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機器學習與深度學習(高等學校人工智慧專業精品教材)/高級人工智慧人才培養叢書

  • 作者：編者:陶玉婷|責編:米俊萍|總主編:劉鵬
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121442766
  • 出版日期：2022/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：287
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是「高級人工智慧人才培養叢書」中的一本，首先介紹了機器學習的相關概念和發展歷史，隨後在此基礎上介紹了深度學習——它本質上是近幾年來大數據技術催生的產物。本書共12章，其中，第1?7章為機器學習方面的內容，分別介紹了機器學習的簡單模型、貝葉斯學習、決策樹、支持向量機、集成學習和聚類；第8?12章為深度學習方面的內容，由感知機與神經網路開始，之後分別介紹了卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路及強化學習。
    第2?12章均提供了相應的實驗案例，不僅配有完整翔實的Python語言代碼及相關註釋，還給出了實驗結果和實驗分析，便於初學者上機操作並加強理解。本書注重易學性、系統性和實戰性，力求為人工智慧及相關專業的學生提供一本基礎教材，同時為在其他學科應用人工智慧技術的讀者提供一本深入淺出的參考書。
    本書適合作為人工智慧、電腦科學與技術、自動化控制等相關專業本科生和研究生的教材。此外，高職和專科學校也可以選用本書部分內容開展教學。
作者介紹
編者:陶玉婷|責編:米俊萍|總主編:劉鵬
目錄
第1章  引言
  1.1  人工智慧概述
    1.1.1  人工智慧產生的基礎條件
    1.1.2  人工智慧的發展史
    1.1.3  人工智慧的幾個重要分支
    1.1.4  人工智慧與機器學習和深度學習的關係
  1.2  機器學習概述
    1.2.1  機器學習的定義
    1.2.2  機器學習的主要方法
    1.2.3  機器學習的應用及其相關課程介紹
  1.3  深度學習概述
    1.3.1  深度學習產生的背景
    1.3.2  深度學習的幾種常用模型
    1.3.3  深度學習的應用場合
    1.3.4  深度學習開源工具
  習題
  參考文獻
第2章  簡單模型
  2.1  KNN演算法
    2.1.1  演算法原理
    2.1.2  演算法步驟
    2.1.3  演算法描述
    2.1.4  演算法評價
    2.1.5  演算法實例
  2.2  線性回歸
    2.2.1  演算法原理
    2.2.2  模型求解
    2.2.3  演算法步驟
    2.2.4  演算法描述
    2.2.5  演算法評價
    2.2.6  演算法實例
  2.3  邏輯回歸
    2.3.1  演算法原理
    2.3.2  模型求解
    2.3.3  演算法步驟
    2.3.4  演算法描述
    2.3.5  演算法評價
  2.4  實驗：邏輯回歸演算法
    2.4.1  實驗目的
    2.4.2  實驗要求
    2.4.3  實驗原理
    2.4.4  實驗步驟
    2.4.5  實驗結果
    2.4.6  結果分析
  習題
  參考文獻
第3章  貝葉斯學習
  3.1  貝葉斯方法簡述
  3.2  貝葉斯基礎理論
    3.2.1  概率基礎

    3.2.2  貝葉斯方法
  3.3  樸素貝葉斯
    3.3.1  樸素貝葉斯法介紹
    3.3.2  樸素貝葉斯法實例
    3.3.3  樸素貝葉斯法優缺點
  3.4  貝葉斯網路
    3.4.1  貝葉斯網路介紹
    3.4.2  貝葉斯網路實現
    3.4.3  貝葉斯網路特性及應用
  3.5  實驗
    3.5.1  實驗目的
    3.5.2  實驗要求
  ……
第4章  決策樹
第5章  支持向量機
第6章  集成學習
第7章  聚類
第8章  感知機與神經網路
第9章  卷積神經網路
第10章  循環神經網路
第11章  生成對抗網路
第12章  強化學習
附錄A  人工智慧實驗環境
附錄B  人工智慧雲平台

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