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深度學習
人工智能入門 版權信息
- ISBN：9787302571902
- 條形碼：9787302571902 ; 978-7-302-57190-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能入門 本書特色
內容全面，既有經典的至今仍有廣泛應用的人工智能知識，又有人工智能研究的z新進展和熱門研究課題。內容精煉、經典，是作者從多年來撰寫的10余本人工智能教材中提煉而來，內容通俗易懂，適合入門者學習。 ?? 配套教學資料豐富，配有課堂講授課件、微課視頻和課堂演示實例，生動、直觀、形象地講授課程內容，并配有教學大綱和教案。輔助學習資料齊全，配備項目實踐案例、習題解析和答案。
人工智能入門 內容簡介
本書作為人工智能的入門教材，是作者在三十余年985大學從事人工智能教學中撰寫的十余本人工智能教材和習題解答及相關著作的基礎上，精煉和加工而成的，力圖使其通俗化、形象化，并加入人工智能研究的**進展和熱門研究課題，如AlphaGo下棋的搜索原理、卷積神經網絡、深度學習、大數據和云計算以及當前流行的人工智能開源工具等，全面地反映了國內外人工智能研究領域的**進展和發展方向，并深入淺出地進行講解，是了解人工智能基礎知識的實用工具書。 全書共13章，基本覆蓋傳統的人工智能和**人工智能進展的主要知識點，各章配有習題，并以不同形式配備習題解析和答案，課堂演示實例和微課視頻，作為生動、直觀、形象地講授課程內容的補充。 本書具有先進性、基礎性、實用性和可讀性，可作為普通高等學校計算機及相關專業的人工智能基礎課程的教材，也可作為高等學校理工科學生了解人工智能的入門教材。
人工智能入門 目錄
第1章 概述
1.1 什么是人工智能
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的分級
1.2 人工智能的產生背景及主要學派
1.3 圖靈測試
1.4 人工智能的發展歷程
1.5 無處不在的人工智能
1.6 人工智能的技術特征
1.7 新一代人工智能的研究
1.8 未來人工智能展望
習題1
第2章 用搜索實現問題求解
2.1 搜索求解問題的基本思路
2.2 實現搜索過程的三大要素
2.2.1 搜索對象
2.2.2 擴展規則
2.2.3 目標測試
2.3 實現搜索的基本步驟
2.4 搜索的幾種基本策略
2.4.1 盲目的搜索方法
2.4.2 啟發式搜索
習題2
第3章 圖搜索算法
3.1 或圖搜索
3.1.1 或圖搜索算法
3.1.2 A算法與A”算法
3.2 與/或圖搜索
3.2.1 問題歸約求解方法和“與/或圖”
3.2.2 與/或圖的構造方法
3.2.3 與/或圖的搜索過程
3.2.4 與/或圖搜索算法A0
3.2.5 用AO”算法求解一個智力問題
習題3
第4章 博弈與搜索
4.1 博弈問題
4.2 極小極大搜索算法
4.2.1 極小極大搜索的思想
4.2.2 極小極大搜索算法的具體內容
4.2.3 算法分析與舉例
4.3 a-β剪枝算法
4.4 AlphaGo搜索策略
4.4.1 圍棋博弈程序的發展
4.4.2 AlphaGo博弈樹搜索算法的改進
4.4.3 MCTS算法的四個基本步驟
習題4
第5章 演化計算與遺傳算法
5.1 演化計算與演化算法
5.1.1 演化算法的基本結構
5.1.2 演化算法的設計
5.1.3 演化算法的特點
5.2 遺傳算法
5.2.1 遺傳算法的基本結構
5.2.2 遺傳算法的實現
5.2.3 遺傳算法舉例
5.3 遺傳算法的應用領域
習題5
第6章 群集智能
