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計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)

計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)

定 價(jià):¥42.00

作 者: 周勇 著
出版社: 人民郵電出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787115516633 出版時(shí)間: 2019-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 182 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本教材共分9章:第1章計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算思維基礎(chǔ)、第2章計(jì)算機(jī)中信息表示、第3章計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基本組成和基本工作原理、第4章互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)、第5章計(jì)算機(jī)新技術(shù)、第6章計(jì)算機(jī)求解問題基礎(chǔ)、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機(jī)器學(xué)習(xí)。

作者簡介

  周勇教授入選江蘇省“333人才工程”和“六大人才高峰”培養(yǎng)對(duì)象。曾在美國明尼蘇達(dá)大學(xué)進(jìn)修,是南京大學(xué)高級(jí)訪問學(xué)者。從事數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、進(jìn)化計(jì)算和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等方面的理論與應(yīng)用研究。近年來,出版專著1部;在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇,其中SCI檢索20余篇,EI檢索30余篇;作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,先后主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng),國家863計(jì)劃子課題1項(xiàng)等

圖書目錄

第1章 計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算
思維基礎(chǔ) 1
1.1 計(jì)算機(jī)技術(shù) 1
1.1.1 計(jì)算機(jī)的發(fā)展 1
1.1.2 計(jì)算機(jī)的特點(diǎn) 2
1.1.3 計(jì)算機(jī)的分類 3
1.1.4 計(jì)算機(jī)的應(yīng)用 4
1.2 計(jì)算思維基礎(chǔ) 6
1.2.1 計(jì)算思維的定義 6
1.2.2 計(jì)算思維的特征 7
1.2.3 計(jì)算思維的本質(zhì) 7
1.2.4 計(jì)算思維的基本方法 8
1.2.5 計(jì)算思維與計(jì)算機(jī)的關(guān)系 8
1.2.6 計(jì)算思維的應(yīng)用 9
本章小結(jié) 9
思考題 9
第2章 計(jì)算機(jī)中信息的表示 11
2.1 常用數(shù)制及其轉(zhuǎn)換 11
2.1.1 常用數(shù)制 12
2.1.2 數(shù)制轉(zhuǎn)換 13
2.2 二進(jìn)制數(shù)的運(yùn)算 15
2.2.1 算術(shù)運(yùn)算 15
2.2.2 邏輯運(yùn)算 15
2.3 數(shù)值數(shù)據(jù)的表示和處理 16
2.3.1 定點(diǎn)數(shù)表示 16
2.3.2 浮點(diǎn)數(shù)表示 19
2.4 文字的表示和處理 19
2.4.1 西文字符編碼 20
2.4.2 漢字編碼 20
本章小結(jié) 22
思考題 23
第3章 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的基本組成
和基本工作原理 25
3.1 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的基本組成 25
3.1.1 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的組成 25
3.1.2 計(jì)算機(jī)的邏輯組成 26
3.2 微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的組成 28
3.2.1 微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件基本
組成 29
3.2.2 微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的主要性能
指標(biāo) 29
3.3 微型計(jì)算機(jī)的主機(jī)系統(tǒng) 30
3.3.1 中央處理器 30
3.3.2 微機(jī)主板及其主要部件 31
3.3.3 內(nèi)存儲(chǔ)器 32
3.3.4 I/O操作、I/O控制器、I/O
總線與I/O接口 33
3.4 微型計(jì)算機(jī)的外部設(shè)備 36
3.4.1 外存儲(chǔ)器 36
3.4.2 輸入/輸出設(shè)備 38
3.5 計(jì)算機(jī)軟件 40
3.5.1 軟件概述 40
3.5.2 操作系統(tǒng)基礎(chǔ) 42
3.6 計(jì)算機(jī)的基本工作原理 46
3.6.1 指令及指令系統(tǒng) 46
3.6.2 指令的執(zhí)行過程 48
3.6.3 流水線技術(shù) 49
本章小結(jié) 50
思考題 50
第4章 互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng) 54
4.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)概述 54
