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人工智慧極簡入門(公共課版)

作者：張玉宏|責編:白立軍
出版社：清華大學
ISBN：9787302569701

出版日期：2021/04/01
裝幀：平裝
頁數：308

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

本書較為系統地介紹了人工智慧的發展歷史、經典演算法和前沿技術，並對演算法背後的思維方式進行了哲學思辨。內容既包括經典演算法（如k近鄰、貝葉斯、決策樹和神經網路等），又涵蓋前沿技術（如深度學習、自然語言處理等）。本書所有演算法均配備對應的實戰項目（包括Excel版本和/或Python版本），以幫助讀者在實踐中理解原理。
本書適合高等學校理工科或人文學科的「人工智慧」通識課教學使用，也適合作為對人工智慧有入門需求的研究生、工程師和研究人員的學習資料。

作者介紹

張玉宏|責編:白立軍
張玉宏，2012年博士畢業於電子科技大學，大數據分析師（高級），2009年-2011年美國西北大學訪問學者，2019年-2020年美國IUPUI高級訪問學者，YOCSEF鄭州2018年-2020年度副主席，現執教於河南工業大學，主要研究方向為人工智慧、技術哲學等，發表學術論文30余篇，先後出版《Python極簡講義》《深度學習之美》等科技圖書10余部，參編英文學術專著2部。

第1章  光輝歲月：人工智慧的那些人和事
  1.1  追問智能的本質
  1.2  複雜機器與智能
  1.3  遠古人工智慧發展簡史
    1.3.1  遠古神器與機器
    1.3.2  複雜機器與智能
    1.3.3  計算自動化的發展脈絡
    1.3.4  機器與類人機器
    1.3.5  思維邏輯化的演變
  1.4  現代人工智慧的誕生
    1.4.1  簡潔優雅的圖靈測試
    1.4.2  群星閃耀的達特茅斯會議
  1.5  人工智慧的三個流派
    1.5.1  符號主義
    1.5.2  聯結主義
    1.5.3  行為主義
  1.6  人工智慧的定義
  1.7  人工智慧的研究領域
    1.7.1  認知建模
    1.7.2  知識表示
    1.7.3  機器感知
    1.7.4  自動推理
    1.7.5  機器學習
    1.7.6  問題求解與博弈
    1.7.7  自然語言處理
    1.7.8  深度神經網路
    1.7.9  智能信息檢索
  1.8  本章小結
  1.9  思考與練習
  參考文獻
第2章  機器學習：備司其職的四大門派
  2.1  人工智慧的兩種研究範式
  2.2  從學習到機器學習
    2.2.1  什麼是學習
    2.2.2  學習有何用
    2.2.3  什麼是機器學習
    2.2.4  機器學習的本質
    2.2.5  傳統編程與機器學習的差別
    2.2.6  為什麼機器學習不容易
  2.3  監督學習
    2.3.1  感性認知監督學習
    2.3.2  監督學習的工作流程
    2.3.3  分類與回歸的區分
    2.3.4  監督學習中的損失函數
  2.4  無監督學習
    2.4.1  感性認知無監督學習
    2.4.2  無監督學習的代表——K均值聚類
  2.5  半監督學習
  2.6  強化學習
    2.6.1  感性認識強化學習

    2.6.2  強化學習的形式描述
  2.7  LeCun的蛋糕理論
  2.8  從哲學視角審視機器學習
    2.8.1  預測的本質
  ……
第3章  k近鄰演算法：近朱者赤、近墨者黑
第4章  貝葉斯：一種現代世界觀的人生演算法
第5章  決策樹：一種高勝算的決策思維
第6章  神經網路：道法自然的智慧
第7章  深度學習：一種數據重於演算法的思維轉換
第8章  自然語言處理：指月指非月的頓悟

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