识及知识表示 ………………………………………………… １８
２. １ 概述 ……………………………………………………………………… １８
２. ２ 产生式表示法 …………………………………………………………… ２０
２. ３ 状态空间表示法 ………………………………………………………… ２３
２. ４ 谓词逻辑表示法 ………………………………………………………… ２６
２. ５ 知识图谱表示法 ………………………………………………………… ３２
小结 ……………………………………………………………………………… ３５
习题２ …………………………………………………………………………… ３６
第３ 章 知识组织与管理———知识库介绍 …………………………… ３７
３. １ 知识库概述 ……………………………………………………………… ３７
３. ２ 知识库发展历史 ………………………………………………………… ４０
３. ３ 典型知识库系统介绍 …………………………………………………… ４１
小结 ……………………………………………………………………………… ４８
习题３ …………………………………………………………………………… ５０
第４ 章 知识获取之搜索策略方法 …………………………………… ５１
４. １ 概述 ……………………………………………………………………… ５１
４. ２ 盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２
４. ３ 启发式搜索 ……………………………………………………………… ５３
４. ４ 博弈树的启发式搜索 …………………………………………………… ５６
小结 ……………………………………………………………………………… ５９
习题４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５ 章 知识获取之推理方法 …………………………………………… ６０
５. １ 知识推理基本理论 ……………………………………………………… ６０
５. ２ 谓词逻辑自然推理 ……………………………………………………… ６１
５. ３ 谓词逻辑的自动定理证明 ……………………………………………… ６５
５. ４ 知识推理方法之评价 …………………………………………………… ７３
小结 ……………………………………………………………………………… ７４
习题５ …………………………………………………………………………… ７４
第６ 章 知识获取之机器学习方法 …………………………………… ７６
６. １ 机器学习概述 …………………………………………………………… ７６
６. ２ 人工神经网络 …………………………………………………………… ７９
６. ３ 决策树 …………………………………………………………………… ８６
６. ４ 贝叶斯方法 ……………………………………………………………… ９２
６. ５ 支持向量机方法 ………………………………………………………… ９５
６. ６ 关联规则方法 …………………………………………………………… ９７
６. ７ 聚类方法 ………………………………………………………………… １０３
６. ８ 迁移学习 ………………………………………………………………… １０６
６. ９ 强化学习方法…………………………………………………………… １０８
小结 …………………………………………………………………………… １０９
习题６ ………………………………………………………………………… １１０
第７ 章 深度学习与卷积神经网络 …………………………………… １１１
７. １ 浅层学习与深度学习…………………………………………………… １１１
７. ２ 深度学习概述…………………………………………………………… １１２
７. ３ 卷积神经网络…………………………………………………………… １１４
小结 …………………………………………………………………………… １２１
习题７ ………………………………………………………………………… １２３
第８ 章 知识获取之知识图谱方法 …………………………………… １２４
８. １ 知识图谱中的知识获取概述 ………………………………………… １２４
８. ２ 知识图谱中的知识获取方法 ………………………………………… １２４
８. ３ 著名的知识图谱介绍…………………………………………………… １２７
８. ４ 知识图谱中的知识存储………………………………………………… １２９
８. ５ 知识图谱的应用………………………………………………………… １３０
小结 …………………………………………………………………………… １３０
习题８ ………………………………………………………………………… １３１
第９ 章 知识获取之 Ａｇｅｎｔ 方法 ……………………………………… １３３
９. １ Ａｇｅｎｔ 介绍 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ
９. ２ 多 Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７
９. ３ 移动 Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９
９. ４ 智能 Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １４０
小结 …………………………………………………………………………… １４１
习题９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇 应用技术篇
第１０ 章 知识工程与专家系统 ………………………………………… １４４
１０. １ 知识工程与专家系统概述 …………………………………………… １４４
１０. ２ 专家系统组成 ………………………………………………………… １４６
１０. ３ 专家系统分类 ………………………………………………………… １４８
１０. ４ 专家系统开发 ………………………………………………………… １４８
１０. ５ 传统专家系统与新一代专家系统 …………………………………… １５１
小结 …………………………………………………………………………… １５２
习题１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１ 章 计算机视觉 …………………………………………………… １５５
１１. １ 计算机视觉概述 ……………………………………………………… １５５
１１. ２ 计算机视觉中的图像分析和理解 …………………………………… １５８
１１. ３ 计算机视觉应用 ……………………………………………………… １６０
小结 …………………………………………………………………………… １６３
习题１１ ………………………………………………………………………… １６５
第１２ 章 自然语言处理 ………………………………………………… １６６
１２. １ 自然语言处理之自然语言理解 ……………………………………… １６７
１２. ２ 自然语言处理之自然语言生成 ……………………………………… １７３
１２. ３ 语音处理 ……………………………………………………………… １７４
１２. ４ 自然语言处理应用实例 ……………………………………………… １８１
小结 …………………………………………………………………………… １８３
习题１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３ 章 机器人 …………………………………………………………… １８７
１３. １ 机器人概述 …………………………………………………………… １８７
１３. ２ 机器人组织结构 ……………………………………………………… １９０
１３. ３ 机器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
１３. ４ 机器人的应用 ………………………………………………………… １９２
小结 …………………………………………………………………………… １９６
习题１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇 应 用 篇
第１４ 章 大数据技术 …………………………………………………… ２０１
１４. １ 大数据技术概述 ……………………………………………………… ２０１
１４. ２ 大数据基础平台 ……………………………………………………… ２０４
１４. ３ 大数据软件平台—Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
１４. ４ 大数据管理系统标准 ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
１４. ５ 大数据计算 …………………………………………………………… ２０８
１４. ６ 大数据用户接口与可视化 …………………………………………… ２１２
小结 …………………………………………………………………………… ２１２
习题１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５ 章 人工智能应用系统开发 ……………………………………… ２１６
１５. １ 概述 …………………………………………………………………… ２１６
１５. ２ 人工智能应用开发的三大要素 ……………………………………… ２１７
１５. ３ 人工智能应用开发系统结构 ………………………………………… ２２０
１５. ４ 人工智能应用系统开发流程 ………………………………………… ２２３
１５. ５ 人工智能应用的三种典型方法 ……………………………………… ２２５
小结 …………………………………………………………………………… ２２６
习题１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６ 章 人工智能的应用系统 ………………………………………… ２２８
１６. １ 自动驾驶与网联车 …………………………………………………… ２２８
１６. ２ 人脸识别 ……………………………………………………………… ２３４
１６. ３ 机器翻译 ……………………………………………………………… ２３９
１６. ４ 智能医学图像处理 …………………………………………………… ２４２
小结 …………………………………………………………………………… ２４７
习题１６ ………………………………………………………………………… ２４９
第四篇 展 望 篇
第１７ 章 人工智能发展展望 …………………………………………… ２５２
１７. １ 人工智能学科发展 …………………………………………………… ２５２
１７. ２ 人工智能所引发的社会问题及其解决 ……………………………… ２５４
小结 …………………………………………………………………………… ２５７
习题１７ ………………………………………………………………………… ２５８
参考文献 ……………………………………………………………………… ２５９
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