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中醫藥人工智慧及實踐(供中醫藥高等院校及相關院校通識課程用全國中醫藥行業高等教育十四五創新教材)

  • 作者：編者:呂雅麗//許玉龍|責編:王辰男
  • 出版社：中國中醫藥
  • ISBN：9787513290944
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：127
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材力求展現人工智慧發展的趨勢和在中醫藥領域的應用。本書從電腦模擬數據智能這一角度來闡述人工智慧的基本演算法，通過對真實中醫藥數據的案例分析，使學生深入了解監督學習、無監督學習、深度學習、強化學習等基本模型，明晰人工智慧如何作為一種手段和方法，被應用於解決中醫藥領域的實際問題。教材內容使用中醫藥分析案例作為主線，通過項目導入、專業知識介紹、任務分解、程序實現等環節，逐步闡述人工智慧在中醫藥領域的應用及實踐操作。整個內容集理論知識傳授、能力培養，職業素質提高於一體，充分體現學科交叉特色。
    本教材可用於中醫藥院校及相關院校各專業學生人工智慧通識課程學習，也可作為中醫藥智能分析和人工智慧相關領域研究的參考書。
作者介紹
編者:呂雅麗//許玉龍|責編:王辰男
目錄
第一章  人工智慧概述
  第一節  人工智慧發展簡史
    一、人工智慧的起源
    二、人工智慧的發展
    三、人工智慧的應用
    四、中國人工智慧發展現狀
    五、人工智慧面臨的問題與挑戰
  第二節  人工智慧在中醫藥領域的應用
    一、中醫藥數據挖掘
    二、中藥現代化
    三、輔助中醫診斷和治療
    四、輔助中醫藥健康管理
    五、中醫藥領域人工智慧產品
第二章  監督學習在中醫藥中的應用
  第一節  分類分析和回歸分析
    一、分類分析
    二、回歸分析
  第二節  監督學習演算法
    一、邏輯回歸
    二、神經網路
    三、貝葉斯
    四、支持向量機
    五、決策樹
    六、演算法模型的評價指標
  第三節  案例分析
    一、數據預處理
    二、演算法模型構建與數據分析
第三章  無監督學習在中醫藥中的應用
  第一節  聚類
    一、聚類分析概述
    二、聚類分析原理
    三、聚類分析演算法
    四、聚類演算法特徵
    五、聚類分析的度量
  第二節  降維
    一、高維數據降維簡介
    二、主成分分析
  第三節  無監督學習演算法
    一、K-means演算法
    二、DBSCAN演算法
    三、隱結構分析
  第四節  案例分析
    一、數據預處理
    二、隱結構分析
    三、綜合聚類
    四、辨證規則的建立
第四章  深度學習在中醫藥中的應用
  第一節  深度學習
    一、深度學習的特點
    二、深度學習的應用領域

  第二節  卷積神經網路
    一、卷積神經網路簡介
    二、卷積神經網路的結構
    三、經典的卷積神經網路
  第三節  案例分析
    一、基於深度學習模型的乳腺超聲數據分類
    二、基於深度學習模型的乳腺超聲數據分割
第五章  強化學習概述
  第一節  強化學習簡介
    一、強化學習的組成元素
    二、強化學習的基本框架
    三、強化學習的關鍵特徵
  第二節  強化學習演算法分類
    一、有模型和無模型
    二、基於概率和基於價值
    三、回合更新和單步更新
    四、在線學習和離線學習
  第三節  強化學習演算法
    一、馬爾可夫決策過程
    二、動態規劃
    三、Sarsa演算法
    四、Q-Leanling演算法
  第四節  強化學習的展望
第六章  編程環境和基礎
  第一節  Python簡介
    一、Python的由來
    二、Python機器學習
  第二節  Python環境配置
    一、Python的安裝
    二、Python啟動及界面認識
    三、Python擴展包安裝
  第三節  Python編程基礎
    一、Python基本語法
    二、Python數據類型
    三、運算符
    四、字元串格式化
    五、輸入輸出語句
    六、Python的公有方法
    七、控制結構
  第四節  常用的Python庫
    一、Python庫的安裝與引用
    二、標準庫
    三、第三方庫
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