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人工智能理論與實踐(微課視頻版)

人工智能理論與實踐(微課視頻版)

定 價:¥59.80

作 者: 呂云翔,王淥汀
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項: 清華科技大講堂叢書
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302602026 出版時間: 2022-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 298 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書從人工智能的基本定義出發(fā),由淺入深地闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域,以梳理知識脈絡(luò)和要點的方式,詳細(xì)介紹知識表示、邏輯推理及方法、非確定性推理及方法、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等方面的內(nèi)容。作為導(dǎo)論書籍,本書概念論述清楚,內(nèi)容豐富,通俗易懂,在較為全面介紹人工智能的基礎(chǔ)上對一些傳統(tǒng)內(nèi)容進(jìn)行了取舍。為滿足讀者進(jìn)一步學(xué)習(xí)的需要,除第1章外,每章都配有案例分析。本書的第9章整理了13個入門實驗,便于讀者在所學(xué)知識的基礎(chǔ)上更懂得如何運用知識。本書既適合作為高等院校人工智能課程的教材,也適合計算機(jī)愛好者閱讀。

作者簡介

  呂云翔,1986-1992: 北方交通大學(xué)講師; 1992-1994: 比利時VUB大學(xué)應(yīng)用信息技術(shù)碩士; 1994-1996: 比利時VUB大學(xué)MBA;1996-2003: IT公司項目經(jīng)理 2003-至今: 北航軟件學(xué)院副教授。已出版二十幾本教材(其中“計算機(jī)導(dǎo)論實踐教程”一書獲北航2010年教學(xué)成果三等獎;“大學(xué)計算機(jī)英語教程”獲北航2012年教學(xué)成果二等獎。

圖書目錄

第1章  緒論
 1.1  什么是人工智能
 1.2  人工智能的發(fā)展簡史
 1.3  人工智能的研究目標(biāo)
 1.4  人工智能的研究方法
   1.4.1  符號主義研究方法
   1.4.2  連接主義研究方法
   1.4.3  行為主義研究方法
 1.5  人工智能的基本研究內(nèi)容
   1.5.1  智能感知
   1.5.2  智能推理
   1.5.3  智能學(xué)習(xí)
   1.5.4  智能行動
 1.6  人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
   1.6.1  計算機(jī)視覺
   1.6.2  自然語言處理
   1.6.3  智能體
 1.7  人工智能的發(fā)展趨勢
 習(xí)題
第2章  知識表示
 2.1  有關(guān)知識的概述
   2.1.1  什么是知識
   2.1.2  什么是知識表示
 2.2  狀態(tài)空間表示法
   2.2.1  問題狀態(tài)描述
   2.2.2  狀態(tài)圖示法
 2.3  謂詞邏輯表示法
   2.3.1  謂詞邏輯表示法的邏輯基礎(chǔ)
   2.3.2  謂詞邏輯表示法的步驟
   2.3.3  謂詞邏輯表示法的特點
 2.4  語義網(wǎng)絡(luò)表示法
   2.4.1  語義基元
   2.4.2  語義網(wǎng)絡(luò)中常用的語義聯(lián)系
   2.4.3  語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法
   2.4.4  語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程
   2.4.5  語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點
 2.5  框架表示法
   2.5.1  框架的基本結(jié)構(gòu)
   2.5.2  基于框架的推理過程
   2.5.3  框架表示法的特點
 2.6  案例:知識圖譜
 習(xí)題
第3章  邏輯推理及方法
 3.1  邏輯推理概述
   3.1.1  邏輯推理的定義
   3.1.2  邏輯推理的分類
   3.1.3  邏輯推理的控制策略
 3.2  邏輯推理的基礎(chǔ)
   3.2.1  謂詞公式
   3.2.2  謂詞公式的范式
   3.2.3  置換與合一
 3.3  歸結(jié)演繹推理
   3.3.1  子句集
   3.3.2  魯濱遜歸結(jié)原理
   3.3.3  歸結(jié)反演
   3.3.4  歸結(jié)策略
 3.4  非歸結(jié)演繹推理
   3.4.1  自然演繹推理
   3.4.2  與或型演繹推理
 3.5  案例:家庭財務(wù)分配管理系統(tǒng)
 習(xí)題
第4章  非確定性推理及方法
 4.1  什么是非確定性推理
 4.2  基本的概率推理
   4.2.1  經(jīng)典概率方法
   4.2.2  逆概率方法
……
第5章  搜索策略
第6章  機(jī)器學(xué)習(xí)
第7章  深度學(xué)習(xí)
第8章  大數(shù)據(jù)
第9章  實驗
附錄A  Python編程基礎(chǔ)
參考文獻(xiàn)

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