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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)人工智能人工智能概論(通識(shí)課版)

人工智能概論(通識(shí)課版)

人工智能概論(通識(shí)課版)

定 價(jià):¥39.80

作 者: 廉師友 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 21世紀(jì)高等學(xué)校通識(shí)教育規(guī)劃教材
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302553861 出版時(shí)間: 2020-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書簡(jiǎn)明扼要地闡述了人工智能的基本原理,勾畫了人工智能理論和技術(shù)體系的基本框架,內(nèi)容涵蓋了人工智能各個(gè)分支領(lǐng)域的基本知識(shí)和主要內(nèi)容,并體現(xiàn)了人工智能的z新進(jìn)展。本書內(nèi)容基礎(chǔ)、簡(jiǎn)明、新穎,為讀者進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研發(fā)提供了入門知識(shí),并指引了方向。本書結(jié)構(gòu)風(fēng)格獨(dú)特、新穎,條理清楚,語言精練,圖文并茂,理例結(jié)合,深入淺出,易讀易懂,易教易學(xué)。本書適合于大學(xué)各專業(yè)作為人工智能通識(shí)課教材使用,亦可作為人工智能的普及讀物供廣大讀者自學(xué)或參考。

作者簡(jiǎn)介

  曾為西安石油大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授,碩士生導(dǎo)師,學(xué)科帶頭人??蒲?、教學(xué)多次獲獎(jiǎng),發(fā)表論文30余篇,學(xué)術(shù)專著3部,其中不確切性信息處理原理一書由科學(xué)出版社出版,該書第二版的英文版由國際知名科技出版集團(tuán)斯普林格出版,還編著教材7部,其中人工智能技術(shù)導(dǎo)論第三版為國家十一五規(guī)劃教材,這三版教材從2000起連續(xù)發(fā)行至今。

