人工智能技術與行業應用 李媛媛 萬衛兵 張紅兵等 9787302675808 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能技術與行業應用
ISBN：9787302675808
出版社：清華大學
著編譯者：李媛媛 萬衛兵 張紅兵等
叢書名：大電類專業系列
頁數：274
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1696853
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內容簡介

本書共包含7章，涵蓋了人工智慧的基本概念、關鍵技術和應用案例，旨在為讀者提供全面的人工智慧知識和應用實踐。 通過本教材的學習，讀者將獲得全面的人工智慧知識體系，掌握人工智慧的基本概念、關鍵技術和應用實踐。

目錄

第1章 人工智慧概論
1 1 人工智慧的定義
1 2 人工智慧的發展
1 2 1 人工智慧的孕育和發展階段
1 2 2 人工智慧的形成階段
1 2 3 人工智慧的發展階段
1 3 人工智慧的研究方法
1 3 1 人工智慧的結構模擬
1 3 2 人工智慧的功能模擬
1 3 3 人工智慧的行為模擬
1 3 4 人工智慧的集成模擬
1 4 機器智能研究領域
1 4 1 機器思維的概念
1 4 2 機器感知的概念
1 4 3 機器行為的概念
1 4 4 機器學習的概念
1 5 人工智慧研究領域
1 5 1 計算智能與分佈智能
1 5 2 智能體系統的概念
1 5 3 人工心理與人工情感
1 5 4 認知智能與深度學習
1 5 5 邊緣智能的概念
1 6 人工智慧的典型應用
1 6 1 人工智慧在普通領域的應用
1 6 2 人工智慧在ChatGPT領域的應用
參考文獻
第2章 知識表示與特徵工程
2 1 狀態空間表示
2 1 1 問題狀態描述
2 1 2 狀態空間表示應用
2 2 問題規約表示
2 2 1 問題規約描述
2 2 2 問題規約應用
2 2 3 與或圖表示
2 3 謂詞邏輯表示
2 3 1 邏輯學基礎
2 3 2 謂詞演算
2 3 3 基本謂詞公式
2 3 4 置換與合一
2 3 5 謂詞邏輯表示方法
2 4 語義網路表示
2 4 1 語義網路描述
2 4 2 基本語義關係
2 4 3 語義網路推理
2 5 框架表示
2 5 1 框架表示描述
2 5 2 框架表示推理
2 6 特徵構建
2 6 1 常用的特徵構建方法
2 6 2 特徵提取
2 7 特徵選擇
2 7 1 特徵選擇的基本原則
2 7 2 基於統計特性的特徵選擇
2 7 3 基於模型的特徵選擇
參考文獻
第3章 機器學習基礎
3 1 機器學習的定義和發展
3 1 1 機器學習的定義
3 1 2 機器學習的發展
3 2 歸納學習
3 2 1 邏輯回歸
3 2 2 聚類演算法
3 2 3 降維演算法
3 3 決策樹學習
3 3 1 決策樹構造演算法
3 3 2 決策樹學習演算法
3 4 類比學習
3 4 1 類比學習的定義
3 4 2 類比學習的研究類型
3 5 解釋學習
3 5 1 解釋學習的基本研究
3 5 2 解釋學習演算法
3 6 分類演算法
3 6 1 支持向量機
3 6 2 基於概率論的方法——樸素貝葉斯法
參考文獻
第4章 深度學習
4 1 深度學習的定義與特點
4 1 1 深度學習的起源
4 1 2 深度學習的發展
4 1 3 深度學習的成功案例
4 1 4 深度學習的特點
4 2 基礎神經網路
4 2 1 神經網路的發展
4 2 2 人工神經網路原理
4 2 3 神經網路模型
4 2 4 線性回歸
4 2 5 歸一化指數函數回歸
4 2 6 多層感知機
4 2 7 卷積神經網路
4 2 8 循環神經網路
4 3 現代卷積神經網路
4 3 1 深度卷積神經網路
4 3 2 使用塊的網路
4 3 3 網路中的網路
4 3 4 含并行連接的網路
4 3 5 批量規範化
4 3 6 殘差網路
4 3 7 稠密連接網路
4 4 注意力機制及Transformer演算法
4 4 1 注意力提示
4 4 2 注意力評分函數
4 4 3 多頭注意力機制
4 4 4 自注意力機制
4 4 5 Transformer演算法
參考文獻
第5章 專家系統
5 1 專家系統概述
5 1 1 專家系統的分類
5 1 2 專家系統的功能
5 1 3 專家系統的基本特徵
5 2 專家系統的結構
5 2 1 專家系統的結構特徵
5 2 2 專家系統的作用和意義
5 3 基於規則的專家系統
5 3 1 基於規則的專家系統描述
5 3 2 基於規則的專家系統的基本結構
5 3 3 基於規則的專家系統的推理機制
5 3 4 衝突規則的解決方法
5 4 基於框架的專家系統
5 4 1 基於框架的專家系統概述
5 4 2 基於框架的專家系統的結構
5 5 基於模型的專家系統
5 5 1 基於模型的專家系統概述
5 5 2 基於模型的專家系統的基本特徵
5 6 基於Web的專家系統
5 6 1 基於Web的專家系統概述
5 6 2 模型轉換專家系統的網路支持
5 7 新型專家系統
5 7 1 新型專家系統的特徵
5 7 2 分散式專家系統
5 7 3 新型推理系統
參考文獻
第6章 人工智慧架構與系統
6 1 人工智慧演算法硬體加速
6 1 1 AI硬體的發展歷程
6 1 2 硬體加速的實現
6 2 常用的AI模型開發框架
6 2 1 Caffe框架
6 2 2 TensorFlow框架
6 2 3 PyTorch框架
6 2 4 MindSpore框架
6 2 5 PaddlePaddle框架
6 3 人工智慧與雲原生
6 3 1 雲原生的定義
6 3 2 主要的雲原生技術
6 3 3 雲原生的優勢與挑戰
6 3 4 人工智慧與雲原生結合的優勢
6 4 人工智慧與邊緣計算
6 4 1 邊緣計算的定義
6 4 2 主要的邊緣
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