掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續(xù)交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
圖解人工智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787115558510
- 條形碼：9787115558510 ; 978-7-115-55851-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖解人工智能 本書特色
1.內(nèi)容全面 俯瞰全領(lǐng)域，網(wǎng)羅人工智能開發(fā)基礎(chǔ)理論和技術(shù)； 2.圖文并茂 334張圖示幫助理解，以圖配文，知識點清晰直觀； 3.專業(yè)實用 詳略得當，輔以公式和代碼，為深入研究打基礎(chǔ)。 知識點涵蓋： 機器學習/深度學習/強化學習/圖像和語音的模式識別/自然語言處理/分布式計算
圖解人工智能 內(nèi)容簡介
近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網(wǎng)羅了人工智能開發(fā)推薦的基礎(chǔ)知識，內(nèi)容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術(shù)。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術(shù)的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術(shù)的整體印象，為今后深入探索該領(lǐng)域打下基礎(chǔ)。另外，書中設(shè)有專欄和“小貼士”，介紹了相關(guān)術(shù)語的背景知識，可幫助讀者擴充知識面，進一步理解相關(guān)技術(shù)。
圖解人工智能 目錄
第 1章 人工智能的過去、現(xiàn)在和未來 1
01 人工智能 2
02 人工智能的黎明時期 4
03 人工智能的發(fā)展 9
第 2章 規(guī)則系統(tǒng)及其變體 21
01 規(guī)則系統(tǒng) 22
02 知識庫 26
03 專家系統(tǒng) 30
04 推薦引擎 37
第3章 自動機和人工生命程序 43
01 人工生命模型 44
02 有限自動機 50
03 馬爾可夫模型 55
04 狀態(tài)驅(qū)動智能體 59
第4章 權(quán)重和尋找*優(yōu)解 65
01 線性問題和非線性問題 66
02 回歸分析 70
03 加權(quán)回歸分析 78
04 相似度的計算 82
第5章 權(quán)重和優(yōu)化程序 93
01 圖論 94
02 圖譜搜索和*優(yōu)化 98
03 遺傳算法 106
04 神經(jīng)網(wǎng)絡 114
第6章 統(tǒng)計機器學習（概率分布和建模） 125
01 統(tǒng)計模型和概率分布 126
02 貝葉斯統(tǒng)計學和貝葉斯估計 142
03 MCMC方法 153
04 HMM和貝葉斯網(wǎng)絡 158
第7章 統(tǒng)計機器學習（無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習） 161
01 無監(jiān)督學習 162
02 有監(jiān)督學習 169
第8章 強化學習和分布式人工智能 179
01 集成學習 180
02 強化學習 185
03 遷移學習 193
04 分布式人工智能 197
第9章 深度學習 199
01 多層神經(jīng)網(wǎng)絡 200
02 受限玻爾茲曼機 206
03 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 208
04 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 212
05 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 215
第 10章 圖像和語音的模式識別 219
01 模式識別 220
02 特征提取方法 222
03 圖像識別 230
04 語音識別 236
第 11章 自然語言處理和機器學習 243
01 句子的結(jié)構(gòu)和理解 244
02 知識獲取和統(tǒng)計語義學 248
03 結(jié)構(gòu)分析 252
04 文本生成 255
第 12章 知識表示和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 263
01 數(shù)據(jù)庫 264
02 檢索 271
03 語義網(wǎng)絡和語義網(wǎng) 277
第 13章 分布式計算 285
01 分布式計算和并行計算 286
02 硬件配置 287
03 軟件配置 293
04 機器學習平臺和深度學習平臺 304
第 14章 人工智能與海量數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng) 311