圖書目錄

第1章人工智能的概念、內(nèi)容和方法
1.1什么是人工智能
1.1.1人工智能的概念
1.1.2圖靈測(cè)試和中文屋子
1.1.3腦智能和群智能
1.1.4符號(hào)智能和計(jì)算智能
1.1.5統(tǒng)計(jì)智能和交互智能
1.2為什么要研究人工智能
1.2.1研究人工智能的意義
1.2.2人工智能的研究目標(biāo)和策略
1.3人工智能的相關(guān)學(xué)科
1.4人工智能的研究內(nèi)容
1.4.1搜索與求解
1.4.2知識(shí)與推理
1.4.3學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)
1.4.4發(fā)明與創(chuàng)造
1.4.5感知與響應(yīng)
1.4.6理解與交流
1.4.7記憶與聯(lián)想
1.4.8競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作
1.4.9系統(tǒng)與建造
1.4.10應(yīng)用與工程
1.5人工智能的研究途徑與方法
1.5.1心理模擬,符號(hào)推演
1.5.2生理模擬,神經(jīng)計(jì)算
1.5.3行為模擬,控制進(jìn)化
1.5.4群體模擬,仿生計(jì)算
1.5.5博采廣鑒,自然計(jì)算
1.5.6著眼數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)建模
1.6人工智能的分支領(lǐng)域與研究方向
習(xí)題1
第2章人工智能的應(yīng)用與發(fā)展概況
2.1人工智能的應(yīng)用
2.1.1難題求解
2.1.2自動(dòng)規(guī)劃、調(diào)度與配置
2.1.3機(jī)器博弈
2.1.4機(jī)器翻譯與機(jī)器寫作
2.1.5機(jī)器定理證明
2.1.6自動(dòng)程序設(shè)計(jì)
2.1.7智能控制
2.1.8智能管理
2.1.9智能決策
2.1.10智能通信
2.1.11智能預(yù)測(cè)
2.1.12智能仿真
2.1.13智能設(shè)計(jì)與制造
2.1.14智能車輛與智能交通
2.1.15智能診斷與治療
2.1.16智能生物信息處理
2.1.17智能教育
2.1.18智能人機(jī)接口
2.1.19模式識(shí)別
2.1.20智能機(jī)器人
2.1.21數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
2.1.22計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新
2.1.23計(jì)算機(jī)文藝創(chuàng)作
2.2人工智能學(xué)科發(fā)展概況
2.2.1孕育與誕生
2.2.2符號(hào)主義先聲奪人
2.2.3連接主義不畏坎坷
2.2.4計(jì)算智能異軍突起
2.2.5統(tǒng)計(jì)智能默默奉獻(xiàn)
2.2.6智能主體一統(tǒng)江湖,Agent & Robot
2.2.7知識(shí)工程?hào)|山再起,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)銜高歌
2.2.8現(xiàn)狀與趨勢(shì)
習(xí)題2
第3章圖搜索與問題求解
3.1概述
3.2狀態(tài)圖與狀態(tài)圖搜索
3.2.1狀態(tài)圖
3.2.2狀態(tài)圖搜索
3.2.3窮舉式搜索
3.2.4啟發(fā)式搜索
3.3狀態(tài)圖搜索問題求解
3.3.1問題的狀態(tài)圖表示
3.3.2狀態(tài)圖搜索問題求解程序舉例
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題3
第4章知識(shí)表示與機(jī)器推理(一)
4.1概述
4.1.1知識(shí)及其表示
4.1.2機(jī)器推理
4.2一階謂詞及其推理
4.2.1謂詞、函數(shù)、量詞
4.2.2謂詞公式
4.2.3自然語言命題的謂詞形式表示
4.2.4基于謂詞公式的形式演繹推理
4.3產(chǎn)生式規(guī)則及其推理
4.3.1產(chǎn)生式規(guī)則
4.3.2基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理
4.4語義網(wǎng)絡(luò)
4.4.1語義網(wǎng)絡(luò)的概念
4.4.2語義網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力
4.4.3基于語義網(wǎng)絡(luò)的推理
4.5知識(shí)圖譜
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題4
第5章知識(shí)表示與機(jī)器推理(二)
5.1不確定性和不確切性信息處理
5.2不確定性知識(shí)的表示及推理
5.2.1不確定性知識(shí)的表示
5.2.2不確定性推理
5.3不確切性知識(shí)的表示及推理*
5.3.1軟語言值及其數(shù)學(xué)模型
5.3.2不確切性知識(shí)的表示
5.3.3基于軟語言規(guī)則的推理
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題5
第6章機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(一)
6.1概述
6.2基本原理與分類
6.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)的概念
6.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的原理
6.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
6.3符號(hào)學(xué)習(xí)
6.3.1記憶學(xué)習(xí)
6.3.2示例學(xué)習(xí)
6.3.3演繹學(xué)習(xí)
6.3.4類比學(xué)習(xí)
6.3.5決策樹學(xué)習(xí)*
6.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)
6.4.1簡(jiǎn)單原理
6.4.2Q學(xué)習(xí)算法*
6.4.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展概況
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題6
第7章機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(二)
7.1統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
7.1.1概述
7.1.2回歸問題的線性函數(shù)模型學(xué)習(xí),梯度下降法
7.1.3分類問題的線性判別函數(shù)模型學(xué)習(xí)
7.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
7.2.1從生物神經(jīng)元到人工神經(jīng)元
7.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)
7.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其分類
7.2.4BP網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)舉例*
7.3深度學(xué)習(xí)
7.3.1什么是深度學(xué)習(xí)
7.3.2深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)
7.3.3深度學(xué)習(xí)的發(fā)展和擴(kuò)展
7.4數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
7.4.1數(shù)據(jù)挖掘的一般過程
7.4.2數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象
7.4.3數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
7.4.4數(shù)據(jù)挖掘的方法
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題7
第8章機(jī)器感知與語言交流
8.1引言
8.2模式識(shí)別
8.2.1基本原理與方法
8.2.2距離分類法
8.2.3幾何分類法
8.2.4概率分類法
8.3自然語言處理
8.3.1自然語言處理的途徑、方法和學(xué)派
8.3.2基于規(guī)則的自然語言理解
8.3.3統(tǒng)計(jì)語言模型
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題8
第9章人工智能應(yīng)用系統(tǒng)
9.1概述
9.2專家(知識(shí))系統(tǒng)
9.2.1什么是專家系統(tǒng)
9.2.2專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
9.2.3專家系統(tǒng)與基于知識(shí)的系統(tǒng)及知識(shí)工程
9.2.4專家系統(tǒng)的建造
9.2.5專家系統(tǒng)的發(fā)展
9.3Agent系統(tǒng)
9.3.1什么是Agent
9.3.2Agent的結(jié)構(gòu)
9.3.3Agent實(shí)例——Web Agent
9.3.4多Agent系統(tǒng)
9.3.5Agent技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用
9.4智能機(jī)器人
9.4.1智能機(jī)器人的基本原理
9.4.2機(jī)器人技術(shù)進(jìn)展
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題9
第10章智能計(jì)算機(jī)與智能化網(wǎng)絡(luò)
10.1智能計(jì)算機(jī)
10.1.1智能硬件平臺(tái)和智能操作系統(tǒng)
10.1.2人工智能芯片
10.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī),類腦芯片
10.1.4智能計(jì)算機(jī)發(fā)展展望
10.2智能化網(wǎng)絡(luò)
10.2.1智能網(wǎng)
10.2.2智能Web
10.2.3網(wǎng)絡(luò)的智能化管理與控制
10.2.4網(wǎng)上信息的智能化檢索
10.2.5推薦系統(tǒng)
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題10
第11章人工智能編程語言與開發(fā)平臺(tái)
11.1概述
11.1.1函數(shù)型語言
11.1.2邏輯型語言
11.1.3面向?qū)ο笮驼Z言
11.1.4計(jì)算型語言
11.1.5混合型語言
11.2知識(shí)工程經(jīng)典語言PROLOG*
11.2.1PROLOG語句
11.2.2PROLOG程序
11.2.3PROLOG程序的運(yùn)行機(jī)理
11.3機(jī)器學(xué)習(xí)流行語言Python*
11.3.1Python語言的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)
11.3.2Python程序舉例
11.4深度學(xué)習(xí)框架與平臺(tái)*
延伸學(xué)習(xí)導(dǎo)引
習(xí)題11
中英文名詞對(duì)照及索引
參考文獻(xiàn)

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