人工智能导论
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作者王飞潘立武著
出版社中国水利水电出版社
ISBN9787522604565
出版时间2022-02
装帧平装
开本16开
定价45元
货号1202623803
上书时间2024-11-16
商品详情
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目录
前言第1章绪论1.1人工智能概论1.1.1人工智能的定义1.1.2人工智能的发展史及流派1.1.3人工智能的研究目标和意义1.1.4人工智能的研究途径1.2人工智能的现在和未来1.2.1人工智能的研究领域1.2.2人工智能的发展趋势1.3本章小结习题1第2章知识表示与推理2.1知识表示2.1.1知识的概念2.1.2知识的分类和特性2.1.3产生式表示法2.1.4框架表示法2.1.5其他表示法2.2知识推理2.2.1不确定性推理的概念和分类2.2.2概率推理2.2.3主观Bayes方法2.2.4可信度方法2.2.5模糊推理2.3本章小结习题2第3章图搜索技术和问题求解3.1搜索策略概述3.1.1状态空间表示法3.1.2盲目搜索3.1.3启发式搜索3.1.4博弈搜索3.2状态图的搜索3.2.1状态图搜索策略3.2.2博弈树搜索策略3.3实战——应用爬虫爬取新闻报道3.4本章小结习题3第4章智能优化算法4.1智能优化算法概述4.1.1智能优化算法的相关概念4.1.2智能优化算法的分类4.2进化算法4.2.1遗传算法4.2.2其他进化算法4.3集群智能算法4.3.1蚁群算法4.3.2粒子群算法4.4其他智能优化算法4.4.1模拟退火算法4.4.2禁忌搜索算法4.5实战——应用遗传算法解决问题4.6本章小结习题4第5章机器学习5.1机器学习概述5.1.1机器学习的发展与分类5.1.2监督学习5.1.3无监督学习5.1.4半监督学习5.1.5强化学习5.2符号学习5.2.1记忆学习5.2.2归纳学习5.2.3演绎学习5.3实战——线性回归与决策树5.3.1使用线性回归预测房价5.3.2使用决策树预测房价5.4本章小结习题5第6章人工神经网络与深度学习6.1人工神经网络6.1.1神经元与神经网络6.1.2神经网络的类型6.1.3BP神经网络6.2深度学习6.2.1深度学习与卷积网络6.2.2textCNN模型6.3实战——使用BP与CNN完成手写数字识别6.3.1BP网络手写数字识别6.3.2CNN手写数字识别6.4本章小结习题6第7章专家系统7.1专家系统概述7.1.1专家系统的发展7.1.2专家系统的定义与特点7.1.3专家系统的分类7.2专家系统的原理7.2.1专家系统的一般结构7.2.2专家系统的基本工作原理7.3专家系统的开发过程7.3.1知识获取和知识工程7.3.2专家系统的开发步骤7.3.3专家系统开发工具7.4专家系统实例7.5本章小结习题7第8章模式识别与机器视觉8.1模式识别8.1.1模式识别的基本概念8.1.2模式识别的方法8.1.3模式识别过程8.1.4模式识别应用8.2机器视觉8.2.1机器视觉的定义和构成8.2.2机器视觉的分类和应用8.2.3图像识别8.2.4人脸识别8.3实战——人脸表情识别8.3.1人脸表情识别的常用方法8.3.2实战——基于深度学习的人脸表情识别系统8.4本章小结习题8第9章强化学习与生成对抗网络9.1强化学习概述9.1.1强化学习基础9.1.2强化学习分类9.1.3强化学习的应用9.2生成对抗网络概述9.2.1生成对抗模型9.2.2生成对抗模型的数学原理9.2.3生成对抗网络的实际应用9.3实战——基于StyleGAN-v2实现颜值融合9.4本章小结习题9参考文献
内容摘要
本书分为9章，包括绪论、知识表示与推理、图搜索技术和问题求解、智能优化算法、机器学习、人工神经网络与深度学习、专家系统、模式识别与机器视觉、强化学习与生成对抗网络。本书力求在讲解人工智能基础的前提下，同时对应用型的人工智能前沿知识理论和科技成果进行展现，结构组织合理，内容理论与实践相结合，对读者的层次和理解进行了充分考虑，并提供了相应的多种流行人工智能框架的实用案例。本书适合作为高等院校的人工智能基础课程的教材，也可以用作从事人工智能应用的开发工程师及相关科技人员的参考用书。
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