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人工智能通識教程/王萬良

包郵 人工智能通識教程/王萬良

作者:王萬良
出版社:清華大學出版社出版時間:2020-09-01
開本: 其他 頁數: 296
本類榜單:教材銷量榜
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人工智能通識教程/王萬良 版權信息

人工智能通識教程/王萬良 本書特色

國家級教學名師王萬良老師的*新著作。 人工智能的通識教材,人人都可以看懂的教材。

人工智能通識教程/王萬良 內容簡介

本書由國家教學名師,教育部計算機類專業教學指導委員會委員、浙江省高等學校計算機類專業教學指導委員會副主任,人工智能領域有名作者王萬良編寫,由他編寫的《人工智能》專業教材,被靠前眾多高校用作教材。為適應人工智能的發展,滿足非計算機專業,尤其是人文社科專業的讀者學習人工智能知識,特編寫本書,以簡明扼要的語言,向非計算機專業學生介紹人工智能的相關知識,本書不需要讀者具有任何相關知識,就可以了解人工智能的概念、應用前景等內容,可以作為非計算機專業學生的通識教程。

人工智能通識教程/王萬良 目錄

目錄

第1章人工智能概論1

1.1你了解人類的智能嗎1

1.1.1智能的概念1

1.1.2智能的特征3

1.2人工智能的孕育和誕生6

1.2.1人工智能的孕育期6

1.2.2人工智能的先驅圖靈與圖靈測試8

1.2.3人工智能的誕生——達特茅斯會議9

1.3人工智能的發展10

1.3.1人工智能的形成期10

1.3.2幾起幾落的曲折發展期12

1.3.3大數據驅動的飛速發展期13

1.4從兩場標志性人機博弈看人工智能的發展14

1.4.1人工智能研究中的“小白鼠”14

1.4.2“深藍”戰勝國際象棋棋王卡斯帕羅夫15

1.4.3阿爾法狗無師自通橫掃世界圍棋大師17

1.5人工智能研究的基本內容19

1.6人工智能的主要應用領域21

1.7人工智能會使許多人失業嗎34

1.8本章小結35

討論題35

第2章知識表示與知識圖譜36

2.1你了解人類知識嗎36

2.1.1什么是知識36

2.1.2知識的相對正確性37

2.1.3知識的不確定性38

2.2計算機表示知識的方法40

2.3產生式表示法41

2.3.1產生式42

2.3.2產生式系統43

2.3.3產生式表示法的特點45

2.4框架表示法46

2.4.1框架的一般結構47

2.4.2用框架表示知識的例子48

2.4.3框架表示法的特點50

2.5知識圖譜51

2.5.1知識圖譜的提出52

2.5.2知識圖譜的定義52

2.5.3知識圖譜的表示53

2.5.4知識圖譜的架構54

2.5.5知識圖譜的典型應用55

2.6本章小結57

討論題58

人工智能通識教程目錄第3章模擬人類思維的模糊推理60

3.1推理的定義60

3.2推理的分類61

3.2.1演繹推理61

3.2.2歸納推理62

3.2.3默認推理62

3.3推理的方向63

3.3.1正向推理63

3.3.2逆向推理64

3.3.3混合推理67

3.4推理中的沖突消解策略69

3.5模糊集合與模糊知識表示71

3.5.1模糊邏輯的提出與發展71

3.5.2模糊集合的定義與表示73

3.5.3隸屬函數75

3.6模糊關系與模糊關系的合成76

3.6.1模糊關系76

3.6.2模糊關系的合成78

3.7模糊推理與模糊決策79

3.7.1模糊推理79

3.7.2模糊決策80

3.8模糊推理的應用81

3.9本章小結82

討論題83

第4章搜索策略85

4.1搜索的概念85

4.2如何用狀態空間表示搜索對象86

4.2.1狀態空間知識表示方法86

4.2.2狀態空間的圖描述88

4.3回溯策略91

4.4盲目的圖搜索策略93

4.4.1寬度優先搜索策略93

4.4.2深度優先搜索策略94

4.5啟發式圖搜索策略97

4.5.1啟發式策略97

4.5.2啟發信息和估價函數100

4.5.3A搜索算法102

4.5.4A搜索算法103

4.6本章小結105

討論題106

第5章模擬生物進化的遺傳算法107

5.1進化算法的生物學背景107

5.2遺傳算法109

5.2.1遺傳算法的發展歷史109

5.2.2遺傳算法的基本思想110

5.2.3編碼111

5.2.4種群設定113

5.2.5適應度函數114

5.2.6選擇116

5.2.7交叉118

5.2.8變異120

5.3遺傳算法的主要改進算法122

5.3.1雙倍體遺傳算法122

5.3.2雙種群遺傳算法124

5.3.3自適應遺傳算法124

5.4基于遺傳算法的生產調度方法126

5.4.1基于遺傳算法的流水車間調度方法126

5.4.2基于遺傳算法的混合流水車間調度方法128

5.5本章小結133

討論題134

第6章模擬生物群體行為的群智能算法135

6.1群智能算法的生物學背景135

6.2模擬鳥群行為的粒子群優化算法137

6.2.1基本粒子群優化算法137

6.2.2粒子群優化算法的應用139

6.3模擬蟻群行為的蟻群優化算法141

6.3.1蟻群優化算法的生物學背景142

6.3.2基本蟻群優化算法142