01 數(shù)據(jù)膨脹 312
02 物聯(lián)網(wǎng)和分布式人工智能 317
03 腦功能分析和機器人 322
04 創(chuàng)新系統(tǒng) 327
01 人工智能 2
02 人工智能的黎明時期 4
03 人工智能的發(fā)展 9
第 2章 規(guī)則系統(tǒng)及其變體 21
01 規(guī)則系統(tǒng) 22
02 知識庫 26
03 專家系統(tǒng) 30
04 推薦引擎 37
第3章 自動機和人工生命程序 43
01 人工生命模型 44
02 有限自動機 50
03 馬爾可夫模型 55
04 狀態(tài)驅(qū)動智能體 59
第4章 權(quán)重和尋找*優(yōu)解 65
01 線性問題和非線性問題 66
02 回歸分析 70
03 加權(quán)回歸分析 78
04 相似度的計算 82
第5章 權(quán)重和優(yōu)化程序 93
01 圖論 94
02 圖譜搜索和*優(yōu)化 98
03 遺傳算法 106
04 神經(jīng)網(wǎng)絡 114
第6章 統(tǒng)計機器學習（概率分布和建模） 125
01 統(tǒng)計模型和概率分布 126
02 貝葉斯統(tǒng)計學和貝葉斯估計 142
03 MCMC方法 153
04 HMM和貝葉斯網(wǎng)絡 158
第7章 統(tǒng)計機器學習（無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習） 161
01 無監(jiān)督學習 162
02 有監(jiān)督學習 169
第8章 強化學習和分布式人工智能 179
01 集成學習 180
02 強化學習 185
03 遷移學習 193
04 分布式人工智能 197
第9章 深度學習 199
01 多層神經(jīng)網(wǎng)絡 200
02 受限玻爾茲曼機 206
03 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 208
04 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 212
05 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 215
第 10章 圖像和語音的模式識別 219
01 模式識別 220
02 特征提取方法 222
03 圖像識別 230
04 語音識別 236
第 11章 自然語言處理和機器學習 243
01 句子的結(jié)構(gòu)和理解 244
02 知識獲取和統(tǒng)計語義學 248
03 結(jié)構(gòu)分析 252
04 文本生成 255
第 12章 知識表示和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 263
01 數(shù)據(jù)庫 264
02 檢索 271
03 語義網(wǎng)絡和語義網(wǎng) 277
第 13章 分布式計算 285
01 分布式計算和并行計算 286
02 硬件配置 287
03 軟件配置 293
04 機器學習平臺和深度學習平臺 304
第 14章 人工智能與海量數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng) 311
01 數(shù)據(jù)膨脹 312
02 物聯(lián)網(wǎng)和分布式人工智能 317
03 腦功能分析和機器人 322
04 創(chuàng)新系統(tǒng) 327
展開全部
圖解人工智能 作者簡介
多田智史（作者） 1980年生于日本兵庫縣。生物工程學專業(yè)，現(xiàn)就職于某生物信息公司，負責數(shù)據(jù)分析和Web數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)工作。 石井一夫（審校） 日本東京農(nóng)工大學特任教授。研究領(lǐng)域為基因組科學。博士畢業(yè)于日本德島大學研究生院醫(yī)學研究科。曾就職于日本東京大學醫(yī)科學研究所人類基因組解析中心、日本理化學研究所基因組科學綜合研究中心。榮獲2015年度信息處理學會優(yōu)秀教育獎。日本技術(shù)士會特別研究員，APEC工程師，IPEA國際工程師。 張彌（譯者） 畢業(yè)于大連外國語大學日本語學院，現(xiàn)就職于某日企，從事技術(shù)翻譯工作，有10年以上軟件開發(fā)及醫(yī)學領(lǐng)域翻譯經(jīng)驗。譯有《圖解深度學習》。
書友推薦
- >
上帝之肋:男人的真實旅程
- >
名家?guī)阕x魯迅:故事新編
- >
回憶愛瑪儂
- >
我從未如此眷戀人間
- >
龍榆生：詞曲概論/大家小書
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
- >
新文學天穹兩巨星--魯迅與胡適/紅燭學術(shù)叢書(紅燭學術(shù)叢書)
- >
小考拉的故事-套裝共3冊
本類暢銷
