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人工智能 版權信息
- ISBN：9787302572541
- 條形碼：9787302572541 ; 978-7-302-57254-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能 本書特色
隨著2016年3月AlphaGo(阿法狗)戰勝圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石，并以4:1的總分獲勝以來，“人工智能”成為人們舌尖上的話題，本書旨在揭開人工智能的神秘面紗，為大家展示其精髓。 本書作者在多年講授人工智能課程的基礎上，對相關理論與技術進行了提煉與總結，使全書結構嚴謹、邏輯性及前后章節的銜接增強，兼有普及與提高的雙重功能。傳統人工智能部分深入淺出，通俗易懂，容易學習；現代人工智能部分則體現其創新、精髓和尖端。 每章后面附有習題，以供讀者練習；提供配套課件，讀者可在清華大學出版社網站本書頁面下載。
人工智能 內容簡介
本書系統介紹了人工智能的基本原理、基本技術、基本方法和應用領域等內容，比較全面地反映了60多年來人工智能領域的進展，并根據人工智能的發展動向對一些傳統內容做了取舍。全書共9章。章介紹人工智能的基本概念、發展歷史、應用領域等。其后8章的內容分為兩大部分： 部分（第2~5章）主要講述傳統人工智能的基本概念、原理、方法和技術，涵蓋知識表示、搜索策略、確定性推理和不確定推理的相關技術與方法； 第二部分（第6~9章）主要講述現代人工智能的新技術和方法，涵蓋機器學習、數據挖掘、大數據、深度學習的**技術與方法。本書提供了8個實踐項目案例，并且每章后面附有習題，以供讀者練習。 本書主要作為計算機專業和其他相關學科相關課程教材，也可供有關科技人員參考。
人工智能 目錄
第1章 緒論
1．1 人工智能的定義
1．2 人工智能的發展歷史
1．2．1 孕育階段
1．2．2 形成階段
1．2．3 發展階段
1．3 人工智能的三大學派
1．3．1 符號主義
1．3．2 連接主義
1．3．3 行為主義
1．4 人工智能研究內容與應用領域
1．4．1 問題求解
1．4．2 專家系統
1．4．3 機器學習
1．4．4 神經網絡
1．4．5 模式識別
1．4．6 數據挖掘和知識發現
1．4．7 計算機視覺
1．4．8 智能控制
1．4．9 計算智能
1．4．10 其他
1．5 人工智能的發展趨勢
1．5．1 多學科交叉研究
1．5．2 智能應用和智能產業
1．6 習題
第2章 知識表示
2．1 概述
2．1．1 知識及知識的分類
2．1．2 知識表示方法
2．2 謂詞邏輯表示法
2．2．1 基本概念
2．2．2 謂詞邏輯表示法
2．2．3 謂詞邏輯表示法的經典應用
2．2．4 謂詞邏輯表示法的特點
2．3 產生式表示法
2．3．1 概述
2．3．2 產生式系統
2．3．3 產生式表示法應用舉例
2．3．4 產生式系統的推理方式
2．3．5 產生式系統的特點
2．4 框架表示法
2．4．1 框架基本結構
2．4．2 基于框架的推理
2．4．3 框架表示法的特點
2．5 語義網絡表示法
2．5．1 語義網絡基本概念
2．5．2 語義網絡中常用的語義聯系
2．5．3 語義網絡表示知識的方法
2．5．4 語義網絡的推理過程
2．5．5 語義網絡表示的特點
2．6 知識圖譜表示法
2．6．1 知識圖譜基本概念
2．6．2 知識圖譜常用的表示方法
2．6．3 知識圖譜的構建方法
2．6．4 知識圖譜表示法的特點
2．7 實踐：構建領域知識圖譜
2．7．1 選定構建領域
2．7．2 知識抽取
2．7．3 對知識圖譜進行描述
2．7．4 使用protégé工具搭建領域知識圖譜
2．7．5 思考與練習
2．8 習題
第3章 搜索策略
3．1 搜索的基本概念
3．1．1 搜索的含義
3．1．2 狀態空間法
3．1．3 問題歸約法
3．2 狀態空間搜索
3．2．1 盲目搜索
3．2．2 狀態空間的啟發式搜索
3．3 博弈樹的啟發式搜索
3．3．1 概述
……
第4章 確定性推理
第5章 不確定性推理
第6章 機器學習
第7章 數據挖掘
第8章 大數據
第9章 深度學習
附錄A 構建領域知識圖譜
附錄B A*算法實現*優路徑規劃
附錄C 基于規則產生式的推理
附錄D 基于T-S模型的模糊推理
附錄E VGG-16遷移學習
附錄F K-Means聚類
附錄G 網絡爬蟲及數據可視化
附錄H CNN手寫數字識別
參考文獻
展開全部
人工智能 作者簡介
尚文倩，博士（后），教授，博導/碩導，現任中國傳媒大學計算機學院副院長，計算機科學與技術系系主任。多年來一直從事人工智能、自然語言處理、機器學習等領域的教學與科研工作。發表SCI/EI檢索學術論文60余篇，論文單篇z高他引率300余次。曾主持或參與國防科工委重大項目、國家自然科學基金、國家科技支撐計劃、國家重點研發計劃、國家博士后基金、省基金、；鸬榷鄠項目。曾榮獲China DRM中國數字版權管理論壇突出貢獻個人獎，IEEE/ACIS ICIS2019國際會議突出貢獻個人獎等獎項。
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