人工智能导论 第2版 鲍军鹏
新华书店全新正版书籍
￥ 38.29 5.1折 ￥ 75 全新
库存3件
天津西青
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者鲍军鹏
出版社机械工业出版社
ISBN9787111660521
出版时间2020-08
版次2
装帧平装
开本16开
页数348页
定价75元
货号1202122770
上书时间2022-07-04
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 20小时
- 好评率 暂无
商品详情
- 品相描述：全新
- 全新正版
- 商品描述
-
商品简介
《*工智能导论 第2版》系统地阐述了*工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域，全面地反映了*工智能研究领域的发展，并根据*工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍，如详细介绍了机器学习方面的内容。《*工智能导论 第2版》共分为8章，内容涉及*工智能的基本概念、知识工程、确定*推理和不确定*推理、搜索与优化策略、机器学***工*经网络与深度学习，以及模式识别、自然语言处理和多智能体等。每章后面附有习题，以供读者练习。《*工智能导论 第2版》充分考虑到*工智能领域的发展动态，注重系统*、新颖*、实**和可读*，内容由浅入深、循序渐进、条理清晰。《*工智能导论 第2版》适合作为计算机专业**生和**相关专业**生、***的教材，也可作为有关科技*员的参考书。
目录
前言
章绪论
1.1什么是*工智能
1.1.1关于智能
1.1.2*工智能的研究目标
1.2*工智能发展简史
1.3*工智能的研究方法
1.3.1*工智能的研究特点
1.3.2*工智能的研究途径
1.3.3*工智能研究*源
1.4*工智*研究*应用领域
1.4.1模式识别
1.4.2自然语言处理
1.4.3机器学习与数据挖掘
1.4.4*工神经网络与深度学习
1.4.5博弈
1.4.6多智能体
1.4.7专家系统
1.4.8计算机视觉
1.4.9自动定理*明
1.4.10智能控制
1.4.11机器*学
1.4.12*工*命
1.5本章小结
习题
第2章知识工程
2.1概述
2.2知识表示方法
2.2.1经典逻辑表示法
2.2.2产生式表示法
2.2.3层次结构表示法
2.2.4网络结构表示法
2.2.5**表示法
2.3知识获取与管理
2.3.1知识获取的任务
2.3.2知识获取的方式
2.3.3知识管理
2.3.4本体论
2.3.5知识图谱
2.4基于知识的系统
2.4.1什么是知识系统
2.4.2专家系统
2.4.3问答系统
2.4.4知识系统举例
2.5本章小结
习题
第3章确定*推理
3.1概述
3.1.1推理方式与分类
3.1.2推理控制策略
3.1.3知识匹配
3.2自然演绎推理
3.3归结演绎推理
3.3.1归结原理
3.3.2归结策略
3.3.3应用归结原理求解问题
3.4与或形演绎推理
3.4.1与或形正向演绎推理
3.4.2与或形逆向演绎推理
3.4.3与或形双向演绎推理
3.5本章小结
习题
第4章不确定*推理
4.1概述
4.2基本概率方法
4.3主观贝叶斯方法
4.3.1不确定*的表示
4.3.2不确定*的传递算法
4.3.3结论不确定*的合成算法
4.4可信度方法
4.4.1基本可信度模型
4.4.2带阈值限度的可信度模型
4.4.3加权的可信度模型
4.4.4前件带不确定*的可信度模型
4.5模糊推理
4.5.1模糊理论
4.5.2简*模糊推理
4.5.3模糊三段论推理
4.5.4多维模糊推理
4.5.5多重模糊推理
4.5.6带有可信度因子的模糊推理
4.6*据理论
4.6.1D-S理论
4.6.2基于*据理论的不确定*推理
4.7粗糙集理论
4.7.1粗糙集理论的基本概念
4.7.2粗糙集在知识发现中的应用
4.8本章小结
习题
第5章搜索与优化策略
5.1概述
5.1.1什么是搜索
5.1.2状态空间表示法
5.1.3与或树表示法
5.2状态空间搜索
5.2.1状态空间的一般搜索过程
5.2.2广度优先搜索
5.2.3深度优先搜索
5.2.4有界深度优先搜索
5.2.5启发式搜索
5.2.6A*算法
5.3与或树搜索
5.3.1与或树的一般搜索过程
5.3.2与或树的广度优先搜索
5.3.3与或树的深度优先搜索
5.3.4与或树的有序搜索
5.3.5博弈树的启发式搜索
5.3.6剪枝技术
5.3.7*机对弈与AlphaGo
5.4智能优化搜索
5.4.1NP问题
5.4.2优化问题
5.4.3遗传算法
5.4.4蚁群算法
5.4.5粒子群算法
5.4.6智能优化搜索应用案例
5.5本章小结
习题
第6章机器学习
6.1概述
6.1.1什么是机器学习
6.1.2机器学习方法分类
6.1.3机器学习的基本问题
6.1.4评估学习结果
6.2决策树学习
6.2.1决策树表示法
6.2.2ID3算法
6.2.3决策树学习的常见问题
6.2.4随机森林算法
6.2.5决策树学习应用案例
6.3贝叶斯学习
6.3.1贝叶斯法则
6.3.2朴素贝叶斯方法
6.3.3贝叶斯网络
6.3.4EM算法
6.3.5贝叶斯学习应用案例
6.4统计学习
6.4.1小样本统计学习理论
6.4.2支持向量机
6.4.3核函数
6.4.4支持向量机应用案例
6.5聚类
6.5.1聚类问题
6.5.2分层聚类方法
6.5.3划分聚类方法
6.5.4基于密度的聚类方法
6.5.5基于网格的聚类方法
6.5.6聚类算法应用案例
6.6特征*择与表示学习
6.6.1特征提取与*择
6.6.2常用的特征函数
6.6.3主成分分析
6.6.4表示学习
6.6.5表示学习应用案例
6.7**学习方法
6.7.1k近邻算法
6.7.2强化学习
6.7.3隐马尔可夫模型
6.8本章小结
习题
第7章*工神经网络与深度学习
7.1概述
7.1.1*脑神经系统
7.1.2*工神经网络的研究内容与特点
7.1.3*工神经网络基本形态
7.1.4深度学习
7.2前馈神经网络
7.2.1感知器模型
7.2.2反向传播算法
7.2.3卷积神经网络
7.2.4前馈神经网络应用案例
7.3反馈神经网络
7.3.1循环神经网络
7.3.2长短期记忆网络
7.3.3双向循环神经网络
7.3.4反馈神经网络应用案例
7.4本章小结
习题
第8章*工智能的**领域
8.1模式识别
8.1.1模式识别的基本问题
8.1.2图像识别
8.1.3*脸识别
8.2自然语言处理
8.2.1自然语言处理的基本问题
8.2.2信息检索
8.2.3机器翻译
8.2.4自动问答
8.3多智能体
8.3.1多智能体系统模型
8.3.2多智能体系统的学习与协作
8.3.3多智能体系统的主要研究内容
8.3.4多智能体系统应用案例
8.4本章小结
习题
参考文献
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价