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人工智能導論(微課版)
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習題
本書共12章,內容涵蓋傳統人工智能技術、現代人工智能技術及人工智能技術應用三大部分,旨在展示人工智能技術的發展歷程。在傳統人工智能技術部分,本書討論了問題求解與搜索技術、歸結推理、不確定性推理與專家系統,以及遺傳算法、蟻群算法、鳥群算法和粒子群算法等經典算法。在現代人工智能技術部分,本書介紹了機器學習中的監督學習和非監督學習,講解了經典的決策、分類、聚類、回歸、降維和關聯分析等問題,以及神經網絡和深度神經網絡等內容。在人工智能技術應用部分,本書講解了視覺感知與智能視覺、聽覺感知與智能聽覺、語言智能處理和智能機器等當前流行技術,以及未來人工智能的展望。在本書編寫過程中,編者著重介紹基本概念、基本原理和基本分析方法,旨在引導讀者分析問題和解決問題,力求基本概念準確、條理清晰、內容精練、重點突出、理論聯系實際。本書可作為人工智能、計算機科學與技術、電子信息、遙感測繪、土木工程、機械工程等理工科專業的人工智能導論課程(或通識課程)教材,也可供相關領域的科技人員參考使用。
目錄(79章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容提要
- 前言
- 第1章 人工智能概述
- 1.1 人類智能與人工智能
- 1.2 人工智能的不同學派
- 1.3 人工智能的發展
- 1.4 人工智能的基本技術
- 習題
- 第2章 問題求解與搜索技術
- 2.1 問題的狀態和狀態空間
- 2.2 盲目搜索方法
- 2.3 啟發式搜索方法
- 2.4 “弱搜索”方法
- 2.5 博弈與搜索
- 習題
- 第3章 歸結推理及其應用
- 3.1 邏輯表示法
- 3.2 命題演算的歸結方法
- 3.3 謂詞演算的歸結方法
- 習題
- 第4章 不確定性推理與專家系統
- 4.1 不確定性推理
- 4.2 專家系統
- 4.3 MYCIN專家系統
- 習題
- 第5章 演化搜索和群集智能
- 5.1 遺傳算法
- 5.2 蟻群算法
- 5.3 鳥群算法
- 5.4 粒子群算法
- 習題
- 第6章 機器學習
- 6.1 機器學習與監督學習
- 6.2 K近鄰算法
- 6.3 決策樹
- 6.4 樸素貝葉斯
- 6.5 支持向量機
- 6.6 聚類算法
- 6.7 回歸分析
- 6.8 降維模型
- 6.9 關聯分析
- 6.10 PageRank算法
- 6.11 馬爾可夫模型
- 習題
- 第7章 神經生理基礎和神經網絡
- 7.1 腦系統
- 7.2 神經系統和突觸傳遞
- 7.3 人工神經網絡
- 7.4 反向傳播算法
- 7.5 卷積神經網絡
- 7.6 常見的深度卷積神經網絡模型
- 習題
- 第8章 視覺感知與智能視覺
- 8.1 視覺感知
- 8.2 智能視覺
- 習題
- 第9章 聽覺感知與智能聽覺
- 9.1 聽覺感知
- 9.2 智能聽覺
- 習題
- 第10章 語言智能處理
- 10.1 自然語言處理的發展歷程
- 10.2 基于規則的自然語言處理
- 10.3 語言處理的統計模型
- 10.4 自然語言處理的深度學習模型
- 習題
- 第11章 智能機器
- 11.1 機器人
- 11.2 無人機
- 11.3 無人車
- 11.4 類腦智能
- 11.5 混合智能
- 習題
- 第12章 未來人工智能的展望
- 12.1 人工智能的發展現狀總結
- 12.2 未來的人工智能
- 習題 更新時間:2025-08-06 17:32:20
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