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人工智能基礎(chǔ) 版權(quán)信息
- ISBN：9787568937382
- 條形碼：9787568937382 ; 978-7-5689-3738-2
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能基礎(chǔ) 內(nèi)容簡介
本書系統(tǒng)梳理人工智能知識體系，并對人工智能領(lǐng)域的核心基礎(chǔ)和算法及其應(yīng)用技術(shù)進行了深入細致的介紹。全書共12章，大致分為3個部分：**部分(第1~5章)，介紹人工智能的核心基礎(chǔ)；第2部分(第6~9章)，講解人工智能領(lǐng)域代表性算法；第3部分(第10~12章)，討論人工智能的幾個主要應(yīng)用研究方向。同時，書中的每一章均配備作業(yè)題，便于教學(xué)和自學(xué)。本書內(nèi)容詳實、系統(tǒng)完整，可作為高等院校計算機、自動化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對人工智能感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。
人工智能基礎(chǔ) 目錄
1 緒論
1.1 人工智能的定義與發(fā)展
1.2 人工智能的研究目標及內(nèi)容
1.3 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
習(xí)題
2 知識表示
2.1 概述
2.2 一階謂詞邏輯表示法
2.3 產(chǎn)生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
習(xí)題
3 確定性推理
3.1 概述
3.2 自然演繹推理法
3.3 歸結(jié)推理方法
3.4 歸結(jié)過程的控制策略
習(xí)題
4 不確定性推理
4.1 概述
4.2 可信度方法
4.3 主觀貝葉斯方法
4.4 D-S證據(jù)理論
4.5 模糊推理
習(xí)題
5 搜索求解策略
5.1 概述
5.2 狀態(tài)空間表示
5.3 盲目式搜索策略
5.4 啟發(fā)式搜索策略
5.5 與或樹的有序搜索
5.6 博弈搜索
習(xí)題
6 智能優(yōu)化算法
6.1 概述
6.2 模擬退火算法
6.3 進化算法
6.4 群智能算法
習(xí)題
7 機器學(xué)習(xí)
7.1 概述
7.2 機器學(xué)習(xí)的主要策略與基本結(jié)構(gòu)
7.3 決策樹
7.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.5 支持向量機
習(xí)題
8 強化學(xué)習(xí)
8.1 概述
8.2 馬爾科夫決策過程
8.3 有模型學(xué)習(xí)方法
8.4 無模型強化學(xué)習(xí)
習(xí)題
9 深度學(xué)習(xí)
9.1 概述
9.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題
10 智能控制
10.1 模糊控制
10.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
習(xí)題
11 計算機視覺
11.1 計算機視覺概述
11.2 圖像分類
11.3 目標檢測
11.4 語義分割
習(xí)題
12 自然語言處理
12.1 概述
12.2 詞法分析
12.3 句法分析
12.4 語義分析
習(xí)題
參考文獻
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