人工智能原理与实践
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作者尹传环，田盛丰，黄厚宽主编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302634003
出版时间2023-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数332页
字数502千字
定价69.8元
货号SC:9787302634003
上书时间2024-10-31
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商品详情
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主编推荐:
本书注重理论算法与实例结合，适用面广。汇聚了新一代人工智能核心技术。
内容简介:
本书系统介绍了人工智能学科的基本原理与算法，着重介绍了基于符号的推理、深度学习以及强化学习等，并提供了Python、Lisp、Prolog语言的入门级教程，还专门介绍了专家系统构造工具CLIPS以及Agent系统开发平台SPADE。
本书共分10章，第1章为绪论，第2章介绍人工智能程序设计语言，之后5章介绍人工智能的基本原理与经典算法，第8章和第9章主要介绍机器学习与深度学习相关算法，最后一章介绍智能Agent。
本书注重人工智能的经典算法及其实用性，可作为高校计算机科学与技术、人工智能及其相关专业高年级本科生及研究生的教材，也可供对人工智能感兴趣的研究与工程人员参考。
目录:
第1章绪论
1.1人工智能的发展概况
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能的研究途径
1.1.3人工智能学科的发展
1.2人工智能的目标
1.3人工智能的应用
第2章人工智能程序设计语言
2.1Python语言
2.1.1概述
2.1.2Python基础
2.1.3函数
2.1.4自定义类
2.1.5模块
2.1.6输入输出和文件
2.1.7实例
2.2Lisp语言
2.2.1概述
2.2.2Lisp的基本功能
2.2.3递归与迭代
2.2.4输入输出
2.2.5Lisp的其他功能
2.2.6实例
2.3Prolog语言
2.3.1Prolog语言概述
2.3.2重复与递归
2.3.3列表处理方法
2.3.4字符串处理方法
2.3.5输入输出功能
2.3.6模块
2.3.7实例
第3章知识表示
3.1概述
3.1.1知识与知识表示
3.1.2知识表示的方法
3.2逻辑表示法
3.2.1一阶谓词逻辑
3.2.2谓词逻辑用于知识表示
3.3产生式规则表示法
3.4语义网络表示法
3.4.1语义网络的结构
3.4.2连接词的表示
3.4.3继承性
3.5框架与脚本表示法
3.5.1框架表示法
3.5.2脚本表示法
3.6本体
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