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人工智慧基礎(普通高等教育人工智慧系列教材)

作者：編者:楊傑//黃曉霖//高岳//喬宇//屠恩美|責編:吉玲//王小東
出版社：機械工業
ISBN：9787111649007

出版日期：2020/05/01
裝幀：平裝
頁數：202

人民幣：RMB 35 元售價：元

內容大鋼

本書內容主要涉及人工智慧經典及實用的關鍵技術，以及人工智慧近年來最新發展的技術，具體包括人腦認知、經典人工智慧、經典人工神經網路、優化與智能計算、統計學習方法、深度學習、強化學習、自然語言處理、智能機器人。為了便於讀者理解，在介紹關鍵技術的同時，列舉了一些應用實例；主要章后均附有習題。
本書結合了編者多年來從事人工智慧科研和教學的經驗，注重內容的實用性和先進性。本書可作為普通高等院校理工科專業的「人工智慧」通識課程的教材。

作者介紹

編者:楊傑//黃曉霖//高岳//喬宇//屠恩美|責編:吉玲//王小東
楊傑，上海交通大學二級教授，1989年師從人工智慧國際著名權威Bernd Neumann教授(曾擔任世界智能大會主席和歐洲人工智慧學會主席)，在德國漢堡大學取得人工智慧方向博士學位后在國內從事20多年人工智慧技術研究和應用，取得6項省部級成果獎，發表SCI檢索的高水平學術論文超過200篇，授權發明專利超過50項，培養了包括國家傑出青年基金獲得者在內的10多名正教授和30多名副教授。

前言
第1章  緒論
  導讀
  1.1  人工智慧的定義
  1.2  人工智慧的誕生
  1.3  人工智慧研究的各種學派及其理論
  1.4  人工智慧的研究及應用領域
  本章小結
  參考文獻
第2章  人腦認知
  導讀
  2.1  腦科學與腦認知
  2.2  腦構造與腦神經
  2.3  視覺和聽覺感知
  2.4  記憶與思維認知
  本章小結
  習題
  參考文獻
第3章  經典人工智慧
  導讀
  3.1  知識表示方法
  3.2  搜索技術
  3.3  知識推理
  3.4  不確定性推理
  本章小結
  習題
  參考文獻
第4章  經典人工神經網路
  導讀
  4.1  人工神經網路概述
  4.2  單層前向網路分類器
  4.3  多層前向網路
  4.4  單層反饋網路
  本章小結
  習題
  參考文獻
第5章  優化與智能計算
  導讀
  5.1  優化的基本概念
  5.2  凸優化、梯度下降與隨機梯度
  5.3  智能優化方法
  本章小結
  習題
  參考文獻
第6章  統計學習方法
  導讀
  6.1  統計學習的基本概念
  6.2  小二乘與壓縮感知
  6.3  支持向量機及核方法
  6.4  決策樹、集成學習和隨機森林

  6.5  無監督學習
  本章小結
  習題
  參考文獻
第7章  深度學習
  導讀
  7.1  深度學習概述
  7.2  卷積神經網路
  7.3  循環神經網路
  7.4  長短期記憶網路
  7.5  深度學習在圖像語義分割的應用
  本章小結
  習題
  參考文獻
第8章  強化學習
  導讀
  8.1  什麼是強化學習
  8.2  強化學習基礎
  8.3  基於模型的強化學習方法
  8.4  無模型的強化學習方法
  8.5  基於直接策略搜索的強化學習方法
  8.6  強化學習前沿
  本章小結
  習題
  參考文獻
第9章  自然語言處理
  導讀
  9.1  自然語言處理概述
  9.2  自然語言處理基礎
  9.3  文本解析
  9.4  文本向量化表示
  9.5  語言模型與預測
  9.6  機器翻譯
  本章小結
  習題
  參考文獻
第10章  智能機器人
  導讀
  10.1  智能機器人的分類
  10.2  智能機器人的相關技術
  10.3  智能機器人的現狀
  10.4  智能機器人的廣泛應用
  10.5  工業智能機械臂
  10.6  智能汽車
  10.7  腦控機器人
  本章小結
  習題
  參考文獻

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