人工智能基础
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作者谷宇
出版社机械工业出版社
ISBN9787111694892
出版时间2022-02
装帧平装
开本16开
定价43元
货号29369772
上书时间2024-10-20
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前言
人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程，也经历了多次兴衰，拥有不同的学派。美国和欧洲相继启动了人工智能研究计划，我国也启动了新一代人工智能重大研究计划，并且将发展人工智能技术列入政府工作报告。人工智能将引领新一轮工业革命，并将大大改善和影响人类未来的生活。随着人工智能技术的发展，国内高校纷纷开设了人工智能课程，因此编写面向高校学生的人工智能课程的教材具有积极的意义。本书可使学生学习和掌握人工智能的基本概念和基本原理，了解人工智能的一些前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为今后在相关领域应用人工智能技术奠定基础。
本书结合编者多年来从事人工智能领域科研和教学的经验，选择人工智能的经典实用的关键技术以及人工智能近年来发展的技术作为主要内容，帮助读者了解人工智能的发展历史，在了解和掌握经典人工智能技术的基础上更好地理解和掌握的人工智能技术。
本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，比较全面地反映了人工智能领域当前的研究进展和发展方向。全书共8章，具体内容包括人工智能的基本概念和发展概况、脑与认知、机器感知、知识表示与推理、计算智能、模式识别与机器学习、人工智能系统的硬件基础、人工智能系统的应用。为了便于读者理解，在介绍关键技术的同时，列举了一些应用实例，每章后附有思考题与习题。本书内容由浅入深、循序渐进、条理清晰，让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能问题的求解能力。
本书可以作为高等院校人工智能、自动化、智能科学与技术、计算机、大数据等相关专业的教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
本书是人工智能专业的基础启蒙教材，如果读者对于其中某些内容的技术细节和发展动态感兴趣，可以进一步参考人工智能领域的专业期刊和专业会议的学术论文。当前人工智能技术处于高速发展阶段，新技术不断涌现，本书将在今后的修订版中进一步及时添加技术和应用。由于编者水平有限，书中错误或不当之处在所难免，恳请读者和专家指正，以便在修订版中加以改进完善。
编者
导语摘要
本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，比较全面地反映了人工智能领域当前的研究进展和发展方向。全书共8章，具体内容包括人工智能的基本概念和发展概况、脑与认知、机器感知、知识表示与推理、计算智能、模式识别与机器学习、人工智能系统的硬件基础、人工智能系统的应用。为了便于读者理解，在介绍关键技术的同时，列举了一些应用实例，每章后附有思考题与习题。本书内容由浅入深、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，提高对人工智能问题的求解能力。
本书可以作为高等院校人工智能、自动化、智能科学与技术、计算机、大数据等相关专业的教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
目录
前言
第1章绪论
1.1人工智能的基本概念
1.1.1人工智能的概念
1.1.2研究领域
1.1.3存在意义
1.2人工智能的历史进程
1.2.1人工智能的起源
1.2.2人工智能的发展与困难
1.2.3人工智能的崛起与低谷
1.2.4人工智能的爆发
1.3“智能+”新时代
1.3.1“智能+”新时代的到来
1.3.2发展人工智能教育
1.4本章小结
思考题与习题
参考文献
第2章脑与认知
2.1神经系统的结构与功能
2.2感觉与知觉
2.2.1物理感觉
2.2.2化学感觉
2.2.3知觉
2.3学习与记忆
2.4本章小结
思考题与习题
参考文献
第3章机器感知
