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大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇

包郵 大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2020-09-01
開本： 其他 頁數(shù)： 208
中 圖 價(jià):¥34.8(8.7折) 定價(jià)  ¥39.8 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇 本書特色

* 構(gòu)建完整的人工智能知識(shí)體系 * 涵蓋人工智能主流應(yīng)用 * 同步人工智能領(lǐng)域*新進(jìn)展 * 未涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，適合人工智能初學(xué)者

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書主要介紹人工智能的發(fā)展歷史、技術(shù)和應(yīng)用，內(nèi)容主要包括知識(shí)圖譜、搜索技術(shù)、智能優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、人工智能應(yīng)用（人臉識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器人等）、人工智能工具、人工智能倫理等。本書的特色是通過案例為主線，提出關(guān)鍵問題，以解決問題為導(dǎo)向，介紹人工智能領(lǐng)域的相關(guān)概念、理論、技術(shù)和應(yīng)用，采用啟發(fā)式和討論式的寫作風(fēng)格，讓學(xué)生更具有代入感、參與感和獲得感。主要面向本專科大一新生。

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇 目錄



目錄

第1章緒論


1.1什么是人工智能


1.1.1人工智能的定義


1.1.2人工智能的研究領(lǐng)域


1.1.3人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀


1.2人工智能簡(jiǎn)史


1.2.1人工智能的誕生（1943—1956年）


1.2.2人工智能的起步期（1956—1974年）


1.2.3人工智能的**個(gè)低谷（1974—1980年）


1.2.4人工智能的應(yīng)用發(fā)展期（1980—1989年）


1.2.5人工智能的第二個(gè)低谷（1989—1993年）


1.2.6人工智能的穩(wěn)步發(fā)展期（1993—2006年）


1.2.7人工智能的蓬勃發(fā)展期（2006年至今）


1.3人工智能的流派


1.3.1符號(hào)主義流派


1.3.2聯(lián)結(jié)主義流派


1.3.3行為主義流派


1.3.4代表人物


1.4人工智能的應(yīng)用與挑戰(zhàn)


1.4.1中國人工智能的國家戰(zhàn)略


1.4.2人工智能行業(yè)的未來格局


1.4.3迎接人工智能2.0的挑戰(zhàn)和機(jī)遇


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題1


第2章機(jī)器學(xué)習(xí)


2.1引言


2.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和基本概念


2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的分類


2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程


2.2監(jiān)督學(xué)習(xí)


2.2.1監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義


2.2.2K近鄰算法


2.2.3決策樹


2.2.4支持向量機(jī)


2.3無監(jiān)督學(xué)習(xí)


2.3.1無監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)


2.3.2KMeans聚類算法


2.3.3層次聚類算法


2.3.4基于密度的聚類算法


*2.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)


2.4.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理


2.4.2QLearning強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法






2.4.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題2


第3章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


3.1概述


3.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介


3.1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史


3.2MP模型


3.2.1生物神經(jīng)元


3.2.2MP模型的結(jié)構(gòu)


3.2.3MP模型實(shí)現(xiàn)與門電路邏輯運(yùn)算的應(yīng)用案例


3.3感知機(jī)


3.3.1感知機(jī)模型


3.3.2感知機(jī)工作過程


3.3.3感知機(jī)的學(xué)習(xí)過程


3.3.4感知機(jī)分類案例


3.3.5多層感知機(jī)


3.4多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


3.4.1梯度


3.4.2多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作過程


3.4.3實(shí)現(xiàn)異或運(yùn)算的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例


3.4.4梯度消失與梯度爆炸問題


3.5深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理


3.5.1計(jì)算機(jī)中的圖像


3.5.2卷積運(yùn)算


3.5.3池化運(yùn)算


3.5.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的其他相關(guān)技術(shù)


3.5.5一個(gè)基本的多分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)