4.1.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 54
4.1.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的定義 55
4.1.3 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的分類 55
4.2 局域網(wǎng) 57
4.2.1 局域網(wǎng)硬件 57
4.2.2 局域網(wǎng)軟件 59
4.3 互聯(lián)網(wǎng) 59
4.3.1 IP地址 60
4.3.2 子網(wǎng)掩碼 61
4.3.3 域名系統(tǒng) 61
4.3.4 基本服務(wù) 61
4.4 物聯(lián)網(wǎng) 63
4.4.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念 63
4.4.2 物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù) 64
4.4.3 物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用 65
4.5 網(wǎng)絡(luò)信息安全 66
4.5.1 計(jì)算機(jī)病毒 67
4.5.2 黑客攻擊 67
4.5.3 網(wǎng)絡(luò)信息安全措施 68
本章小結(jié) 68
思考題 68
第5章 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算 70
5.1 大數(shù)據(jù) 70
5.1.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展 70
5.1.2 大數(shù)據(jù)的概念 71
5.1.3 大數(shù)據(jù)的影響 72
5.1.4 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù) 74
5.1.5 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例 75
5.2 云計(jì)算 76
5.2.1 云計(jì)算的概念 76
5.2.2 云計(jì)算的服務(wù)模式 76
5.2.3 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) 77
5.2.4 云計(jì)算的應(yīng)用 78
本章小結(jié) 78
思考題 79
第6章 算法 80
6.1 算法和算法描述 80
6.1.1 算法基礎(chǔ) 80
6.1.2 算法描述 81
6.2 Raptor流程圖編程 85
6.2.1 Raptor簡介 85
6.2.2 Raptor應(yīng)用案例 89
6.3 算法設(shè)計(jì) 93
6.3.1 枚舉法 94
6.3.2 遞推法 101
6.3.3 遞歸法 107
6.4 排序算法 114
6.4.1 冒泡排序 114
6.4.2 選擇排序 117
本章小結(jié) 120
思考題 120
第7章 人工智能初探 121
7.1 認(rèn)識(shí)人工智能 122
7.1.1 智能的概念 122
7.1.2 人工智能的概念 124
7.2 人工智能的起源和發(fā)展 125
7.2.1 孕育期 125
7.2.2 形成期 127
7.2.3 暗淡期 128
7.2.4 知識(shí)期 128
7.2.5 穩(wěn)步增長期 129
7.3 人工智能的研究方法 131
7.3.1 符號(hào)主義 131
7.3.2 連接主義 132
7.3.3 行為主義 133
7.4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 134
7.4.1 問題求解與博弈 134
7.4.2 專家系統(tǒng) 134
7.4.3 模式識(shí)別 135
7.4.4 智能決策支持系統(tǒng) 136
7.4.5 自然語言處理 137
7.4.6 智能檢索 137
7.4.7 自動(dòng)駕駛 137
7.4.8 機(jī)器人學(xué) 138
7.4.9 人工智能+ 138
本章小結(jié) 139
思考題 139
第8章 搜索與博弈 140
8.1 引言 140
8.2 基于狀態(tài)空間圖的搜索技術(shù) 141
8.2.1 狀態(tài)空間圖 142
8.2.2 問題的狀態(tài)空間表示法 143
8.2.3 狀態(tài)空間搜索的基本思想 145
8.3 深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索 146
8.4 博弈 149
8.4.1 極大極小過程 153
8.4.2 α-β剪枝 155
本章小結(jié) 156
思考題 157
第9章 機(jī)器學(xué)習(xí) 158
9.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 158
9.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 158
9.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程 159
9.1.3 學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型 160
9.1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 161
9.1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)與人類思考的類比 162
9.2 距離函數(shù)及相似度度量函數(shù) 162
9.2.1 距離函數(shù) 163
9.2.2 相似度度量函數(shù) 164
9.3 分類算法分析 165
9.3.1 分類概述 165
9.3.2 分類分析方法 168
9.3.3 決策樹算法 169
9.3.4 K近鄰算法 172
9.4 聚類算法分析 174
9.4.1 聚類分析方法 175
9.4.2 K均值聚類算法 175
本章小結(jié) 178
思考題 179
參考文獻(xiàn) 181

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