人工智能基礎及教育應用 劉光潔 何鶤 9787113305604 【台灣高等教育出版社】

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書名:人工智能基礎及教育應用
ISBN:9787113305604
出版社:中國鐵道有限公司
著編譯者:劉光潔 何鶤
頁數:298
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1622103
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內容簡介

本書是高等教育面向「四新」服務的信息技術課程系列教材之一,分為Python基礎、人工智慧基礎和人工智慧實踐三部分。第一部分(第1-7章)主要介紹了Python的基礎語法,包括Python的基本數據類型、變數、運算符、表達式、程序的控制結構、函數、集合與字典、文件處理等。第二部分(第8-16章)論述人工智慧的發展、人工智慧的三大學派、知識表示、機器學習、人工神經網路、機器視覺、自然語言處理、智能機器人等。第三部分(第17-22章)論述基於產生式的動物識別專家系統、基於決策樹的銀行貸款審批模型、鳶尾花的K均值聚類、利用卷積神經網路識別手寫數字、利用DCGAN生成MNIST手寫數字、深度強化學習玩Flappy Bird遊戲等6個案例。 本書圍繞教育應用梳理人工智慧學科領域的知識體系及其相互聯繫,總結人工智慧技術在教育領域的應用場景,關注智能產品給人類的工作和生活帶來的便利和影響,使學生體驗人工智慧技術帶來的獲得感,熟悉人工智慧技術的應用場景,促進學生創新意識、綜合能力和科技人文綜合素質的發展。 本書適合作為高等院校計算機基礎公共課的教材,也可以作為中小學人工智慧教師的參考書。

目錄

第一部分 Python基礎
第1章 Python簡介
1 1 Python語言的特點
1 2 Python主要應用領域
1 3 Python的安裝
1 4 Python開發環境
習題
第2章 第一個Python源程序
2 1 程序基本格式
2 2 變數及其命名規則
2 3 基本數據類型和組合數據類型
2 4 字元串
習題
第3章 Python程序流程式控制制
3 1 Python程序的構成
3 2 選擇結構
3 3 循環結構
3 4 異常處理
習題
第4章 列表與元組
4 1 列表
4 2 列表排序
4 3 序列類型通用方法
4 4 多維列表
4 5 元組
習題
第5章 字典與集合
5 1 字典
5 2 集合
習題
第6章 函數
6 1 函數的基本概念
6 2 函數的定義和調用
6 3參數的傳遞
6 4 參數的幾種類型
習題
第7章 文件與操作
7 1 文件的操作
7 2 數據文件的存儲與處理
7 3 文件夾的操作
習題
第二部分 人工智慧基礎
第8章 人工智慧之路
8 1 人工智慧的概念
8 2 人工智慧的判定方法
8 3 人工智慧的發展歷史
8 4 人工智慧研究的Agent視角
8 5 人工智慧的層級
8 6 人工智慧研究的三大學派
8 7 人工智慧的應用
8 8 人工智慧的發展趨勢
習題
第9章 知識表示
9 1 知識表示的概念
9 2 一階謂詞邏輯
9 3 產生式表示法
9 4 框架表示法
9 5 知識圖譜
習題
第10章 基於知識的推理
10 1 推理的概念
10 2 確定性推理
10 3 不確定性推理
10 4 中突消解
10 5 搜索求解策略
10 6 專家系統
習題
第11章 機器學習
11 1 機器學習的概念
11 2 有監督學習
11 3 無監督學習
11 4 半監督學習
11 5 遷移學習
習題
第12章 人工神經網路
12 1 生物神經元的結構與功能
12 2 神經元的數學模型
12 3 單層感知機
12 4 多層前饋神經網路
12 5 誤差反向傳播演算法
12 6 深度神經網路
習題
第13章 強化學習
13 1 強化學習概述
13 2 強化學習問題
13 3 馬爾可夫決策過程
13 4 強化學習演算法分類
13 5 Q學習演算法
13 6 深度Q學習演算法
習題
第14章 計算機視覺
14 1 計算機視覺概述
14 2 目標分類
14 3 目標檢測
14 4 語義分割
14 5 目標跟蹤
習題
第15章 自然語言處理
15 1 自然語言處理概述
15 2 語音識別
15 3 機器翻譯
習題
第16章 智能機器人
16 1 智能機器人概述
16 2 智能機器人的體繫結構
16 3 機器人視覺系統
16 4 機器人規劃
16 5 情感機器人
16 6 機器人應用
16 7 智能機器人的發展趨勢
習題
第三部分 人工智慧實踐
第17章 基於產生式的動物識別專家系統
17 1 問題提出
17 2 解決思路
17 3 實驗環境
17 4 核心代碼
17 5 實驗效果
第18章 基於決策樹的銀行貸款審批模型
18 1 問題提出
18 2 解決思路
18 3 實驗環境
18 4 核心代碼
18 5 實驗效果
第19章 鳶尾花的K均值聚類
19 1 問題提出
19 2 解決思路
19 3 實驗環境
19 4 核心代碼
19 5 實驗效果
第20章 利用卷積神經網路識別手寫數字
20 1 問題提出
20 2 解決思路
20 3 實驗環境
20 4 核心代碼
20 5 實驗效果
第21章 利用DCGAN生成MNIST手寫數字
21 1 問題提出
21 2 解決思路
21 3 實驗環境
21 4 核心代碼
21 5 實驗效果
第22章 利用深度強化學習玩Flappy Bird遊戲
22 1 問題提出
22 2 解決思路
22 3 實驗環境
22 4 核心代碼
22 5 實驗效果
附錄A Python常用庫
附錄B Python在教學中的應用案例
附錄C 深度學習框架
附錄D Python綜合測試
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