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人工智慧導論(微課版題庫版21世紀高等學校人工智慧專業規劃教材)

  • 作者：編者:廉師友|責編:王冰飛
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302556039
  • 出版日期：2020/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：398
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書首先概述了人工智慧的基本概念、研究內容、研究方法、分支領域、應用前景、歷史沿革、現狀與趨勢等，勾畫了人工智慧學科的總體架構；然後概略而簡要地闡述了各個分支的基本原理、基本技術、研究課題和發展概況。全書分為6篇19章，內容全面、系統、經典而新穎。
    本書風格獨特，層次分明，條理清楚，理例結合，圖文並茂，深入淺出，詳略得當，易讀易懂，易教易學。
    本書適用於人工智慧專業和電腦類、自動化類及電子信息類各專業的人工智慧基礎或前導性課程，也可作為非人工智慧專業的研究生教材或教參，還可供其他專業的師生和科研及工程技術人員自學或參考。
作者介紹
編者:廉師友|責編:王冰飛
目錄
第1篇  概述與工具
  第1章  人工智慧概述
    1.1  什麼是人工智慧
      1.1.1  人工智慧的概念
      1.1.2  圖靈測試和中文屋子
      1.1.3  腦智能和群智能
      1.1.4  符號智能和計算智能
      1.1.5  統計智能和交互智能
    1.2  為什麼要研究人工智慧
      1.2.1  研究人工智慧的意義
      1.2.2  人工智慧的研究目標和策略
    1.3  人工智慧的相關學科
    1.4  人工智慧的研究內容
      1.4.1  搜索與求解
      1.4.2  知識與推理
      1.4.3  學習與發現
      1.4.4  發明與創造
      1.4.5  感知與響應
      1.4.6  理解與交流
      1.4.7  記憶與聯想
      1.4.8  競爭與協作
      1.4.9  系統與建造
      1.4.10  應用與工程
    1.5  人工智慧的研究途徑與方法
      1.5.1  心理模擬，符號推演
      1.5.2  生理模擬，神經計算
      1.5.3  行為模擬，控制進化
      1.5.4  群體模擬，仿生計算
      1.5.5  博採廣鑒，自然計算
      1.5.6  著眼數據，統計建模
    1.6  人工智慧的應用
      1.6.1  難題求解
      1.6.2  自動規劃、調度與配置
      1.6.3  機器博弈
      1.6.4  機器翻譯與機器寫作
      1.6.5  機器定理證明
      1.6.6  自動程序設計
      1.6.7  智能控制
      1.6.8  智能管理
      1.6.9  智能決策
      1.6.10  智能通信
      1.6.11  智能預測
      1.6.12  智能模擬
      1.6.13  智能設計與製造
      1.6.14  智能車輛與智能交通
      1.6.15  智能診斷與治療
      1.6.16  智能生物信息處理
      1.6.17  智能教育
      1.6.18  智能人-機介面
      1.6.19  模式識別

      1.6.20  智能機器人
      1.6.21  數據挖掘與知識發現
      1.6.22  電腦輔助創新
      1.6.23  電腦文藝創作
    1.7  人工智慧的分支領域與研究方向
    1.8  人工智慧學科發展概況
      1.8.1  孕育與誕生
      1.8.2  符號主義先聲奪人
      1.8.3  連接主義不畏坎坷
      1.8.4  計算智能異軍突起
      1.8.5  統計智能默默奉獻
      1.8.6  智能主體一統江湖，Agent&Robot
      1.8.7  知識工程東山再起，機器學習領銜高歌
      1.8.8  現狀與趨勢
    習題1
  第2章  人工智慧程序設計語言
    2.1  概述
      2.1.1  函數型語言
      2.1.2  邏輯型語言
  ……
第2篇  搜索與求解
  第3章  圖搜索與問題求解
  第4章  基於遺傳演算法的隨機優化搜索
第3篇  知識與推理
  第5章  基於一階謂詞的機器推理
  第6章  基於產生式規則的機器推理
  第7章  幾種結構化知識表示及其推理
  第8章  不確定和不確切性知識的表示與推理
第4篇  學習與發現
  第9章  機器學習：符號學習與交互學習
  第10章  統計學習
  第11章  神經網路學習
  第12章  數據挖掘與知識發現
第5篇  感知與響應，理解與交流
  第13章  模式識別
  第14章  數-語互換
  第15章  自然語言處理
第6篇  系統與建造
  第16章  專家（知識）系統
  第17章  Agent系統
  第18章  智能機器人
  第19章  智能電腦與智能化網路
上機實習及指導
附錄A  函數型程序設計語言LISP
中-英文名詞對照及索引
參考文獻

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