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人工智能基礎 版權信息
- ISBN：9787030804938
- 條形碼：9787030804938 ; 978-7-03-080493-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
人工智能基礎 內容簡介
本書按照人工智能歷史上的熱點遷移順序，將主體內容分為推理、知識和學習三個部分進行章節組織，系統介紹人工智能的基本原理和方法。在各章內部，按照基本概念、算法模型和應用設計逐步深化提升。具有啟發性強、系統性好、注重實用、貼近前沿等特點。配套提供講解視頻、習題答案、實踐代碼和思維導圖等教學資源。
人工智能基礎 目錄
目錄序前言第1章 人工智能概述 11.1 人工智能的基本概念 11.1.1 人工智能的定義 11.1.2 人工智能的研究目標 21.2 人工智能的發展歷程 31.2.1 孕育期 31.2.2 推理期 41.2.3 知識期 51.2.4 學習期 61.3 人工智能的主要學派 71.3.1 符號主義 71.3.2 連接主義 81.3.3 行為主義 91.3.4 不同學派的交叉與融合 101.4 人工智能的應用領域 101.4.1 機器視覺 111.4.2 自然語言處理 111.4.3 智能規劃與決策 121.4.4 機器人 131.4.5 計算機博弈 141.4.6 專家系統 151.4.7 其他 151.5 人工智能的研究現狀 161.5.1 人工智能擅長處理的問題 161.5.2 現階段人工智能的局限性 171.6 本章小結 18思考題 19第2章 狀態空間搜索 212.1 狀態空間搜索概述 212.1.1 狀態空間的基本概念 212.1.2 通用圖搜索框架 242.1.3 狀態空間的形式化表示 292.2 盲目搜索 322.2.1 寬度優先搜索 332.2.2 深度優先搜索 342.2.3 代價優先搜索 352.3 啟發式搜索 382.3.1 A算法 382.3.2 A*算法 422.4 本章小結 51思考題 52練習題 53第3章 人工智能博弈 583.1 博弈問題概述 583.1.1 博弈問題的描述 583.1.2 博弈問題的分類 593.1.3 博弈問題求解的特點 603.2 完美信息博弈 613.2.1 雙人零和完美信息博弈問題描述 613.2.2 極小極大搜索 633.2.3 α-β剪枝 693.2.4 蒙特卡羅樹搜索 733.3 不完美信息博弈 783.3.1 納什均衡 783.3.2 遺憾*小化 793.4 隨機博弈 833.4.1 隨機博弈問題描述 833.4.2 期望極小極大搜索 843.5 本章小結 85思考題 86練習題 86第4章 智能優化算法 894.1 遺傳算法 894.1.1 遺傳算法的基本原理 904.1.2 基于遺傳算法的旅行商問題求解 964.1.3 遺傳算法的特點和應用 984.2 蟻群優化算法 984.2.1 蟻群優化算法的基本原理 994.2.2 基于蟻群優化算法的旅行商問題求解 1014.2.3 蟻群優化算法的特點和應用 1034.3 粒子群優化算法 1034.3.1 粒子群優化算法的基本原理 1044.3.2 基于粒子群優化算法的旅行商問題求解 1064.3.3 粒子群優化算法的特點和應用 1074.4 模擬退火算法 1074.4.1 模擬退火算法的基本原理 1084.4.2 基于模擬退火算法的旅行商問題求解 1104.4.3 模擬退火算法的特點和應用 1114.5 本章小結 112思考題 112練習題 113第5章 **邏輯推理 1155.1 **邏輯推理概述 1155.1.1 **邏輯推理的基本概念 1155.1.2 典型邏輯推理問題 1165.2 命題邏輯推理 1165.2.1 命題邏輯的基本概念 1165.2.2 命題演算的推理方法 1195.2.3 基于命題歸結的自動定理證明 1235.3 謂詞邏輯推理 1255.3.1 謂詞邏輯的基本概念 1255.3.2 基于謂詞歸結的自動定理證明 1265.3.3 基于謂詞歸結的問題求解 1335.4 本章小結 135思考題 136練習題 136第6章 確定性知識表示與推理 1396.1 確定性知識表示與推理概述 1396.1.1 知識和知識表示的基本概念 1396.1.2 典型的知識表示方法 1416.1.3 推理的基本概念和方法 1436.2 產生式 1476.2.1 產生式的基本概念 1476.2.2 產生式系統的組成 1486.2.3 產生式系統的推理 1496.2.4 產生式系統的特點 1516.3 語義網絡 1526.3.1 語義網絡的基本概念 1526.3.2 語義網絡的表示 1546.3.3 語義網絡的推理 1556.3.4 語義網絡的特點 