人工智能導論 曹玉林 冶忠林 鄭鈺輝等 9787030819048 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能導論
ISBN：9787030819048
出版社：科學
著編譯者：曹玉林 冶忠林 鄭鈺輝等
頁數：172
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735315
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內容簡介

全書共12章。第1章介紹人工智能的基本定義和發展歷程；第2～4章介紹知識表示、推理技術和模糊數學；第5～7章介紹計算智能、專家系統及知識發現；第8～10章介紹機器學習、神經計算與自然語言處理；第11章探討深度學習、強化學習及圖神經網絡等核心技術；第12章介紹人工智能的發展趨勢。 本書適合作為計算機、人工智能、數據科學、深度學習等專業學生的通識課教材，也適合企業技術開發者、行業從業人員閱讀。

目錄

第1章 緒論
1 1 人工智能的定義和發展
1 1 1 人工智能基本定義
1 1 2 狹義和廣義人工智能
1 1 3 人工智能的發展歷程
1 2 人類智能和人工智能
1 3 人工智能的主要學派
1 4 人工智能的應用領域
1 5 人工智能的影響
第2章 知識表示方法
2 1 知識的一般概念
2 1 1 知識的定義
2 1 2 知識、信息、數據及其關係
2 1 3 知識的要素
2 1 4 知識的分類
2 1 5 知識表示
2 2 狀態空間法
2 2 1 狀態空間法的核心要素
2 2 2 狀態圖和狀態空間圖
2 3 問題歸約法
2 3 1 問題歸約法概述
2 3 2 與或圖
2 3 3 問題歸約法的應用
2 4 謂詞邏輯
2 4 1 命題邏輯
2 4 2 聯結詞和複合命題
2 4 3 邏輯等價
2 5 語義網絡法
2 5 1 語義網絡法的定義和特點
2 5 2 二元語義網絡的表示
2 5 3 多元語義網絡的表示
2 6 其他方法
2 6 1 框架表示法
2 6 2 劇本表示法
第3章 搜索推理技術
3 1 搜索推理技術概述
3 1 1 搜索推理技術的基本概念
3 1 2 搜索推理技術的應用
3 1 3 搜索推理技術的挑戰和發展
3 2 圖搜索策略
3 2 1 圖搜索中的幾個關鍵概念
3 2 2 圖搜索過程
3 2 3 盲目搜索
3 3 啟髮式搜索
3 3 1 啟髮式搜索的必要性
3 3 2 啟髮式搜索的分類與特點
3 3 3 啟髮式搜索常見算法
3 3 4 啟髮式搜索的估價函數定義與建立方法
3 3 5 有序搜索擴展
3 4 啟髮式搜索的挑戰
第4章 模糊數學
4 1 模糊的基本概念
4 1 1 模糊集合的概念與語言變數
4 1 2 模糊性與不確定性
4 1 3 模糊集合
4 1 4 模糊邏輯
4 1 5 模糊控制
4 1 6 模糊推理
4 2 模糊數學的前沿研究
4 2 1 模糊邏輯與人工智能的結合
4 2 2 模糊控制系統的發展
4 2 3 模糊推理與決策支持系統
4 2 4 模糊數學的交叉研究與應用
4 3 模糊推理的基本方法
4 3 1 模糊推理的基本流程
4 3 2 模糊推理的常見方法
4 4 模糊數學的應用
4 4 1 處理現實世界中的不確定性與模糊性問題
4 4 2 構建處理複雜系統的數學工具
4 4 3 提供新的邏輯與決策方式
4 4 4 推動跨學科融合
4 4 5 應對大數據和複雜系統分析的需求
4 4 6 為不確定環境中的自動化控制提供理論支持
4 4 7 推動新型智能系統的發展
第5章 計算智能
5 1 計算智能概述
5 1 1 計算智能的定義和特點
5 1 2 計算智能的分類
5 2 進化算法
5 2 1 進化算法的分類
5 2 2 遺傳算法
5 3 群智能算法
5 3 1 常見的群智能算法
5 3 2 群智能算法的特點
5 4 粒子群優化算法
5 4 1 粒子群優化算法的原理
5 4 2 粒子群優化算法的步驟
5 4 3 粒子群優化算法的應用
5 5 蟻群優化算法
5 5 1 蟻群優化算法的發展
5 5 2 蟻群優化算法的基本步驟
5 5 3 蟻群優化算法的應用
第6章 專家系統
6 1 專家系統概述
6 1 1 專家系統的定義
6 1 2 專家系統的特點
6 1 3 專家系統的基本結構
6 1 4 專家系統的類型
6 1 5 專家系統的優點與局限性
6 2 新型的專家系統
6 2 1 并行與分散式專家系統
6 2 2 多代理專家系統
6 2 3 自學習專家系統
6 2 4 基於神經網絡的專家系統
6 2 5 大數據驅動的專家系統
6 2 6 未來趨勢與挑戰
6 3 專家系統的設計
6 3 1 專家系統設計的基本步驟
6 3 2 專家系統設計的原則
6 3 3 專家系統設計的實例
6 4 專家系統的主要開發工具
6 4 1 骨架型工具
6 4 2 語言型工具
6 4 3 構造輔助工具
6 4 4 支撐環境
6 4 5 專家系統開發工具的選擇與應用案例
第7章 知識發現
7 1 知識發現的定義和數據
7 1 1 知識發現的定義
7 1 2 知識發現中的數據
7 2 知識發現的發展過程
7 2 1 知識發現的起源
7 2 2 知識發現的正式提出
7 2 3 知識發現的系統化
7 2 4 熱點研究的興起
7 3 知識發現的步驟
7 3 1 數據選擇與數據預處理
7 3 2 數據變換與數據挖掘
7 3 3 知識評價
7 4 知識發現的方法
7 4 1 基於貝葉斯的知識發現
7 4 2 基於決策樹的知識發現
7 4 3 基於遺傳算法的知識發現
第8章 機器學習
8 1 機器學習的定義和發展史
8 1 1 機器學習的定義
8 1 2 機器學習的原理
8 1 3 機器學習的發展史
8 2 機器學習的分類和學習策略
8 2 1 機器學習的分類
8 2 2 機器學習的學習策略
8 3 線性回歸
8 3 1 線性回歸的定義與假設
8 3 2 模型評估
8 3 3 參
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