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深度學習
人工智能導論 版權信息
- ISBN：9787576313000
- 條形碼：9787576313000 ; 978-7-5763-1300-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能導論 內容簡介
本書主要內容有人工智能的知識表示方法 ; 搜索、推理、智能仿生算法等機器思維技術 ; 人工神經網絡、卷積神經網絡等機器學習和深度學習算法。擴展內容是人工智能的主流算法 —— Python語言和人工智能典型應用案例。本書采用模塊化的內容結構, 是為了方便高職院校根據具體情況選擇內容。
人工智能導論 目錄
模塊一 人工智能概念建構
1.1 走近人工智能
1.1.1 會下圍棋的阿爾法狗
1.1.2 能聽會說的智能精靈
1.1.3 能識會辨的智能識別系統
1.1.4 善解人意的智能客服
1.1.5 高仿真的智能媒體
1.1.6 高精準的智能醫療
1.1.7 多才多藝的智能機器人
1.1.8 日臻完善的機器翻譯
1.1.9 技術嫻熟的自動駕駛
1.1.10 才學過人的專家系統
1.2 人工智能的由來與發展
1.2.1 圖靈測試
1.2.2 人工智能的正式誕生
1.2.3 人工智能的定義
1.2.4 人工智能的發展歷程
1.2.5 我國人工智能的發展及現狀
1.3 人工智能的主要技術內容
1.3.1 知識表示
1.3.2 機器感知
1.3.3 機器思維
1.3.4 機器學習
1.3.5 機器行為
模塊二 人工智能技術淺探
2.1 知識表示技術
2.1.1 一階謂詞表示法
2.1.2 產生式規則表示法
2.1.3 結構性知識的表示方法
2.2 推理技術
2.2.1 推理概述
2.2.2 自然演繹推理
2.2.3 歸結反演推理
2.2.4 可信度推理
2.2.5 似然推理
2.2.6 模糊推理
2.2.7 推理技術的典型應用
2.3 搜索技術
2.3.1 搜索概述
2.3.2 盲目搜索技術
2.3.3 啟發式搜索策略
2.3.4 A搜索算法與A*搜索算法
2.3.5 搜索技術的典型應用場景
2.4 遺傳算法
2.4.1 基本遺傳算法
2.4.2 改進遺傳算法簡介
2.5 群智能算法簡介
2.5.1 粒子群優化算法
2.5.2 蟻群優化算法
2.6 機器學習簡介
2.6.1 機器學習的主要類型
2.6.2 機器學習的常用算法
2.7 人工神經網絡簡介
2.7.1 神經網絡概述
2.7.2 BP神經網絡學習算法及其應用
2.7.3 Hopfield神經網絡及其應用
2.8 深度學習算法簡介
2.8.1 卷積神經網絡簡介
2.8.2 膠囊網絡簡介
2.8.3 生成對抗網絡簡介
模塊三 人工智能算法語言淺嘗
3.1 初識Python
3.1.1 Python語言概述
3.1.2 Python語言的特點
3.1.3 Python開發環境搭建
3.1.4 Python程序運行方法
3.2 Python語法要素認知
3.2.1 Python程序格式基本規范
3.2.2 Python語法要素
3.2.3 數據類型
3.3 Python程序設計嘗試
3.3.1 流程控制類程序設計體驗
3.3.2 列表與元組應用程序設計體驗
3.3.3 字典與集合應用程序設計體驗
3.3.4 函數應用程序設計體驗
3.3.5 第三方庫應用程序設計體驗
模塊四 人工智能典型應用案例簡析
4.1 手寫數字識別
4.1.1 案例簡介
4.1.2 相關技術
4.1.3 算法思想
4.1.4 算法實現
4.2 花卉分類
4.2.1 案例簡介
4.2.2 相關技術
4.2.3 算法思想
4.2.4 算法實現
4.3 動物識別專家系統
4.3.1 案例簡介
4.3.2 相關技術
4.3.3 算法思想
4.3.4 算法實現
4.4 人臉表情識別
4.4.1 案例簡介
4.4.2 相關技術
4.4.3 算法思想
4.4.4 算法實現
參考文獻
1.1 走近人工智能
1.1.1 會下圍棋的阿爾法狗
1.1.2 能聽會說的智能精靈
