分散式人工智能-原理與應用 項鳳濤 羅俊仁 劉鴻福 9787030767363 【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：科學
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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：202403*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：分散式人工智能-原理與應用 ISBN：9787030767363 出版社：科學 著編譯者：項鳳濤 羅俊仁 劉鴻福 叢書名：智能科學技術著作叢書 頁數：229 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1630091 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書闡述了分散式人工智慧原理；研究了分散式人工智慧學習與優化、強化學習與演化計算、群智能體強化學習等前沿方法；給出了分散式信息融合、視覺感知、協同搜索、對抗博弈決策和人工智慧博弈推演等典型應用，建立了較為全面的知識體系與脈絡，為後續研究奠定了良好的基礎。 本書可供高等院校人工智慧、自動化、計算機等相關專業本科生和研究生閱讀參考，也可供相關領域的科研人員閱讀參考。目錄 「智能科學技術著作叢書」序前言 第1章 緒論 1 1 分散式人工智慧簡介 1 1 1 分散式人工智慧相關概念 1 1 2 分散式人工智慧發展回顧 1 1 3 分散式人工智慧主要特點 1 2 分散式人工智慧研究面臨的挑戰 1 2 1 維度災難 1 2 2 可信任性 1 2 3 方法融合 1 3 分散式人工智慧關鍵技術與方法 1 3 1 計算機博弈 1 3 2 分散式問題求解 1 3 3 分散式學習 1 4 分散式人工智慧典型應用領域 1 4 1 分散式信息融合 1 4 2 分散式視覺感知 1 4 3 分散式協同搜索 1 4 4 分散式智能博弈 1 5 本書安排 參考文獻 第2章 分散式人工智慧數理基礎 2 1 圖與網路基礎 2 1 1 圖 2 1 2 網路 2 1 3 典型模型 2 2 資訊理論與隱私計算 2 2 1 資訊理論 2 2 2 隱私計算 2 3 智能決策與優化 2 3 1 馬爾可夫決策過程 2 3 2 多智能體規劃決策 2 3 3 網路化分散式優化 2 4 多智能體博弈對抗 2 4 1 協作式團隊博弈 2 4 2 競爭式零和博弈 2 4 3 混合式一般和博弈 2 5 本章小結 參考文獻 第3章 分散式人工智慧基本原理 3 1 分散式系統與人工智慧 3 1 1 分散式系統演進 3 1 2 多智能體系統 3 1 3 分散式人工智慧 3 2 分散式人工智慧形態 3 2 1 群體智能 3 2 2 多智能體強化學習 3 2 3 複雜網路與集群協同 3 3 分散式人工智慧湧現機理 3 3 1 生物群智湧現 3 3 2 演化博弈動力學 3 3 3 群集動力學 3 4 本章小結 參考文獻 第4章 分散式人工智慧計算框架 4 1 分散式機器學習框架 4 1 1 Hadoop框架 4 1 2 Spark框架 4 2 分散式深度學習框架 4 2 1 Tensorflow框架 4 2 2 PyTorch框架 4 3 分散式強化與進化學習框架 4 3 1 Ray框架 4 3 2 Mava框架 4 3 3 EvoTorch框架 4 4 雲網端前沿計算 4 4 1 Docker 4 4 2 KubeEdge邊緣計算框架 4 4 3 FATE聯邦學習框架 4 5 數據-人工智慧-認知全棧中台 4 5 1 數據中台 4 5 2 人工智慧中台 4 5 3 認知中台 4 6 本章小結 參考文獻 第5章 分散式人工智慧學習方法 5 1 分散式學習與優化方法 5 1 1 邊緣計算 5 1 2 聯邦學習 5 1 3 優化理論 5 2 強化學習與演化計算方法 5 2 1 理論支撐 5 2 2 基礎方法 5 2 3 前沿方法 5 2 4 方法集成框架 5 3 分散式群智能體強化學習 5 3 1 分散式群智能體強化學習概述 5 3 2 規模可擴展多智能體強化學習方法 5 3 3 面向種群的自適應強化學習方法 5 4 本章小結 參考文獻 第6章 分散式信息融合 6 1 分散式感測器網路概述 6 1 1 分散式感測器網路定義 6 1 2 分散式感測器網路需求 6 1 3 分散式感測器網路架構 6 2 分散式感測器網路信息融合原理 6 2 1 分散式融合結構 6 2 2 融合規則 6 3 分散式感測器網路信息融合技術 6 3 1 基於人工神經網路的分散式數據融合 6 3 2 基於群體智能優化演算法的分散式數據融合 6 4 本章小結 參考文獻 第7章 分散式視覺感知 7 1 分散式視覺感知概述 7 1 1 視頻處理與理解 7 1 2 視覺感測器網路、通信和控制 7 1 3 嵌入式智能攝像機和實時視頻分析 7 1 4 建議研究主題 7 2 分散式視覺感知原理 7 2 1 分散式視覺信息表徵 7 2 2 分散式視覺跟蹤 7 3 分散式視覺感知與理解 7 3 1 基於區域提議的方法 7 3 2 基於端到端的方法 7 4 本章小結 參考文獻 第8章 分散式協同搜索 8 1 分散式協同搜索概述 8 1 1 協同路徑規劃 8 1 2 協同任務分配 8 2 基於蟻群優化演算法的多機器人協同搜索 8 2 1 問題建模 8 2 2 路徑尋優 8 2 3 實驗與分析 8 3 本章小結 參考文獻 第9章 分散式對抗博弈決策 9 1 分散式對抗博弈決策概述 9 1 1 博弈決策 9 1 2 分散式對抗 9 2 分散式對抗博弈決策基本原理 9 2 1 智能博弈決策模型 9 2 2 智能博弈決策流程 9 2 3 分散式對抗博弈決策 9 3 分散式對抗博弈決策技術 9 3 1 對抗條件下布洛托上校博弈資源分配 9 3 2 強對抗環境下多智能體強化學習協同對抗 9 4 本章小結 參考文獻 第10章 分散式智能博弈推演 10 1 智能博弈推演概述 10 1 1 戰役戰術兵棋推演 10 1 2 戰略博弈推演 10 2 智能博弈推演基本原理 10 2 1 演進式全棧架構 10 2 2 元理論視角 10 2 3 雙層學習模型 10 3 智能博弈推演相關技術 10 3 1 智能博弈推演系統架構設計 10 3 2 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。 |