1586.4 框架 1586.4.1 框架的基本概念 1586.4.2 框架的表示 1596.4.3 框架的推理 1606.4.4 框架的特點 1616.5 知識圖譜 1616.5.1 知識圖譜的基本概念 1626.5.2 知識圖譜的分類 1636.5.3 知識圖譜的構建 1646.5.4 知識圖譜的特點 1686.5.5 知識圖譜的應用 1716.6 本章小結 172思考題 172練習題 173第7章 不確定性知識表示與推理 1747.1 不確定性知識表示與推理概述 1747.1.1 知識的不確定性及其表示方法 1747.1.2 不確定性推理的基本問題 1757.1.3 不確定性推理方法的分類 1777.2 概率推理及其擴展方法 1787.2.1 貝葉斯網絡推理方法 1797.2.2 主觀貝葉斯方法 1857.2.3 可信度方法 1907.2.4 證據理論 1957.3 模糊推理 2017.3.1 模糊集合理論 2017.3.2 模糊推理方法 2077.4 本章小結 214思考題 215練習題 215第8章 機器學習 2188.1 機器學習概述 2188.1.1 機器學習的基本概念 2188.1.2 機器學習的常見術語 2198.1.3 機器學習的分類 2228.1.4 機器學習的三要素 2248.1.5 機器學習的相關理論 2298.1.6 機器學習的主要特點 2318.2 有監督學習 2328.2.1 回歸問題和分類問題 2328.2.2 回歸問題求解方法 2388.2.3 回歸性能評估 2448.2.4 分類問題求解方法 2478.2.5 分類性能評估 2738.3 無監督學習 2768.3.1 聚類的基本思想 2768.3.2 相似性的度量 2778.3.3 聚類的主要方法 2808.3.4 聚類性能的評估 2938.4 半監督學習 2968.4.1 半監督學習的基本思想 2968.4.2 半監督學習的主要方法 2978.4.3 半監督學習的應用 3028.5 強化學習 3038.5.1 強化學習的基本思想 3038.5.2 強化學習的主要方法 3078.5.3 強化學習的應用 3188.6 本章小結 320思考題 321練習題 322第9章 人工神經網絡與深度學習 3259.1 人工神經網絡概述 3259.1.1 生物神經元和生物神經網絡 3259.1.2 人工神經網絡的基本要素 3279.1.3 人工神經元模型 3289.1.4 人工神經網絡的拓撲結構 3339.1.5 人工神經網絡的學習規則 3359.2 淺層神經網絡 3409.2.1 感知器 3409.2.2 BP網絡 3479.2.3 Hopfield網絡 3569.2.4 自組織特征映射網絡 3639.3 深度神經網絡 3689.3.1 深度神經網絡概述 3689.3.2 卷積神經網絡 3779.3.3 循環神經網絡 3959.3.4 生成對抗網絡 4059.4 深度學習大模型 4099.4.1 大模型的基本原理 4099.4.2 預訓練大模型的典型架構 4159.4.3 大模型的核心技術 4269.4.4 大模型的應用與挑戰 4329.5 本章小結 435思考題 435練習題 437第10章 Agent 43910.1 Agent基本概念 43910.1.1 Agent定義 43910.1.2 Agent函數和Agent程序 44010.1.3 理性Agent 44110.1.4 研究Agent的意義 44210.2 Agent任務環境 44310.2.1 任務環境描述方法 44310.2.2 任務環境屬性 44410.3 Agent程序類型 44610.3.1 簡單反射Agent 44610.3.2 基于模型的反射Agent 44710.3.3 基于目標的Agent 44910.3.4 基于效用的Agent 44910.3.5 學習Agent 45010.4 多Agent系統 45110.4.1 多Agent系統的概念 45110.4.2 多Agent系統的組織結構 45210.4.3 多Agent系統的通信 45610.4.4 多Agent系統的協作 45710.4.5 多Agent系統的特點 46110.5 本章小結 462思考題 463練習題 463第11章 人工智能發展展望 46511.1 人工智能發展的趨勢 46511.1.1 人工智能發展特點 46511.1.2 人工智能發展預期 46611.1.3 人工智能發展方向 46711.2 人工智能發展的風險與挑戰 47111.2.1 人工智能發展的潛在風險 47111.2.2 超人工智能出現的潛在威脅 47311.2.3 應對風險挑戰的防范舉措 47511.3 本章小結 477思考題 477參考文獻 479
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