精編人工智能原理與實踐 楊勝春 9787302663621 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
NT$317
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *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：202405*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：精編人工智能原理與實踐 ISBN：9787302663621 出版社：清華大學 著編譯者：楊勝春 叢書名：大數據與人工智慧技術叢書 頁數：243 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1651827 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書在全面覆蓋人工智慧框架知識的基礎上，以精簡內容、突出重點為準則，避免面面俱到。每一部分都是挑選經典、實用的知識內容，同時配有典型案例和源代碼，將人工智慧原理融會到典型案例中詳細講授，可以使初學者以較快的節奏學習、實踐人工智慧基礎知識，重點掌握關鍵部分的常用演算法，進而了解人工智慧領域的知識輪廓。 全書共分7章：第1章為緒論，簡要介紹人工智慧發展歷史和相關技術內容；第2章為知識表示和推理，著重講授歸結演繹推理和產生式系統；第3章為搜索技術，講授典型的搜索技術，主要包括啟髮式搜索、博弈樹搜索和遺傳演算法等；第4章為不確定知識表示與推理，主要講授主觀Bayes方法、可信度方法和證據理論；第5章為Agent技術，講授Agent系統通信和移動Agent技術；第6章為神經網路，主要講授反向傳播神經網路和Hopfield神經網路；第7章為計算智能，講授蟻群演算法、粒子群優化和模擬退火等經典智能演算法。 本教材適合計算機科學與技術、軟體工程、智能科學與技術以及自動化等專業的本科生和研究生使用，也可供相關開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。目錄 第1章 緒論1 1 人工智慧的定義 1 1 1 人工智慧 1 1 2 計算機與人工智慧 1 2 人工智慧的發展 1 2 1 人工智慧的形成期 1 2 2 人工智慧的發展期 1 2 3 人工智慧的成熟期 1 3 人工智慧的研究目標及基本內容 1 3 1 人工智慧的研究目標 1 3 2 人工智慧研究的基本內容 1 4 人工智慧的研究方法 1 4 1 傳統劃分方法 1 4 2 現代劃分方法 1 5 人工智慧的基本技術 1 5 1 推理技術 1 5 2 搜索技術 1 5 3 歸納技術 1 5 4 聯想技術 1 6 人工智慧的主要研究領域及實踐 1 6 1 博弈與專家系統 1 6 2 模式識別與機器學習 1 6 3 自然語言處理與自動程序設計 1 6 4 計算智能與軟計算 1 6 5 數據挖掘與機器人學 1 7 習題 第2章 知識表示和推理 2 1 概述 2 1 1 知識以及知識的表示 2 1 2 知識的特性與分類 2 1 3 人工智慧對知識表示方法的要求 2 2 命題邏輯 2 2 1 語法 2 2 2 語義 2 2 3 命題演算形式系統 2 3 謂詞邏輯 2 3 1 表示知識方法 2 3 2 謂詞邏輯形式系統FC 2 3 3 一階謂詞邏輯特點與應用 2 4 歸結演繹推理 2 4 1 命題邏輯中的歸結原理 2 4 2 謂詞邏輯中的歸結推理 2 4 3 謂詞演算歸結反演的合理性和完備性 2 4 4 歸結原理的應用實例 2 5 產生式系統 2 5 1 產生式系統的基本形式 2 5 2 產生式系統的系統結構 2 5 3 產生式系統的控制策略 2 6 知識表示的其他方法 2 6 1 語義網路表示法 2 6 2 框架表示法 2 6 3 面向對象表示法 2 7 習題 第3章 搜索技術 3 1 搜索原理概述 3 1 1 搜索的基本概念及其方法分類 3 1 2 搜索空間和搜索演算法 3 2 盲目搜索策略 3 2 1 生成再測試法 3 2 2 迭代加深搜索 3 3 啟髮式搜索 3 3 1 啟發性信息和評估函數 3 3 2 最好優先搜索演算法 3 3 3 貪婪優先搜索演算法 3 3 4 啟髮式搜索中的A*演算法及應用 3 3 5 迭代加深A*演算法 3 4 問題歸約和AND-OR圖啟髮式搜索 3 4 1 問題歸約的概述 3 4 2 AND-OR圖的問題表示和應用 3 4 3 AO*演算法及應用 3 5 博弈樹及搜索技術 3 5 1 博弈樹 3 5 2 博弈樹的搜索及應用實例 3 6 高級搜索 3 6 1 爬山演算法原理 3 6 2 遺傳演算法原理 3 6 3 遺傳演算法的應用實例 3 7 習題 第4章 不確定知識表示與推理 4 1 不確定性推理概述 4 1 1 不確定性推理含義 4 1 2 不確定性推理中的基本問題 4 1 3 不確定性推理方法的分類 4 2 主觀Bayes方法 4 2 1 全概率公式和主觀Bayes公式 4 2 2 知識不確定性的表示 4 2 3 證據不確定性的表示 4 2 4 不確定性的傳遞演算法 4 2 5 主觀Bayes的主要優缺點 4 2 6 主觀Bayes應用實例 4 2 7 樸素貝葉斯分類模型 4 3 可信度方法 4 3 1 可信度概念 4 3 2 C-F模型 4 3 3 可信度方法實例 4 4 證據理論 4 4 1 D-S理論 4 4 2 證據的組合函數 4 4 3 規則的不確定性 4 4 4 不確定性的傳遞與組合 4 4 5 證據理論應用實例 4 5 習題 第5章 Agent技術 5 1 概述 5 1 1 Agent技術的定義 5 1 2 Agent的特性 5 1 3 Agent實例 5 1 4 Agent的結構分類 5 2 Agent系統通信 5 2 1 系統通信方式 5 2 2 消息傳送 5 2 3 Agent系統的通信語言 5 3 移動Agent技術 5 3 1 移動Agent產生的背景 5 3 2 移動Agent的系統結構 5 3 3 移動Agent的實現技術 5 3 4 移動Agent的分散式計算應用實例 5 3 5 移動Agent技術的應用前景 5 3 6 多Agent系統的應用 5 4 習題 第6章 神經網路 6 1 人工神經網路概述 6 1 1 神經元 6 1 2 人工神經網路的結構 6 2 反向傳播（BP）神經網路 6 2 1 感知器 6 2 2 BP演算法 6 2 3 BP神經網路的實現及程序代碼 6 2 4 BP神經網路的應用實例 6 3 Hopfield神經網路 6 3 1 Hopfield神經網路結構 6 3 2 Hopfield神經網路學習演算法 6 3 3 Hopfield網路應用實例及程序代碼 6 4 神經網路在專家系統中的應用 6 4 1 神經網路與專家系統的互補性 6 4 2 基於神經網路的知識表示 6 4 3 基於神經網路的推理 6 5 習題 第7章 計算智能 7 1 人工免疫演算法 7 1 1 自然免疫系統 7 1 2 人工免疫演算法模型 7 1 3 人工免疫演算法的應用 7 2 蟻群演算法 7 2 1 蟻群演算法基本原理 7 2 2 蟻群演算法研究進展 7 2 3 蟻群演算法模型 7 2 4 蟻群演算法的相關應用 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。 |