3.5.6經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet5模型


3.6深度學(xué)習(xí)的RNN模型介紹


3.6.1基本RNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作過程


3.6.2LSTM的結(jié)構(gòu)和工作過程


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題3


第4章知識(shí)表示與專家系統(tǒng)


4.1知識(shí)表示


4.1.1邏輯表示法


4.1.2產(chǎn)生式表示法


4.1.3框架表示法


4.1.4語義網(wǎng)表示法


4.1.5知識(shí)圖譜表示法


4.2專家系統(tǒng)


4.2.1專家系統(tǒng)概述


4.2.2專家系統(tǒng)的構(gòu)建舉例


4.2.3不確定性推理


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題4


第5章搜索技術(shù)


5.1搜索問題的定義


5.2狀態(tài)空間


5.3盲目搜索


5.3.1深度優(yōu)先搜索


5.3.2廣度優(yōu)先搜索


5.4啟發(fā)式搜索


5.5博弈搜索


5.5.1極大極小博弈


5.5.2固定深度博弈搜索


5.5.3αβ剪枝算法


5.5.4博弈搜索的發(fā)展


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題5


第6章群智能算法


6.1遺傳算法


6.1.1遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展


6.1.2遺傳算法的基本問題


6.1.3遺傳算法的一個(gè)簡(jiǎn)單優(yōu)化問題


6.1.4遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)


6.1.5遺傳算法的應(yīng)用


6.2粒子群算法


6.2.1粒子群算法的起源


6.2.2粒子群算法的原理


6.2.3粒子群算法程序設(shè)計(jì)


6.2.4粒子群算法的參數(shù)選取


6.2.5粒子群算法的優(yōu)缺點(diǎn)


6.3蟻群算法


6.3.1蟻群算法的提出


6.3.2蟻群算法的原理


6.3.3蟻群算法求解旅行商問題


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題6


第7章圖像識(shí)別技術(shù)與應(yīng)用


7.1圖像識(shí)別技術(shù)概述


7.1.1圖像的概念


7.1.2圖像識(shí)別的概念


7.2圖像處理與圖像識(shí)別技術(shù)


7.2.1圖像處理技術(shù)概述


7.2.2圖像識(shí)別技術(shù)的起源


7.2.3圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展史


7.2.4圖像識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀


7.3圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)


7.3.1圖像識(shí)別的基本流程


7.3.2圖像識(shí)別的基本方法


7.4圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用


7.4.1圖像識(shí)別技術(shù)的分類


7.4.2圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景


7.4.3圖像識(shí)別技術(shù)的展望


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題7


第8章自然語言處理


8.1自然語言處理概述


8.1.1什么是自然語言處理


8.1.2自然語言處理的主要困難


8.1.3自然語言處理的發(fā)展


8.2自然語言處理的研究任務(wù)


8.3自然語言處理的發(fā)展歷程


8.4自然語言處理經(jīng)典應(yīng)用解析——計(jì)算網(wǎng)頁排名


8.5自然語言處理與人工智能


參考文獻(xiàn)


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習(xí)題8


附錄A遺傳算法的MATLAB程序示例


附錄B粒子群算法的MATLAB程序示例


附錄C蟻群算法的MATLAB程序示例


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大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書人工智能概論/肖漢光 王勇 作者簡(jiǎn)介

肖漢光，博士，教授，重慶理工大學(xué)兩江人工智能學(xué)院智能科學(xué)系主任，主要從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等方面的研究工作。現(xiàn)為國家自然科學(xué)基金通訊評(píng)審專家，國際期刊同行評(píng)審專家，中國和美國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員。主持和參與國際和國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng)，主持和參與省部級(jí)科研項(xiàng)目6項(xiàng)，主持橫向項(xiàng)目2項(xiàng)。以第一作者發(fā)表SCI和EI論文約20篇。以主編身份編寫著作和教材3部，授權(quán)國家發(fā)明專利6項(xiàng)。

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