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人工智能導(dǎo)論

人工智能導(dǎo)論

定 價:¥49.00

作 者: 史忠植,王文杰,馬慧芳
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111641971 出版時間: 2020-01-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 185 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《人工智能導(dǎo)論》系統(tǒng)地介紹人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù),全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的當前進展和發(fā)展方向。全書共12章。第1章簡要介紹人工智能的概況。第2-6章闡述人工智能的基本原理和方法,重點論述知識表示、搜索算法、自動推理、機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。第7、8章介紹專家系統(tǒng)、自然語言處理等應(yīng)用技術(shù)。第9-11章闡述當前人工智能的研究熱點,包括多智能體系統(tǒng)、智能機器人和互聯(lián)網(wǎng)智能等。第12章探討類腦智能,展望人工智能發(fā)展的路線圖。 《人工智能導(dǎo)論》力求科學(xué)性、實用性和先進性、可讀性好。內(nèi)容由淺入深,循序漸進,條理清晰,讓學(xué)生在有限的時間內(nèi),掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù),提高對人工智能問題的求解能力?! 度斯ぶ悄軐?dǎo)論》可以作為高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計算機科學(xué)與技術(shù)、自動化等相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生、培訓(xùn)班的人工智能課程教材,也可以供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技人員學(xué)習(xí)參考。

作者簡介

暫缺《人工智能導(dǎo)論》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章 緒論
1.1 人工智能的定義
1.2 人工智能的發(fā)展史
1.3 主要研究內(nèi)容
1.4 人工智能的主要學(xué)派
1.4.1 符號主義
1.4.2 連接主義
1.4.3 行為主義
1.5 人工智能的應(yīng)用
1.6 本章小結(jié)
習(xí)題

第2章 知識表示
2.1 引言
2.2 謂詞邏輯表示法
2.2.1 一階謂詞邏輯
2.2.2 知識的謂詞邏輯表示法
2.3 產(chǎn)生式表示法
2.3.1 事實的表示
2.3.2 規(guī)則的表示
2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.4.1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念和結(jié)構(gòu)
2.4.2 常用的語義聯(lián)系
2.5 框架表示法
2.5.1 框架結(jié)構(gòu)
2.5.2 框架網(wǎng)絡(luò)
2.6 狀態(tài)空間表示法
2.7 本體表示法
2.8 本章小結(jié)
習(xí)題

第3章 搜索算法
3.1 引言
3.2 盲目搜索
3.2.1 深度優(yōu)先搜索
3.2.2 寬度優(yōu)先搜索
3.3 啟發(fā)式搜索
3.3.1 啟發(fā)性信息和評估函數(shù)
3.3.2 通用圖搜索算法
3.3.3 A*算法
3.4 博弈搜索
3.4.1 極大極小過程
3.4.2 α-β過程
3.5 本章小結(jié)
習(xí)題

第4章 自動推理
4.1 引言
4.2 三段論推理
4.3 自然演繹推理
4.4 歸結(jié)演繹推理
4.4.1 子句型
4.4.2 置換和合一
4.4.3 合一算法
4.4.4 歸結(jié)式
4.4.5 歸結(jié)反演
4.4.6 答案的提取
4.4.7 歸結(jié)反演的搜索策略
4.5 產(chǎn)生式
4.5.1 產(chǎn)生式的基本結(jié)構(gòu)
4.5.2 正向推理
4.5.3 反向推理
4.5.4 混合推理
4.6 本章小結(jié)
習(xí)題

第5章 機器學(xué)習(xí)
5.1 引言
5.1.1 簡單的學(xué)習(xí)模型
5.1.2 什么是機器學(xué)習(xí)
5.1.3 機器學(xué)習(xí)的研究概況
5.2 歸納學(xué)習(xí)
5.3 類比學(xué)習(xí)
5.3.1 相似性
5.3.2 基于案例的推理
5.3.3 遷移學(xué)習(xí)
5.4 統(tǒng)計學(xué)習(xí)
5.4.1 邏輯回歸
5.4.2 支持向量機
5.5 聚類
5.6 強化學(xué)習(xí)
5.6.1 強化學(xué)習(xí)模型
5.6.2 Q-學(xué)習(xí)
5.7 進化計算
5.8 群體智能
5.8.1 蟻群算法
5.8.2 粒子群優(yōu)化
5.9 本章小結(jié)
習(xí)題

第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
6.1 引言
6.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.3 深度學(xué)習(xí)
6.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.5 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
6.6 深度強化學(xué)習(xí)
6.7 本章小結(jié)
習(xí)題

第7章 專家
7.1 引言
7.1.1 什么是專家
7.1.2 專家的發(fā)展過程
7.2 專家的基本結(jié)構(gòu)
7.3 專家MYCIN
7.3.1 咨詢子
7.3.2 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫
7.3.3 控制策略
7.3.4 不確定性推理
7.4 專家開發(fā)工具
7.4.1 OKPS中的知識表示
7.4.2 推理控制語言ICL
7.5 專家應(yīng)用
7.6 本章小結(jié)
習(xí)題

第8章 自然語言處理
8.1 引言
8.2 自然語言處理的層次
8.3 機器翻譯
8.4 對話
8.5 問答
8.6 文本生成
8.7 本章小結(jié)
習(xí)題

第9章 多智能體
9.1 引言
9.2 智能體結(jié)構(gòu)
9.2.1 慎思智能體
9.2.2 反應(yīng)智能體
9.2.3 層次智能體
9.3 智能體通信語言ACL
9.4 協(xié)調(diào)和協(xié)作
9.4.1 合同網(wǎng)
9.4.2 基于生態(tài)學(xué)的協(xié)作
9.4.3 基于博弈論的協(xié)商
9.5 移動智能體
9.6 本章小結(jié)
習(xí)題

第10章 智能機器人
10.1 引言
10.2 機器人的智能技術(shù)
10.2.1 智能感知技術(shù)
10.2.2 智能導(dǎo)航與規(guī)劃
10.2.3 智能控制與操作
10.2.4 情感計算
10.2.5 智力發(fā)育
10.2.6 智能交互
10.3 智能機器人應(yīng)用
10.4 智能機器人發(fā)展趨勢
10.5 本章小結(jié)
習(xí)題

第11章 互聯(lián)網(wǎng)智能
11.1 引言
11.2 語義Web
11.2.1 語義Web的層次模型
11.2.2 Web技術(shù)演化
11.3 本體知識管理
11.4 搜索引擎
11.5 知識圖譜
11.5.1 知識圖譜的定義
11.5.2 知識圖譜的架構(gòu)
11.5.3 知識圖譜的構(gòu)建
11.5.4 知識圖譜的應(yīng)用
11.6 集體智能
11.6.1 集體智能的定義
11.6.2 社群智能
11.6.3 集體智能
11.6.4 腦
11.7 本章小結(jié)
習(xí)題

第12章 類腦智能
12.1 引言
12.2 大數(shù)據(jù)智能
12.3 腦科學(xué)與類腦研究
12.3.1 歐盟人腦計劃
12.3.2 美國腦計劃
12.3.3 中國腦計劃
12.4 神經(jīng)形態(tài)芯片
12.5 類腦智能路線圖
習(xí)題
參考文獻

本目錄推薦

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