1.1.3 能識會辨的智能識別系統
1.1.4 善解人意的智能客服
1.1.5 高仿真的智能媒體
1.1.6 高精準的智能醫療
1.1.7 多才多藝的智能機器人
1.1.8 日臻完善的機器翻譯
1.1.9 技術嫻熟的自動駕駛
1.1.10 才學過人的專家系統
1.2 人工智能的由來與發展
1.2.1 圖靈測試
1.2.2 人工智能的正式誕生
1.2.3 人工智能的定義
1.2.4 人工智能的發展歷程
1.2.5 我國人工智能的發展及現狀
1.3 人工智能的主要技術內容
1.3.1 知識表示
1.3.2 機器感知
1.3.3 機器思維
1.3.4 機器學習
1.3.5 機器行為
模塊二 人工智能技術淺探
2.1 知識表示技術
2.1.1 一階謂詞表示法
2.1.2 產生式規則表示法
2.1.3 結構性知識的表示方法
2.2 推理技術
2.2.1 推理概述
2.2.2 自然演繹推理
2.2.3 歸結反演推理
2.2.4 可信度推理
2.2.5 似然推理
2.2.6 模糊推理
2.2.7 推理技術的典型應用
2.3 搜索技術
2.3.1 搜索概述
2.3.2 盲目搜索技術
2.3.3 啟發式搜索策略
2.3.4 A搜索算法與A*搜索算法
2.3.5 搜索技術的典型應用場景
2.4 遺傳算法
2.4.1 基本遺傳算法
2.4.2 改進遺傳算法簡介
2.5 群智能算法簡介
2.5.1 粒子群優化算法
2.5.2 蟻群優化算法
2.6 機器學習簡介
2.6.1 機器學習的主要類型
2.6.2 機器學習的常用算法
2.7 人工神經網絡簡介
2.7.1 神經網絡概述
2.7.2 BP神經網絡學習算法及其應用
2.7.3 Hopfield神經網絡及其應用
2.8 深度學習算法簡介
2.8.1 卷積神經網絡簡介
2.8.2 膠囊網絡簡介
2.8.3 生成對抗網絡簡介
模塊三 人工智能算法語言淺嘗
3.1 初識Python
3.1.1 Python語言概述
3.1.2 Python語言的特點
3.1.3 Python開發環境搭建
3.1.4 Python程序運行方法
3.2 Python語法要素認知
3.2.1 Python程序格式基本規范
3.2.2 Python語法要素
3.2.3 數據類型
3.3 Python程序設計嘗試
3.3.1 流程控制類程序設計體驗
3.3.2 列表與元組應用程序設計體驗
3.3.3 字典與集合應用程序設計體驗
3.3.4 函數應用程序設計體驗
3.3.5 第三方庫應用程序設計體驗
模塊四 人工智能典型應用案例簡析
4.1 手寫數字識別
4.1.1 案例簡介
4.1.2 相關技術
4.1.3 算法思想
4.1.4 算法實現
4.2 花卉分類
4.2.1 案例簡介
4.2.2 相關技術
4.2.3 算法思想
4.2.4 算法實現
4.3 動物識別專家系統
4.3.1 案例簡介
4.3.2 相關技術
4.3.3 算法思想
4.3.4 算法實現
4.4 人臉表情識別
4.4.1 案例簡介
4.4.2 相關技術
4.4.3 算法思想
4.4.4 算法實現
參考文獻
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人工智能導論 作者簡介
李桂秋，女，教授，黑龍江伊春人。畢業于哈爾濱工程大學計算機及應用專業。現就職于常州機電職業技術學院，主要從事高職教育教學研究和電子信息、計算機類相關專業教學工作。曾主編普通高等教育“十一五” 規劃教材《計算機硬件技術基礎》教材和2021年江蘇省高等學校重點建設教材《傳感器與傳感電路技術》，主持江蘇省高等學校精品課程《計算機硬件技術基礎》建設，主持或參與多項省、市級教科研課題研究，在 核心期刊上發表教科研論文十余篇。主編的《計算機硬件技術基礎》教材獲評2007年江蘇省高等學校精品教材；主持制作的《計算機硬件技術基礎》多媒體課件，獲評2018年江蘇省高等學校 多媒體課件一等獎；率隊參加2018年江蘇省高等職業院校信息化教學大賽，獲信息化教學設計二等獎。
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