人工智能導論 劉江 章曉慶 胡衍 9787122438300 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：化學工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202310*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：人工智能導論 ISBN：9787122438300 出版社：化學工業 著編譯者：劉江 章曉慶 胡衍 頁數：231 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1580085 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書主要為高等院校非計算機專業的人工智慧導論課程設計編寫，內容具有「應用」＋「理論」的特色。針對高校學生的需求和人工智慧發展的特點，本書分為引言篇、理論篇和應用篇三部分，可基於學習需求和進度，自主選擇。引言篇包括緒論；理論篇包括人工智慧之理論基礎、人工智慧之機器學習、人工智慧之深度學習、人工智慧之強化學習；應用篇包括人工智慧開發平台和人工智慧應用及展望。 本書可用於普通高等學校各專業人工智慧導論、醫學人工智慧導論等相關課程的教學，也可供對人工智慧感興趣的科研人員參考。目錄 引言篇 人工智慧的定義第1章 緒論 1 1 什麼是人工智慧 1 1 1 人工智慧的起源及定義 1 1 2 人工智慧的三個發展階段 1 2 人工智慧的三個主要研究方法 1 2 1 基於符號主義的人工智慧研究方法 1 2 2 基於連接主義的人工智慧研究方法 1 2 3 基於行為主義的人工智慧研究方法 1 3 人工智慧的行業發展現狀 1 3 1 世界各國人工智慧發展支持政策 1 3 2 人工智慧產業結構 1 3 3 人工智慧行業應用 1 4 人工智慧的三個經典應用 1 4 1 自然語言理解 1 4 2 智能眼科醫學圖像處理 1 4 3 智能棋類 本章小結 習題 本章參考文獻 理論篇 人工智慧基礎理論與演算法 第2章 人工智慧之理論基礎 2 1 人工智慧的數學基礎 2 1 1 線性代數 2 1 2 人工智慧數學基礎之概率論 2 1 3 人工智慧數學基礎之微積分 2 2 人工智慧的最優化與資訊理論基礎 2 2 1 最優化理論 2 2 2 資訊理論 2 3 人工智慧的生物學基礎 2 3 1 生物神經元 2 3 2 人腦視覺與信息機理機制 2 3 3 人工神經元 2 4 人工智慧的控制論基礎 2 4 1 動態系統 2 4 2 人工智慧之反饋控制與最優控制 2 4 3 控制論與強化學習 本章小結 習題 本章參考文獻 第3章 人工智慧之機器學習 3 1 機器學習概述 3 2 監督學習 3 2 1 經典演算法1：線性回歸 3 2 2 經典演算法2：邏輯回歸 3 2 3 經典演算法3：感知機 3 2 4 經典演算法4：支持向量機 3 2 5 經典演算法5：決策樹 3 2 6 經典演算法6：集成學習 3 3 無監督學習 3 3 1 經典演算法1：K-均值演算法 3 3 2 經典演算法2：主成分分析 3 4 弱監督學習 3 4 1 主動學習 3 4 2 半監督學習 3 4 3 遷移學習 3 4 4 多示例學習 本章小結 習題 本章參考文獻 第4章 人工智慧之深度學習 4 1 深度學習概述 4 1 1 前向神經網路模型 4 1 2 生成模型 4 1 3 序列模型 4 2 人工神經網路 4 2 1 概述 4 2 2 激活函數 4 2 3 損失函數 4 3 神經網路參數優化與學習 4 3 1 梯度下降 4 3 2 反向傳播演算法 4 4 經典神經網路 4 4 1 經典神經網路1：卷積神經網路 4 4 2 經典神經網路2：循環神經網路 4 4 3 經典神經網路3：生成對抗網路 4 4 4 經典神經網路4：注意力機制網路 4 5 深度學習前沿 4 5 1 自監督學習 4 5 2 可解釋性深度學習 4 5 3 對抗攻擊與防禦 4 5 4 超大規模模型 本章小結 習題 本章參考文獻 第5章 人工智慧之強化學習 5 1 強化學習概述 5 2 強化學習之馬爾可夫決策過程 5 2 1 馬爾可夫過程 5 2 2 馬爾可夫獎勵過程 5 2 3 馬爾可夫決策過程 5 3 強化學習中的目標函數 5 3 1 值函數 5 3 2 貝爾曼方程 5 4 強化學習演算法 5 4 1 動態規劃 5 4 2 蒙特卡羅法 5 4 3 時序差分法 5 4 4 深度Q 網路 5 4 5 連續動作空間深度強化學習簡單示例 本章小結 習題 本章參考文獻 應用篇 人工智慧開發平台及應用 第6章 人工智慧開發平台 6 1 Python 語言簡介 6 1 1 Python 常用數據結構 6 1 2 函數 6 1 3 類 6 2 機器學習平台 6 2 1 NumPy 6 2 2 Pandas 6 2 3 Scikit-Learn 6 2 4 Scipy 6 2 5 應用實戰 6 3 深度學習開發框架 6 3 1 總述 6 3 2 TensorFlow 6 3 3 PyTorch 6 3 4 飛槳（PaddlePaddle） 6 3 5 應用實戰 本章小結 習題 本章參考文獻 第7章 人工智慧應用及展望 7 1 人工智慧與自然語言處理 7 1 1 自然語言處理的基本概念 7 1 2 自然語言處理的發展歷史 7 1 3 自然語言處理的研究方向 7 2 人工智慧與圖像處理 7 2 1 圖像增強 7 2 2 圖像複原 7 2 3 圖像編碼 7 2 4 圖像分割 7 2 5 圖像識別與分類 7 3 人工智慧與機器人 7 3 1 機器人概念 7 3 2 根據機器人發展階段分類 7 3 3 根據應用環境分類 7 4 人工智慧與視頻理解 7 4 1 動作識別 7 4 2 時序動作定位 7 4 3 視頻向量化 7 5 人工智慧與元宇宙 7 5 1 元宇宙的基本概念 7 5 2 元宇宙中基礎技術 7 6 人工智慧未來展望 7 6 1 研究熱點預測 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
