人工智能基础与实践

图书标准信息

• 作者 杨阳[等]编著
• 出版社 北京邮电大学出版社
• 出版时间 2024-02
• 版次 1
• ISBN 9787563570836
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 284页
• 字数 473千字

【内容简介】

本书深入浅出地介绍了人工智能的基础理论及其相关编程实践知识，囊括了传统的人工智能基础知识，机器学习、深度学习乃至强化学习的相关理论和方法。本书首先介绍了人工智能的基本概念与应用现状；其次阐述了经典机器学习理论与实践的相关内容，包含基础知识、人工智能的开发工具以及一系列机器学习分类、聚类和回归等算法；最后介绍了深度学习的相关理论，包括深度学习的基本概念，卷积神经网络、循环神经网络以及部分强化学习的经典方法。

本书在介绍人工智能相关理论知识的同时，还介绍了人工智能涉及的部分数学原理以及编程实例。因此，本书既适合作为零基础人员入门人工智能的指导书，也适合作为相关在校学生以及科研、技术人员的参考书。

【作者简介】

杨阳，工学博士，北京邮电大学副教授，主持并参与包括中国博士后基金面上项目、国家自然科学青年基金、北京市自然基金、国家重大专项项目等，多年来一直围绕通信网络、人工智能相关理论与技术开展深入研究。相关学术成果发表在IEEE TVT、TII、IEEE CL、IEEE GLOBECOM、ICC等知名国际期刊和会议上，授权3项国际发明专利、多项国内发明专利，并获得2018年IEEE TCOM期刊模范审稿人、“中国研究生电子设计竞赛总决赛优秀指导教师”、“2019中国高校计算机大赛人工智能创意赛总决赛优秀指导教师”称号，指研究生、留学生若干名并获得十余项国家级学科竞赛奖励。

【目录】

第1部分经典机器学习理论基础与实践

第1章绪论

1.1人工智能概述

1.1.1人工智能的基本概念

1.1.2图灵测试与人工智能分类

1.1.3强人工智能与弱人工智能

1.1.4适合用人工智能来求解的问题

1.2人工智能的发展历程

1.2.120世纪90年代前人工智能的发展历程

1.2.220世纪90年代后人工智能的发展历程

1.2.3人工智能发展历程中出现的哲学问题

1.3人工智能的应用现状与未来展望

1.3.1AI赋能下的产业现状

13.2中美企业的人工智能战略布局

1.3.3人工智能的趋势与展望

第2章机器学习基础知识

2.1基本概念

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