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人工智能概論 版權信息
- ISBN：9787564395353
- 條形碼：9787564395353 ; 978-7-5643-9535-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能概論 內容簡介
本書是普通高等學校大數據與人工智能相關專業基本知識課程教材。本書內容從Python的基礎語法到機器學習，再到人工神經網絡等深度學習，層層遞進講解，*后講解綜合應用。全書共分為8章，主要介紹了人工智能概述、Python庫和框架、機器學習算法、人工神經網絡基礎、視覺處理與應用、自然語言處理與應用、人工智能開放平臺應用、綜合應用實例等內容。本書注重理論與實踐的結合，引入的實例結合理論和算法均予以實現，適合大學各專業學生作為人工智能通識課教材使用，也可作為人工智能的普及讀物供廣大讀者自學或參考。
人工智能概論 目錄
第1章 人工智能概述
1．1 人工智能的定義與研究目標
1．2 人工智能的發展
1．3 人工智能和深度學習的關系
1．4 人工智能學派
1．5 深度學習常用框架
1．6 人工智能常見應用
第2章 Python庫和框架
2．1 Python語言簡介
2．2 Python的開發環境搭建
2．3 Python的基礎語法
2．4 Python的基本程序結構
2．5 Python函數
2．6 Python庫
2．7 TensorFlow框架
第3章 機器學習算法
3．1 回歸
3．2 聚類
3．3 分類
3．4 集成學習
第4章 人工神經網絡基礎
4．1 人工神經元
4．2 感知機
4．3 多層感知機
4．4 Hopfield神經網絡
4．5 卷積神經網絡
第5章 視覺處理與應用
5．1 圖像分類
5．2 目標檢測
5．3 語義分割
5．4 實例分割
第6章 自然語言處理與應用
6．1 簡述
6．2 自然語言處理的發展概況
6．3 機器翻譯
6．4 語音識別
第7章 人工智能開放平臺應用
7．1 AI開放平臺概況
7．2 AI開放平臺應用范例
7．3 大規模模型及平臺應用
第8章 綜合應用實例
8．1 波士頓房價預測
8．2 鳶尾花分類
8．3 手寫數字識別
8．4 貓狗圖片分類
參考文獻
1．1 人工智能的定義與研究目標
1．2 人工智能的發展
1．3 人工智能和深度學習的關系
1．4 人工智能學派
1．5 深度學習常用框架
1．6 人工智能常見應用
第2章 Python庫和框架
2．1 Python語言簡介
2．2 Python的開發環境搭建
2．3 Python的基礎語法
2．4 Python的基本程序結構
2．5 Python函數
2．6 Python庫
2．7 TensorFlow框架
第3章 機器學習算法
3．1 回歸
3．2 聚類
3．3 分類
3．4 集成學習
第4章 人工神經網絡基礎
4．1 人工神經元
4．2 感知機
4．3 多層感知機
4．4 Hopfield神經網絡
4．5 卷積神經網絡
第5章 視覺處理與應用
5．1 圖像分類
5．2 目標檢測
5．3 語義分割
5．4 實例分割
第6章 自然語言處理與應用
6．1 簡述
6．2 自然語言處理的發展概況
6．3 機器翻譯
6．4 語音識別
第7章 人工智能開放平臺應用
7．1 AI開放平臺概況
7．2 AI開放平臺應用范例
7．3 大規模模型及平臺應用
第8章 綜合應用實例
8．1 波士頓房價預測
8．2 鳶尾花分類
8．3 手寫數字識別
8．4 貓狗圖片分類
參考文獻
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人工智能概論 作者簡介
朱曉姝，玉林師范學院計算機學院院長，教授，博士，廣西云計算人才庫入庫專家，研究方向為大數據與人工智能；出版教材、專著7部，主持省、市級課題十余項。
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