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人工智慧基礎

  • 作者：編者:秦曉燕//陶卿|責編:汪美
  • 出版社：中國科大
  • ISBN：9787312066610
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：267
人民幣：RMB 52 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統融合人工智慧基礎理論、核心技術與實戰應用，全面覆蓋經典機器學習演算法與深度學習技術。全書從人工智慧的基本概念與發展歷程入手，講解機器學習的核心原理及關鍵術語；簡要介紹人工智慧所需的數學基礎、開發環境與工具庫；逐一剖析k近鄰、決策樹、線性回歸、感知機、支持向量機、集成學習、聚類、數據降維等典型機器學習演算法，並深入講解深度學習基礎理論與經典網路架構，兼顧強化學習等前沿方向。
    本書配套教學課件、實戰案例、思政案例與實驗代碼等豐富的教學資源，助力讀者紮實掌握人工智慧的核心技能，可作為高等院校人工智慧、電腦、自動化及相關專業學生的教材。
作者介紹
編者:秦曉燕//陶卿|責編:汪美
目錄
前言
第1章  人工智慧概述
  1.1  人工智慧的概念
  1.2  人工智慧的產生與發展
  1.3  人工智慧的主要流派
  1.4  人工智慧的三要素
  1.5  人工智慧技術分類
  1.6  人工智慧的應用
第2章  人工智慧數學基礎
  2.1  導數與微分
  2.2  線性代數
  2.3  最優化方法
  2.4  概率論
第3章  人工智慧編程基礎
  3.1  Anaconda的安裝與使用
  3.2  機器學習常用庫
第4章  機器學習
  4.1  機器學習概述
  4.2  機器學習範式
  4.3  機器學習分類
  4.4  機器學習常用術語
  4.5  機器學習問題求解過程
  4.6  模型評價指標
第5章  k近鄰
  5.1  k近鄰演算法概述
  5.2  k值的選擇
  5.3  距離度量
  5.4  k近鄰分類決策
  5.5  k近鄰分類器的Python實現
  5.6  k近鄰應用實例——目標毀傷效果評估
第6章  決策樹
  6.1  決策樹概述
  6.2  決策樹生成方法
  6.3  決策樹剪枝方法
  6.4  決策樹分類器的Python實現
  6.5  決策樹應用實例——裝甲車故障輔助診斷
第7章  線性回歸
  7.1  回歸概述
  7.2  線性回歸
  7.3  其他線性回歸方法
  7.4  線性回歸的Python實現
  7.5  線性回歸應用實例——後勤物資損耗分析
第8章  感知機
  8.1  線性分類器
  8.2  感知機模型
  8.3  感知機分類器的Python實現
  8.4  感知機應用實例——海空目標航跡智能分類識別
第9章  支持向量機
  9.1  支持向量機概述
  9.2  硬間隔支持向量機

  9.3  軟間隔支持向量機
  9.4  核函數支持向量機
  9.5  支持向量機分類器的Python實現
  9.6  支持向量機應用實例——彈道識別
第10章  集成學習
  10.1  集成學習概述
  10.2  Boosting
  10.3  Bagging
  10.4  結合策略
  10.5  集成演算法的Python實現
  10.6  集成學習應用實例——彈載雷達目標識別
第11章  聚類
  11.1  聚類概述
  11.2  典型的聚類演算法
  11.3  聚類演算法的Python實現
  11.4  聚類應用實例——陸戰場機動目標分群
第12章  數據降維
  12.1  降維概述
  12.2  主成分分析
  12.3  主成分分析的Python實現
  12.4  主成分分析應用實例——作戰能力生成分析
第13章  人工神經網路與深度學習
  13.1  人工神經網路概述
  13.2  卷積神經網路
  13.3  卷積神經網路的經典架構
  13.4  神經網路的Python實現
  13.5  卷積神經網路應用實例——軍用車輛目標檢測
第14章  強化學習
  14.1  強化學習概述
  14.2  馬爾可夫決策
  14.3  Q-Learning演算法的Python實現
  14.4  強化學習應用實例——無人車避障最優路徑選擇
參考文獻

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