定 價：￥78.00
| 作 者： | 暫缺 |
| 出版社： | 清華大學(xué)出版社 |
| 叢編項： | |
| 標(biāo) 簽： | 暫缺 |
| ISBN： | 9787302559474 | 出版時間： | 2020-08-01 | 包裝： | |
| 開本： | 16 | 頁數(shù)： | 372 | 字?jǐn)?shù)： |
目 錄?
第1章 緒論 1
1.1 人工智能的概念 1
1.1.1 智能 1
1.1.2 人工智能 4
1.1.3 圖靈測試 4
1.2 人工智能發(fā)展簡史 5
1.2.1 孕育階段 5
1.2.2 形成階段 5
1.2.3 發(fā)展階段 6
1.2.4 人工智能的學(xué)派 8
1.3 人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域 12
1.4 人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢 18
1.5 本章小結(jié) 20
1.6 習(xí)題 20
參考文獻(xiàn) 20
第2章 知識與知識表示 22
2.1 知識與知識表示的內(nèi)涵 22
2.1.1 知識的概念 22
2.1.2 知識的特征 23
2.1.3 知識表示的概念 24
2.2 知識表示方法 24
2.2.1 一階謂詞邏輯表示法 24
2.2.2 產(chǎn)生式表示法 33
2.2.3 狀態(tài)空間表示法 36
2.2.4 框架表示法 40
2.3 知識圖譜及其應(yīng)用 44
2.3.1 知識圖譜概述 44
2.3.2 知識圖譜應(yīng)用示例 45
2.4 本章小結(jié) 47
2.5 習(xí)題 48
參考文獻(xiàn) 48
第3章 自動推理與專家系統(tǒng) 50
3.1 自動推理基本知識 50
3.1.1 確定性推理 50
3.1.2 不確定性推理 59
3.2 專家系統(tǒng) 63
3.2.1 專家系統(tǒng)的內(nèi)涵 63
3.2.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 63
3.2.3 專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 66
3.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展 71
3.3 本章小結(jié) 77
3.4 習(xí)題 78
參考文獻(xiàn) 78
第4章 搜索算法與智能計算 80
4.1 搜索算法 80
4.1.1 盲目搜索策略 81
4.1.2 啟發(fā)式搜索 83
4.1.3 博弈搜索策略 89
4.2 遺傳算法 91
4.2.1 基本遺傳算法 91
4.2.2 遺傳算法的基本操作 93
4.2.3 遺傳算法的一般步驟 99
4.2.4 遺傳算法的應(yīng)用 100
4.3 蟻群算法 100
4.3.1 蟻群算法的基本思想 101
4.3.2 基本的蟻群算法模型 101
4.3.3 蟻群算法的參數(shù)選擇 103
4.3.4 蟻群算法的應(yīng)用 103
4.4 粒子群優(yōu)化算法 105
4.4.1 粒子群優(yōu)化算法的基本原理 105
4.4.2 粒子群優(yōu)化算法的流程 106
4.4.3 粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)分析 107
4.4.4 粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用 108
4.5 本章小結(jié) 110
4.6 習(xí)題 110
參考文獻(xiàn) 112
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí) 113
5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念與類型 113
5.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念 113
5.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的類型 114
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的流程 119
5.2.1 模型 119
5.2.2 訓(xùn)練 120
5.3 模型性能度量 122
5.3.1 模型精度 122
5.3.2 查準(zhǔn)率、查全率與F值 122
5.3.3 ROC與AUC 123
5.4 常見分類方法 124
5.4.1 邏輯回歸與Softmax回歸 124
5.4.2 KNN 126
5.4.3 樸素貝葉斯 129
5.4.4 決策樹 130
5.4.5 支持向量機(jī) 132
5.5 常見聚類方法 137
5.5.1 原型聚類 137
5.5.2 密度聚類 138
5.5.3 層次聚類 141
5.6 集成學(xué)習(xí) 142
5.7 本章小結(jié) 143
5.8 習(xí)題 143
參考文獻(xiàn) 144
第6章 深度學(xué)習(xí)(1) 145
6.1 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 145
6.1.1 神經(jīng)元模型 146
6.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 147
6.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法 148
6.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程 151
6.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 152
6.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 152
6.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 153
6.2.3 BP學(xué)習(xí)算法 153
6.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用 155
6.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 156
6.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 157
6.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型實例 162
6.3.3 幾種典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 163
6.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 164
6.4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 165
6.4.2 BPTT學(xué)習(xí)算法 166
6.4.3 梯度消失和梯度爆炸 167
6.4.4 基于門控機(jī)制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 167
6.5 貝葉斯深度學(xué)習(xí) 170
6.5.1 貝葉斯公式 170
6.5.2 貝葉斯深度學(xué)習(xí) 171
6.5.3 基于貝葉斯深度學(xué)習(xí)的預(yù)測和訓(xùn)練 172
