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艾博士(深入淺出人工智慧公共課版微課版雙色印刷)

  • 作者：編者:馬少平|責編:白立軍
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302666509
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本針對初學者介紹人工智慧基礎知識的書籍。本書採用通俗易懂的語言講解人工智慧的基本概念、發展歷程和主要方法，內容涵蓋人工智慧的核心方法，包括什麼是人工智慧、神經網路是如何實現的、電腦是如何學會下棋的、電腦是如何找到最優路徑的、統計機器學習方法是如何實現分類與聚類的、專家系統是如何實現的等，每種方法都配有例題並給出詳細的求解過程，以幫助讀者理解和掌握演算法實質，提高讀者解決實際問題的能力。
    此外，本書可以幫助人工智慧的開發人員理解各種演算法背後的基本原理。書中的講解方法和示例，有助於相關課程的教師講解相關概念和演算法。
    總之，這是一本實用性強、通俗易懂的人工智慧入門教材，適合不同背景的讀者學習和使用。
作者介紹
編者:馬少平|責編:白立軍
    馬少平，清華大學電腦系教授，博世知識表示與推理冠名教授，現任清華大學「天工」智能計算研究院常務副院長，人工智慧研究院信息獲取研究中心主任，中國人工智慧學會副監事長，中國中文信息學會副理事長，長期從事智能信息處理工作，在信息檢索、推薦系統方面取得了優秀成果。同時，馬少平教授從事人工智慧導論的教學工作長達20多年，在人工智慧教育領域有豐富經驗。
目錄
第0篇  什麼是人工智慧
  0.1  人工智慧的誕生
  0.2  人工智慧的5個發展時代
    0.2.1  初期時代
    0.2.2  知識時代
    0.2.3  特徵時代
    0.2.4  數據時代
    0.2.5  大模型時代
  0.3  人工智慧的定義
  0.4  圖靈測試與中文屋子問題
    0.4.1  圖靈測試
    0.4.2  中文屋子問題
  0.5  第三代人工智慧
  0.6  總結
第1篇  神經網路是如何實現的
  1.1  從數字識別談起
  1.2  神經元與神經網路
  1.3  神經網路是如何訓練的
  1.4  卷積神經網路
  1.5  梯度消失問題
  1.6  過擬合問題
  1.7  深度學習框架
  1.8  總結
第2篇  電腦是如何學會下棋的
  2.1  能窮舉嗎？
  2.2  極小-極大模型
  2.3  a-B剪枝演算法
  2.4  蒙特卡洛樹搜索
  2.5  AlphaGo是如何下棋的
  2.6  總結
第3篇  電腦是如何找到最優路徑的
  3.1  路徑搜索問題
  3.2  寬度優先搜索演算法
  3.3  迪傑斯特拉演算法
  3.4  啟髮式搜索
    3.4.1  A演算法
    3.4.2  A"演算法
    3.4.3  定義h函數的一般原則
  3.5  深度優先搜索演算法
  3.6  動態規劃與Viterbi演算法
  3.7  總結
第4篇  統計機器學習方法是如何實現分類與聚類的
  4.1  統計學習方法
  4.2  樸素貝葉斯方法
  4.3  決策樹
    4.3.1  決策樹演算法——ID3演算法
    4.3.2  決策樹演算法——C4.5演算法
  4.4  k近鄰方法
  4.5  支持向量機
    4.5.1  什麼是支持向量機

    4.5.2  線性可分支持向量機
    4.5.3  線性支持向量機
    4.5.4  非線性支持向量機
    4.5.5  核函數與核方法
    4.5.6  支持向量機用於多分類問題
  4.6  k均值聚類演算法
  4.7  層次聚類演算法
  4.8  驗證與測試問題
  4.9  總結
第5篇  專家系統是如何實現的
  5.1  什麼是專家系統
  5.2  推理方法
  5.3  一個簡單的專家系統
  5.4  非確定性推理
    5.4.1  事實的表示
    5.4.2  規則的表示
    5.4.3  邏輯運算
    5.4.4  規則運算
    5.4.5  規則合成
  5.5  專家系統工具
  5.6  專家系統的應用
  5.7  專家系統的局限性
  5.8  總結

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