• {正版现货新书} 人工智能极简入门:通识课版 9787302697831 张玉宏, 著

{正版现货新书} 人工智能极简入门:通识课版 9787302697831 张玉宏, 著

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北京丰台

作者张玉宏, 著

出版社清华大学出版社

ISBN9787302697831

出版时间2025-09

装帧平装

开本24

定价79元

货号18417355

上书时间2026-01-18

   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
 张玉宏,2012年博士毕业于电子科技大学,大数据分析师(高级),2009年-2011年美国西北大学访问学者,2019年-2020年美国IUPUI高级访问学者,YOCSEF郑州2018年-2020年度副主席,现执教于河南工业大学,主要研究方向为人工智能、技术哲学等,发表学术论文30余篇,先后出版《Python极简讲义》《深度学习之美》等科技图书10余部,参编英文学术专著2部。

目录
第1章  光辉岁月:人工智能的那些人和事
  1.1  追问智能的本质
  1.2  复杂机器与智能
  1.3  远古人工智能发展简史
    1.3.1  远古神器与机器
    1.3.2  复杂机器与智能
    1.3.3  计算自动化的发展脉络
    1.3.4  机器与类人机器
    1.3.5  思维逻辑化的演变
  1.4  现代人工智能的诞生
    1.4.1  简洁优雅的图灵测试
    1.4.2  群星闪耀的达特茅斯会议
  1.5  人工智能的三个流派
    1.5.1  符号主义
    1.5.2  联结主义
    1.5.3  行为主义
  1.6  人工智能的定义
  1.7  人工智能的研究领域
    1.7.1  认知建模
    1.7.2  知识表示
    1.7.3  机器感知
    1.7.4  自动推理
    1.7.5  机器学习
    1.7.6  问题求解与博弈
    1.7.7  自然语言处理
    1.7.8  深度神经网络
    1.7.9  智能信息检索
  1.8  本章小结
  1.9  思考与练习
  参考文献
第2章  机器学习:各司其职的四大门派
  2.1  人工智能的两种研究范式
  2.2  从学习到机器学习
    2.2.1  什么是学习
    2.2.2  学习有何用
    2.2.3  什么是机器学习
    2.2.4  机器学习的本质
    2.2.5  传统编程与机器学习的差别
    2.2.6  为什么机器学习不容易
  2.3  监督学习
    2.3.1  感性认知监督学习
    2.3.2  监督学习的工作流程
    2.3.3  分类与回归的区分
    2.3.4  监督学习中的损失函数
  2.4  无监督学习
    2.4.1  感性认知无监督学习
    2.4.2  无监督学习的代表——k均值聚类
  2.5  半监督学习
  2.6  强化学习
    2.6.1  感性认识强化学习

内容摘要
 本书较为系统地介绍了人工智能的发展历史、经典算法和前沿技术,并对其背后的思想逻辑与哲学基础进行深入思辨。内容涵盖k近邻、贝叶斯、决策树、神经网络等经典算法,以及深度学习、自然语言处理等前沿技术,算法配套Excel和/或Python实战项目,帮助读者在实践中理解原理。
第2版新增第9章“大模型:涌现而来的智能”,系统
讲解了以ChatGPT、GLM、
Llama和DeepSeek为代表的大语言模型的发展基础、核心机制与本地部署方法,并配套开发实战,助力读者把握智能演进新趋势。
本书适用于高等学校通识课教学,也适用于研究生
、工程师和人工智能初学者的系统学习与实践参考。

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