6.3.3蟻群優化算法的應用146

6.4本章小結148

討論題149

第7章模擬生物神經系統的人工神經網絡150

7.1人工神經元與人工神經網絡150

7.1.1生物神經元結構150

7.1.2生物神經元的數學模型151

7.1.3人工神經網絡的結構與學習153

7.2機器學習的先驅——赫布學習規則154

7.3掀起人工神經網絡**次高潮的感知器155

7.4掀起人工神經網絡第二次高潮的BP學習算法158

7.4.1BP學習算法的提出158

7.4.2BP神經網絡159

7.4.3BP學習算法160

7.4.4BP學習算法在模式識別中的應用161

7.5本章小結163

討論題164

第8章機器學習與深度學習165

8.1機器學習的基本概念165

8.1.1學習165

8.1.2機器學習166

8.1.3學習系統166

8.1.4機器學習的發展169

8.2機器學習的分類170

8.2.1機器學習的一般分類方法170

8.2.2有監督學習與無監督學習172

8.2.3弱監督學習174

8.3知識發現與數據挖掘177

8.3.1知識發現與數據挖掘的概念178

8.3.2知識發現的一般過程178

8.3.3知識發現的任務179

8.3.4知識發現的對象180

8.4動物視覺機理與深度學習的提出182

8.4.1淺層學習的局限性182

8.4.2深度學習的提出183

8.5卷積神經網絡與膠囊網絡185

8.5.1卷積神經網絡的結構185

8.5.2卷積的物理、生物與生態學等意義186

8.5.3卷積神經網絡的卷積運算187

8.5.4卷積神經網絡中的關鍵技術189

8.5.5卷積神經網絡的應用192

8.5.6膠囊網絡193

8.6生成對抗網絡及其應用196

8.6.1生成對抗網絡的基本原理196

8.6.2生成對抗網絡的結構與訓練197

8.6.3生成對抗網絡在圖像處理中的應用200

8.6.4生成對抗網絡在語言處理中的應用203

8.6.5生成對抗網絡在視頻生成中的應用205

8.6.6生成對抗網絡在醫療中的應用207

8.7本章小結207

討論題208

第9章專家系統210

9.1專家系統的產生和發展210

9.2專家系統的概念212

9.2.1專家系統的定義212

9.2.2專家系統的特點212

9.2.3專家系統的類型214

9.3專家系統的工作原理216

9.3.1專家系統的一般結構216

9.3.2知識庫216

9.3.3推理機217

9.3.4綜合數據庫217

9.3.5知識獲取機構218

9.3.6人機接口219

9.3.7解釋機構219

9.4簡單的動物識別專家系統219

9.4.1知識庫建立220

9.4.2綜合數據庫建立和推理過程221

9.5專家系統實例及其骨架系統222

9.5.1骨架系統的概念222

9.5.2EMYCIN骨架系統223

9.5.3KAS骨架系統224

9.6專家系統開發環境226

9.7本章小結227

討論題228

第10章自然語言理解229

10.1自然語言理解的概念與發展229

10.1.1自然語言理解的概念229

10.1.2自然語言理解的發展歷史229

10.2語言處理過程的層次232

10.3機器翻譯方法概述234

10.4循環神經網絡238

10.4.1循環神經網絡的結構238

10.4.2循環神經網絡的訓練239

10.4.3長短期記憶神經網絡240

10.5基于循環神經網絡的機器翻譯240

10.6語音識別242

10.6.1語音識別的概念242

10.6.2語音識別的主要過程243

10.6.3語音識別的方法246

10.7本章小結247

討論題247

第11章計算機視覺248

11.1計算機視覺概述248

11.2計算機視覺系統中的數字圖像251

11.3基于深度學習的計算機視覺252

11.4基于計算機視覺的生物特征識別253

11.4.1人臉識別253

11.4.2虹膜識別254

11.5本章小結255

討論題256

第12章智能機器人257

12.1機器人的產生與發展257

12.2機器人中的人工智能技術260

12.2.1機器人智能感知260

12.2.2機器人智能導航264

12.2.3機器人智能路徑規劃264

12.2.4機器人智能運動控制265

12.2.5機器人智能交互267

12.3智能機器人的應用267

12.3.1工業機器人268

12.3.2農業機器人270

12.3.3服務機器人273

12.3.4醫用機器人276

12.3.5軍用機器人277

12.4智能機器人技術展望與倫理280

12.4.1智能機器人技術展望280

12.4.2機器人倫理問題281

12.5本章小結282

討論題282


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人工智能通識教程/王萬良 作者簡介

國家教學名師,國家萬人計劃領軍人才,享受國務院政府特殊津貼專家,浙江省杰出教師,教育部計算機類專業教學指導委員會委員、浙江省高等學校計算機類專業教學指導委員會副主任。

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