人工智能新視野

定　價(jià)：￥62.00

作　者：	張自力，王峻，高超等編
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 人工智能

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ISBN：	9787030488107	出版時(shí)間：	2016-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	316	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中應(yīng)用*為廣泛的分支之一。作為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一，已有大量關(guān)于人工智能的研究論著產(chǎn)生。有別于其他主流人工智能專著和教材，《人工智能新視野》以一種全新的視野與思路，以受生物啟發(fā)的人工智能研究作為主要關(guān)注領(lǐng)域，以理論與實(shí)踐相結(jié)合的手法，詳細(xì)解析其核心理論，深入探討了人工智能領(lǐng)域中與其相關(guān)的經(jīng)典模型、算法及其具體實(shí)現(xiàn)方法；對(duì)近30年來(lái)全球人工智能界杰出的年輕研究者的工作進(jìn)行了整理匯總，并結(jié)合作者在人工智能相關(guān)領(lǐng)域的多年研究工作，展現(xiàn)了人工智能的前沿研究問(wèn)題和相關(guān)應(yīng)用實(shí)例，試圖將經(jīng)典理論和前沿研究緊密結(jié)合，真實(shí)地反映當(dāng)代人工智能領(lǐng)域的新思路和新進(jìn)展?！度斯ぶ悄苄乱曇啊愤m合作為大學(xué)高年級(jí)或者研究生的人工智能課程教材和參考書(shū)籍，也適合作為想真正了解人工智能前沿研究和發(fā)展的科研人員的自修讀物和參考資料。

作者簡(jiǎn)介

　　張自力編

圖書(shū)目錄

第一部分生物啟發(fā)帕人工智能第1章人工智能發(fā)展簡(jiǎn)況1.1 人工智能領(lǐng)域主要研究成就回顧1.1.1 1956年：人工智能的信息處理觀1.1.2 20世紀(jì)60年代：?jiǎn)l(fā)式搜索與知識(shí)表示1.1.3 20世紀(jì)80年代：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1.4 20世紀(jì)90年代：物化與多代理系統(tǒng)1.1.5 21世紀(jì)：符號(hào)動(dòng)力學(xué)1.1.6 我國(guó)的人工智能研究1.2 人工智能的發(fā)展1.2.1 從圖靈測(cè)試到IBM的沃森1.2.2 谷歌的智能機(jī)器未來(lái)1.2.3 百度大腦1.2.4 微軟智能生態(tài)1.2.5 臉書(shū)的深臉1.2.6 三大突破讓人工智能近在眼前1.3 生物啟發(fā)的人工智能發(fā)展里程碑1.3.1 遺傳算法與進(jìn)化計(jì)算1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.3.3 群體智能1.4 小結(jié)參考文獻(xiàn)第2章進(jìn)化計(jì)算、遺傳算法與人工生命2.1 受生物啟發(fā)的計(jì)算2.1.1 受生物啟發(fā)的計(jì)算科學(xué)：康莊大道還是荊棘叢生？2.1.2 什么是受生物啟發(fā)的計(jì)算？2.1.3 生物學(xué)在計(jì)算科學(xué)研究中的多重角色2.2 進(jìn)化計(jì)算2.2.1 什么是進(jìn)化計(jì)算？2.2.2 進(jìn)化計(jì)算的基本框架與主要特點(diǎn)2.2.3 進(jìn)化計(jì)算的分類2.2.4 進(jìn)化計(jì)算的若干關(guān)鍵問(wèn)題2.3 遺傳算法2.3.1 遺傳算法的概述2.3.2 遺傳算法的理論基礎(chǔ)2.3.3 遺傳算法的基本思想2.3.4 遺傳算法的一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用實(shí)例2.4 人工生命2.4.1 機(jī)器人學(xué)1：包容性架構(gòu)2.4.2 機(jī)器人學(xué)2：受細(xì)菌活動(dòng)啟發(fā)的機(jī)器人趨向性技術(shù)2.4.3 機(jī)器人學(xué)3：能量和容錯(cuò)性控制2.5 小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章神經(jīng)計(jì)算3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)介紹3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用3.1.3 小結(jié)3.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.2.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述3.2.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)想記憶3.3 博弈與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合3.3.1 博弈論概述3.3.2 博弈模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合的學(xué)習(xí)模型3.4 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)3.4.1 快速SOM文本聚類法3.4.2 樸素貝葉斯與SOM相結(jié)合的混合聚類算法3.5 神經(jīng)芯片與人工生命3.5.1 神經(jīng)芯片的發(fā)展及其應(yīng)用3.5.2 人工生命的相關(guān)應(yīng)用3.6 深度學(xué)習(xí)3.6.1 深度學(xué)習(xí)的基本思想3.6.2 深度學(xué)習(xí)的典型結(jié)構(gòu)3.6.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用3.6.4 深度學(xué)習(xí)現(xiàn)狀及前景分析3.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)影像3.7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)影像概述3.7.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦成像分類模型介紹參考文獻(xiàn)第4章群體智能4.1 群體智能基本思想4.1.1 思想來(lái)源……第5章變形蟲(chóng)模型與應(yīng)用第6章智能Agent與多Agent系統(tǒng)
第二部分人工智能熱門研究問(wèn)題第7章 AI研究熱點(diǎn)第8章 Turing開(kāi)創(chuàng)性工作對(duì)人工智能研究的啟示
第三部分建馥、橫批與應(yīng)用第9章社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析第10章語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)及其應(yīng)用第11章信息融合第12章人工智能技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用