3.1传感器基本特性与分类
3.1.1传感器的静态特性
3.1.2传感器的动态特性
3.1.3传感器的分类
3.2特征工程
3.2.1数据预处理
3.2.2特征缩放
3.2.3特征编码
3.2.4特征选择
3.2.5特征提取
3.3多源信息融合技术
3.3.1多源信息融合概述
3.3.2信息融合模型
3.3.3多源信息融合算法
3.3.4多源信息融合的应用
3.4无线传感器网络
3.4.1无线传感器网络基础
3.4.2无线传感器网络的关键技术
3.4.3无线传感器网络的应用
3.4.4物联网与无线传感器网络
3.5本章小结
思考题与习题
参考文献
第4章知识表示与推理
4.1确定性知识表示
4.1.1命题与谓词
4.1.2知识的产生式表示
4.1.3知识的结构化表示
4.1.4状态空间表示法
4.2确定性推理方法
4.2.1一般演绎推理
4.2.2归结演绎推理
4.3不确定性知识表示方法与推理
4.3.1概率表示及推理方法
4.3.2证据理论
4.4问题求解
4.4.1一般图搜索
4.4.2盲目搜索
4.4.3启发式搜索
4.4.4对抗搜索
4.5本章小结
思考题与习题
参考文献
第5章计算智能
5.1模糊理论
5.1.1模糊集合及其运算
5.1.2模糊推理
5.1.3模糊控制
5.2神经网络
5.2.1神经网络的结构
5.2.2神经网络的学习机制
5.2.3感知器
5.2.4BP神经网络
5.2.5径向基函数神经网络
5.2.6反馈式神经网络
5.2.7自组织竞争神经网络
5.2.8CMAC网络
5.3遗传算法
5.3.1遗传算法原理
5.3.2遗传算法应用框架
5.4群体智能
5.4.1蚁群算法
5.4.2粒子群算法
5.5本章小结
思考题与习题
参考文献
第6章模式识别与机器学习
6.1基本概念
6.1.1研究分类
6.1.2研究模型
6.1.3研究内容
6.2分类算法
6.2.1二分类
6.2.2多类别分类
6.2.3贝叶斯分类
6.2.4决策树学习
6.3聚类算法
6.3.1聚类算法的原理
6.3.2k-均值算法原理
6.3.3GMM算法
6.3.4DBSCAN算法
6.4回归算法
6.4.1回归算法原理
6.4.2小二乘法
6.4.3逻辑回归
6.5支持向量机
6.5.1支持向量机原理
6.5.2点到超平面的距离公式
6.5.3间隔的优化模型
6.5.4松弛变量
6.5.5支持向量机的优化
6.6深度学习
6.6.1基本思路与训练过程
6.6.2卷积神经网络原理
6.6.3LeNet网络原理
6.6.4卷积神经网络的训练
6.7降维
6.7.1数据降维
6.7.2主成分分析（PCA）原理
6.8本章小结
思考题与习题
参考文献
第7章人工智能系统的硬件基础
7.1人工智能基础设施
7.1.1云计算
7.1.2边缘计算
7.2嵌入式系统概述
7.2.1嵌入式系统原理
7.2.2嵌入式系统开发方法
7.2.3嵌入式系统开放资源
7.3FPGA概述
7.3.1FPGA基本原理
7.3.2FPGA开发方法
7.3.3FPGA开放资源
7.4本章小结
思考题与习题
参考文献
第8章人工智能系统的应用
8.1机器视觉典型应用
8.1.1Python实现
8.1.2嵌入式系统实现
8.1.3FPGA实现
8.2无人驾驶系统典型应用
8.2.1Python实现
8.2.2嵌入式系统实现
8.2.3FPGA实现
8.3本章小结
思考题与习题
参考文献
内容摘要
本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，比较全面地反映了人工智能领域当前的研究进展和发展方向。全书共8章，具体内容包括人工智能的基本概念和发展概况、脑与认知、机器感知、知识表示与推理、计算智能、模式识别与机器学习、人工智能系统的硬件基础、人工智能系统的应用。为了便于读者理解，在介绍关键技术的同时，列举了一些应用实例，每章后附有思考题与习题。本书内容由浅入深、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，提高对人工智能问题的求解能力。
本书可以作为高等院校人工智能、自动化、智能科学与技术、计算机、大数据等相关专业的教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
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