6.5.4 貝葉斯深度學(xué)習(xí)框架 173
6.6 本章小結(jié) 174
6.7 習(xí)題 174
參考文獻(xiàn) 176
第7章 深度學(xué)習(xí)(2) 177
7.1 注意力與記憶機(jī)制 177
7.1.1 注意力 177
7.1.2 注意力機(jī)制 178
7.1.3 常見的記憶方式 180
7.1.4 典型的記憶網(wǎng)絡(luò) 183
7.1.5 典型場景應(yīng)用 184
7.2 自編碼器 185
7.2.1 傳統(tǒng)自編碼器 185
7.2.2 改進(jìn)的自編碼器 186
7.2.3 自編碼器的應(yīng)用 192
7.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 194
7.3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理 194
7.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分類及任務(wù) 195
7.3.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 195
7.3.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用 197
7.4 對抗學(xué)習(xí) 198
7.4.1 GAN的提出背景 198
7.4.2 GAN的核心原理 200
7.4.3 GAN的學(xué)習(xí)方法 201
7.4.4 GAN的衍生模型 202
7.4.5 GAN的應(yīng)用領(lǐng)域 203
7.4.6 GAN的思考與展望 204
7.5 聯(lián)邦學(xué)習(xí) 207
7.5.1 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的提出背景 207
7.5.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本內(nèi)涵 207
7.5.3 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用探索 209
7.6 本章小結(jié) 210
7.7 習(xí)題 211
參考文獻(xiàn) 211
第8章 計算機(jī)視覺 213
8.1 計算機(jī)視覺概述 213
8.2 圖像的分析和理解 215
8.2.1 基于淺層模型的方法 216
8.2.2 基于深度模型的方法 219
8.3 計算機(jī)視覺的典型應(yīng)用 222
8.3.1 模式識別 222
8.3.2 動態(tài)行為分析 225
8.3.3 機(jī)器視覺 226
8.4 本章小結(jié) 227
8.5 習(xí)題 228
參考文獻(xiàn) 228
第9章 自然語言處理與語音處理 229
9.1 自然語言處理 229
9.1.1 自然語言處理概述 229
9.1.2 情感分類 233
9.1.3 機(jī)器翻譯 244
9.1.4 自然語言人機(jī)交互 246
9.2 語音處理 256
9.2.1 語音識別 256
9.2.2 語音合成 261
9.2.3 語音轉(zhuǎn)換 265
9.3 本章小結(jié) 266
9.4 習(xí)題 267
參考文獻(xiàn) 267
第10章 機(jī)器人 269
10.1 機(jī)器人概述 269
10.1.1 機(jī)器人的定義 269
10.1.2 機(jī)器人的分類 270
10.1.3 機(jī)器人的特性 271
10.1.4 機(jī)器人三原則 271
10.1.5 智能機(jī)器人的發(fā)展歷程 271
10.2 機(jī)器人的基本構(gòu)成 272
10.3 機(jī)器人的工作原理 273
10.4 人工智能技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用 274
10.4.1 智能感知 275
10.4.2 智能導(dǎo)航與規(guī)劃 277
10.4.3 智能控制與操作 279
10.4.4 智能交互 280
10.5 機(jī)器人的應(yīng)用 282
10.5.1 機(jī)器人的典型應(yīng)用場景 282
10.5.2 智能機(jī)器人的發(fā)展展望 287
10.6 本章小結(jié) 289
10.7 習(xí)題 289
參考文獻(xiàn) 289
第11章 大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈 291
11.1 大數(shù)據(jù) 291
11.1.1 大數(shù)據(jù)的基本概念與特征 291
11.1.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 293
11.1.3 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù) 297
11.1.4 大數(shù)據(jù)與云計算、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系 303
11.1.5 大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用探討 303
11.2 區(qū)塊鏈 306
11.2.1 區(qū)塊鏈概述 306
11.2.2 區(qū)塊鏈的技術(shù)基礎(chǔ) 308
11.2.3 區(qū)塊鏈與人工智能 310
11.2.4 區(qū)塊鏈的應(yīng)用探討與展望 314
11.3 大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的關(guān)系 316
11.4 本章小結(jié) 317
11.5 習(xí)題 318
參考文獻(xiàn) 318
第12章 Python編程基礎(chǔ) 319
12.1 Python——編程語言 319
12.2 Python——解釋器 320
12.3 安裝Python 321
12.4 使用Python 321
12.4.1 Python shell 321
12.4.2 運行完整的Python程序 322
12.4.3 使用IDE編寫代碼 322
12.4.4 與Python交互 322
12.5 編寫Python代碼 322
12.5.1 Python基礎(chǔ)語法 322
12.5.2 數(shù)學(xué)運算 325
12.5.3 導(dǎo)入新的庫和函數(shù) 326
12.5.4 函數(shù)式編程 328
12.6 PyPI軟件倉庫——Python包索引 329
12.7 NumPy庫 330
12.7.1 NumPy簡史 330
12.7.2 安裝NumPy 330
12.7.3 ndarray對象 331
12.7.4 基本操作 335
12.8 Pandas庫 338
12.8.1 Pandas：Python數(shù)據(jù) 分析庫 338
12.8.2 安裝Pandas 338
12.8.3 測試Pandas是否安裝成功 339
12.8.4 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡介 339
12.9 matplotlib庫 347
12.9.1 安裝matplotlib 348
12.9.2 pyplot模塊 348
12.9.3 為圖表添加更多元素 353
12.10 本章小結(jié) 357
12.11 習(xí)題 357
參考文獻(xiàn) 358
鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號 