6.1 粒子群優化算法
6.1.1 粒子群優化算法的基本描述
6.1.2 粒子群優化算法的實現
6.1.3 粒子群優化算法應用實例
6.2 蟻群優化算法
6.2.1 蟻群優化的原理
6.2.2 蟻群優化算法的實現
6.2.3 蟻群優化算法應用實例
習題6
第7章 經典邏輯知識表示和推理
7.1 產生式知識表示及推理
7.1.1 產生式系統的組成
7.1.2 產生式系統的知識表示
7.1.3 產生式系統的推理方式
7.1.4 產生式規則的選擇與匹配
7.1.5 產生式知識表示的特點
7.2 命題知識表示及推理方法
7.2.1 基本概念
7.2.2 命題演算的歸結方法
7.3 謂詞邏輯知識表示及推理
7.3.1 知識的謂詞邏輯表示法
7.3.2 謂詞邏輯自動推理的基本問題
7.3.3 將公式化成標準子句形式的步驟
7.3.4 合一算法
7.3.5 謂詞邏輯的歸結算法
7.3.6 推理中的相等意義的轉換策略
7.4 一個推理實例
習題7
第8章 非經典邏輯知識的表示與推理
8.1 非單調推理
8.1.1 單調推理與非單調推理的概念
8.1.2 默認邏輯
8.2 證據理論
8.2.1 識別框架
8.2.2 基本概率分配函數
8.2.3 置信函數
8.2.4 置信區間
8.2.5 證據的組合函數
8.2.6 D-S證據理論的評價
8.3 不確定性推理
8.3.1 不確定性
8.3.2 主觀概率貝葉斯方法
8.4 模糊推理
8.4.1 模糊推理的基本理論
8.4.2 Fuzzy邏輯
習題8
第9章 神經網絡與卷積神經網絡
9.1 人工神經網絡的基本概念
9.1.1 人工神經網絡的定義
9.1.2 人工神經網絡的基本原理
9.1.3 人工神經網絡互連結構
9.1.4 神經網絡模型分類
9.2 幾種典型的神經網絡簡介
9.2.1 單層前向網絡
9.2.2 多層前向網絡及BP學習算法
9.2.3 Hopfield神經網絡
9.3 卷積神經網絡
9.3.1 卷積神經網絡的結構
9.3.2 參數減少與權值共享
9.3.3 池化
9.3.4 全連接層
9.4 神經網絡的應用領域
習題9
第10章 機器學習與深度學習
10.1 概述
10.1.1 機器學習的定義和意義
10.1.2 機器學習的研究簡史
10.1.3 機器學習方法的分類
10.1.4 機器學習中的推理方法
10.2 歸納學習
10.2.1 歸納概念學習的定義
10.2.2 歸納概念學習算法的一般步驟
10.2.3 歸納概念學習的基本技術
10.3 基于類比的學習
10.3.1 類比學習的一般原理
10.3.2 類比學習的表示
10.3.3 類比學習的求解
10.4 深度學習
10.4.1 什么是深度學習
10.4.2 特征提取
10.4.3 自動特征提取
10.4.4 深度學習直觀理解
習題10
第11章 數據挖掘與Web挖掘
11.1 一般數據挖掘方法
11.1.1 數據挖掘的定義
11.1.2 數據挖掘研究的主要內容
11.1.3 數據挖掘的任務
11.1.4 數據挖掘的特點
11.1.5 數據挖掘常用的技術
11.1.6 數據挖掘過程
11.2 關聯規則挖掘
11.2.1 問題的形式化描述
展開全部
人工智能入門 作者簡介
朱福喜，武漢學院信息工程學院 ，教授，原武漢大學計算機學院教授、博導，博士、人工智能領域專家；發表論文百余篇，其中SCI論文、EI論文三十余篇。編寫專著和教材二十部。主持國家基金和參與國家自然科學基金多項。 朱麗達 ，華農農業大學信息學院，講師，博士、機器學習領域專家；發表SCI論文5篇，發表EI論文十余篇。主持國家基金一項，參與國家基金多項。
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