人工智能 原理与实践
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作者(美)查鲁·C.阿加沃尔
出版社机械工业出版社
ISBN9787111710677
出版时间2023-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数392页
定价149元
货号SC:9787111710677
上书时间2024-11-01
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内容简介:
本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和神经网络)的相关知识。首先讨论演绎推理方法，主要包括搜索和逻辑；然后讨论归纳学习方法，使用统计方法，结合大量示例以得出假设，包括回归建模、支持向量机、神经网络、强化学习、无监督学习和概率图模型；最后介绍基于推理和学习的方法，包括知识图谱和神经符号人工智能等技术。此外，还讨论了迁移学习和终身学习等重要话题。
本书可作为高等院校人工智能等课程的研究生教材，或作为相关领域研究人员的参考读物。
目录:
推荐序一
推荐序二
译者序
前言
第1章人工智能导论1
1.1引言1
1.2两大流派1
1.3通用人工智能9
1.4代理的概念10
1.5人工智能中的演绎推理12
1.5.1实例13
1.5.2演绎推理的经典方法17
1.5.3演绎推理的优势和局限19
1.6人工智能中的归纳学习19
1.6.1学习的类型20
1.6.2无监督学习任务21
1.6.3监督学习任务23
1.7人工智能中的生物进化24
1.8总结25
1.9拓展阅读26
1.10练习26
第2章搜索状态空间27
2.1引言27
2.2不知情搜索算法30
2.2.1案例研究：八个拼图问题35
2.2.2案例研究：在线迷宫搜索36
2.2.3通过双向搜索提高效率36
2.3知情搜索：佳优先搜索37
2.3.1贪婪佳优先搜索39
2.3.2A*-搜索算法40
2.4具有特定于状态的损失函数的局部搜索41
2.4.1爬山43
2.4.2禁忌搜索45
2.4.3模拟退火47
2.5遗传算法48
2.6约束满足问题50
2.6.1作为约束满足的旅行推销员问题50
2.6.2作为约束满足的图着色51
2.6.3数独作为约束满足51
2.6.4约束满足的搜索算法52
2.6.5利用特定于状态的损失值53
2.7总结53
2.8拓展阅
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