人工智能导论及工程案例
全新正版 极速发货
￥ 33.22 6.8折 ￥ 49 全新
库存16件
广东东莞
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者王朕,刘瑜 著
出版社华中科技大学出版社
ISBN9787577211343
出版时间2024-10
装帧平装
开本16开
定价49元
货号1203404510
上书时间2024-12-02
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 17小时
- 好评率 暂无
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
作者简介
天津财经大学理工学院计算机与信息工程系主任、副教授、硕士生导师。主要研究方向为机器视觉与模式识别,可视化与可视分析。博士毕业于日本筑波大学计算机科学与技术专业,曾任职日本电气株式会社（NEC）中央研究所,日本国立情报学研究所。担任CCF YOCSEF 天津分论坛副主席，中国图像图形学学会可视化与可视分析专委会委员、中国体视学学会智能成像分会委员。
目录
目录第1章 绪论1.1 人工智能基础知识1.1.1 人工智能的定义1.1.2 人工智能的分类1.2 人工智能的发展简史1.3 人工智能的三大流派1.4 人工智能的研究内容及研究领域1.4.1 人工智能的研究内容1.4.2 人工智能的研究领域1.4.3 人工智能的实现要素习题 1第2 章人工智能领域的应用2.1智慧城市2.1.1智慧城市概述2.1.2智慧城市的标准化2.1.3智慧城市与数字城市的差异2.2智慧交通2.2.1 智慧交通概述2.2.2 智慧交通系统2.3 智慧家居2.3.1 智慧家居概述2.3.2 智慧家居的通用技术2.3.3智慧家居系统2.3.4智慧家居家庭场景 2.3.5 智慧家居社区场景2.4智慧医疗2.4.1 智慧医疗概述2.4.2 智慧医疗保健2.4.3 智慧医疗决策2.5 智慧农业2.5.1 智慧农业概述2.5.2 智慧农业主要技术方向2.5.3 智慧农业主要应用方向2.6 智慧教育2.6.1 智慧教育概述2.6.2 智慧教育的基本架构与教育模式2.6.3 智慧校园与智慧教室2.6.4 智慧教育的展望2.7 智慧新零售与智能客户服务2.7.1 智慧新零售概述2.7.2 智能客户服务2.7.3智能客户服务大中小企业布局智能客服2.7.4智能客户服务智能客服的人机分工2.8 智慧金融2.8.1 智慧金融概述2.8.2智慧金融应用2.8.3智慧金融与传统金融的区别习题 2第3 章知识工程3.1概念表示3.1.1 经典概念表示3.1.2数理逻辑3.2 知识表示3.2.1 知识表示概述3.2.2谓词逻辑表示法3.2.3产生式表示法3.2.4框架表示法3.2.5 语义网络表示法3.3 知识图谱3.3.1 知识图谱的概述3.3.2 知识图谱的特征3.3.3知识图谱的构建3.3.4 知识图谱的应用习题 3第4章 搜索算法 4.1 搜索概述4.2 盲目搜索 4.2.1 深度优先搜索4.2.2 广度优先搜索4.3 启发式搜索 4.3.1 状态空间法 4.3.2启发性信息 4.3.3 A算法 习题4 第5章 机器学习5.1 机器学习概述 5.1.1 机器学习的定义5.1.2 机器学习简史 5.1.3 机器学习的基本结构 5.2机器学习的类型 5.2.1 监督学习 5.2.2无监督学习5.2.3弱监督学习5.2.4半监督学习5.2.5强化学习5.2.6 联邦学习5.3 机器学习的算法5.3.1 k近邻算法5.3.2 k均值聚类5.3.3 决策树算法5.3.4回归算法 5.3.5贝叶斯算法 5.3.6机器学习算法的应用习题 5第6章 神经网络与深度学习6.1 人工神经网络 6.1.1 由人脑到人工神经网络 6.1.2 BP 神经网络6.2卷积神经网络 6.2.1 CNN 结构6.2.2CNN 实例6.3 循环神经网络6.3.1 RNN 结构6.3.2 RNN 实例6.4 图神经网络6.4.1 GNN 结构6.4.2 GNN 实例6.5 Transformer 注意力机制6.5.1 Transformer 结构6.5.2 Transformer 实例6.6 深度学习 6.6.1 深度学习的意义6.6.2深度学习的概念6.6.3深度学习的核心思路 6.6.4深度学习的实现 6.6.5深度学习与机器学习的对比 习题 6第7章计算机视觉7.1 计算机视觉的基础7.1.1 模式识别 7.1.2 图像识别7.2 计算机视觉研究知识7.2.1 计算机视觉的研究内容 ·7.2.2 计算机视觉的发展7.2.3计算机视觉的目的 7.2.4 计算机视觉与机器视觉的区别7.3 计算机视觉系统7.3.1 计算机视觉系统概述7.3.2 计算机视觉的应用——工作流程7.3.3应用举例 7.3.4人脸识别 7.3.5自动驾驶 习题 7 第8章自然语言处理8.1自然语言处理的概念 8.1.1自然语言处理的目标 8.1.2自然语言处理的难点 8.1.3 语法分析与语义分析 8.1.4 自然语言处理的研究内容 8.2 机器翻译8.3智能问答 8.4 语音处理 8.5 自然语言处理的未来 习题8第9章智能机器人9.1智能机器人基础知识 9.2国家发展需求 9.3 机器人的发展 9.4 人工智能在机器人上的应用 9.4.1智能感知技术 9.4.2智能导航与规划技术 9.4.3 智能控制与操作技术 9.4.4 机器人智能交互技术 9.4.5触觉传感技术 9.5 未来展望 习题 9第10章基于深度学习的路面病害检测应用10.1 路面病害检测理论基础 10.1.1 YOLOv5 目标检测算法10.1.2注意力机制 10.2工程项目 10.2.1 基于改进 YOLOv5 的多特征融合网络10.2.2实验数据集和模型训练中10.2.3实验结果与分析 10.2.4 总结 第11章 融入情绪指标的深度学习在量化投资模型中的应用中11.1 量化投资择时分类模型原理11.2工程顶目 11.2.1 量化投资择时分类模型11.2.2实验数据集和模型训练11.2.3实验结果与分析 11.2.4总结 第 12 章鱼类图像深度学习分类12.1 基于卷积神经网络的鱼类图像分类12.1.1 AlexNet 网络12.1.2 GoogLeNet 网络12.2.1 监督学习方式下基于卷积神经网络的鱼类图像分类12.2.2实验数据集合模型训练12.2.3实验结果与分析 12.2.4 总结参考文献
内容摘要
本书是面向大学普通本科生及部分研究生学习人工智能知识及实践需求而针对性地设计的教材。在基础理论方面,考虑了零基础接触人工智能知识学习要求,安排了人工智能的定义、发展简史、研究内容、研究领域等内容,同时在智慧城市、智慧交通、智慧家居、智慧医疗、智慧农业、智慧教育、智慧新零售与智能客户服务、智慧金融等应用场景上进行了导人介绍,方便读者了解人工智能知识与应用的整体情况。在理论和技术结合部分,则给出了知识工程、搜索算法、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等专业实践内容。从工程实践角度,则给出了基于深度学习的路面病害检测应用、融入情绪指标的深度学习在量化投资模型中的应用、鱼类图像深度学习分类的工程案例内容。本书适合作为普通大学本科及研究生人工智能相关专业教材,绪论部分亦适合非计算机专业本科生使用，本书也可供相关教师及工程人员自学使用。
主编推荐
3个工程案例及代码9个高清视频及配套PPT9套习题及答案1套教学大纲
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价