人工智能技術基礎 王科俊 盧桂萍 9787302664208 【台灣高等教育出版社】

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書名:人工智能技術基礎
ISBN:9787302664208
出版社:清華大學
著編譯者:王科俊 盧桂萍
叢書名:21世紀人工智慧創新與應用叢書
頁數:239
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1661393
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內容簡介

人工智慧在人類社會各領域得到廣泛應用,已成為社會進步的核心技術。本書全面介紹當前人工智慧技術的基礎理論和方法,包括深度神經網路、知識圖譜、圖神經網路、生成式人工智慧和機器學習方法5部分內容。重點介紹深度神經網路基本原理、卷積神經網路、循環神經網路、注意力機制和Transformer,介紹知識圖譜、圖神經網路和生成式人工智慧的基本理論與方法,最後簡要介紹弱監督、自監督、遷移學習、深度強化學習、元學習和小樣本學習、持續學習等機器學習方法,還介紹了大語言模型中的機器學習方法。 本書是作者總結近年來的教學和科研成果,結合國內外人工智慧技術領域最新成果編寫而成的。全書內容體系新穎,具有先進性、系統性和實用性。本書可作為高等學校人工智慧技術課程的教材,也可供相關專業的工程技術人員參考。

作者簡介

王科俊,教授,博導。中國人工智慧學會理事,黑龍江省人工智慧學會理事長,黑龍江省神經科學學會副理事長,北京理工大學珠海校區教授,哈爾濱工程大學教授,黑龍江大學兼職教授。主要從事深度學習與神經網路、智能監控和多模態生物特徵識別等方向的研究。完成科研項目30餘項,發表論文350餘篇,出版學術專著4部、教材3部,主審教材2部。獲得部級科技進步二等獎3項、三等獎4項,省高校科學技術一等獎1項、二等獎1項。獲得授權發明專利38項,國家版權局軟體著作權登記1項。1996年獲得中國船舶工業總公司「優秀青年科技工作者」稱號,1999年當選哈爾濱工程大學首屆十大傑出青年。黑龍江省傑出青年基金獲得者。

目錄

第1章 人工智慧簡介
1 1 人工智慧的定義及發展歷史
1 1 1 人工智慧的定義
1 1 2 人工智慧的發展歷史
1 2 人工智慧方法
1 3 人工智慧的應用
1 4 人工智慧的未來
1 4 1 近期發展目標
1 4 2 人工智慧的未來
1 5 小結
思考與練習
第2章 神經網路基礎
2 1 生物神經元與生物神經網路
2 1 1 生物神經元
2 1 2 生物神經網路
2 2 人工神經元與人工神經網路
2 2 1 人工神經元
2 2 2 激活函數
2 2 3 人工神經網路
2 3 前向神經網路
2 4 反向傳播演算法
2 4 1 鏈式法則
2 4 2 梯度下降法
2 4 3 反向傳播演算法
2 4 4 反向傳播演算法的改進演算法
2 5 處理數據和訓練模型的技巧
2 5 1 數據預處理——數據標準化
2 5 2 權重初始化
2 5 3 防止過擬合的常用方法
2 6 小結
思考與練習
第3章 卷積神經網路
3 1 卷積神經網路的特性
3 1 1 局部連接
3 1 2 權值共享
3 1 3 不變性
3 2 卷積神經網路結構和訓練
3 2 1 卷積層
3 2 2 池化層
3 2 3 全連接層
3 2 4 卷積神經網路的訓練
3 3 卷積神經網路經典模型
3 3 1 LeNet5網路
3 3 2 AlexNet網路
3 3 3 VGGNet網路
3 3 4 其他幾種經典網路的基本結構
3 4 小結
思考與練習
第4章 循環神經網路
4 1 循環神經網路的基本結構
4 2 循環神經網路的訓練方法
4 2 1 標準循環神經網路的前向輸出流程
4 2 2 循環神經網路的訓練方法——隨時間反向傳播
4 2 3 循環神經網路訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題及解決方法
4 3 循環神經網路拓展模型
4 3 1 簡單循環網路
4 3 2 雙向循環網路
4 3 3 長短期記憶網路
4 3 4 門控循環單元網路
4 4 循環神經網路的應用結構
4 4 1 同步的序列到序列結構(N到N)
4 4 2 序列分類結構(N到1)
4 4 3 向量到序列結構(1到N)
4 4 4 非同步的序列到序列的模式(N到M)
4 5 小結
思考與練習
第5章 注意力機制
5 1 軟注意力機制的原理及計算過程
5 2 通道注意力和空間注意力
5 2 1 通道注意力
5 2 2 空間注意力
5 2 3 混合注意力
5 3 自注意力機制
5 3 1 自注意力機制的輸入方式及特性
5 3 2 自注意力機制與RNN的區別
5 3 3 自注意力機制在視覺領域的應用
5 4 互注意力機制
5 5 小結
思考與練習
第6章 Transformer
6 1 Transformer的結構和工作原理
6 1 1 Transformer的輸入
6 1 2 多頭自注意力機制
6 1 3 編碼器結構
6 1 4 解碼器結構
6 1 5 Transformer的訓練
6 1 6 Transformer的特點分析
6 2 Transformer在NLP中的應用
6 2 1 BERT的基本原理和訓練方法
6 2 2 GPT的基本原理和訓練方法
6 3 Transformer在視覺領域中的應用
6 3 1 視覺Transformer
6 3 2 其他視覺Transformer
6 3 3 受ViT啟發解決視覺問題的多層感知機
6 4 小結
思考與練習
第7章 知識圖譜
7 1 知識圖譜的起源
7 1 1 知識工程和專家系統
7 1 2 語義網路、語義網、鏈接數據和知識圖譜
7 1 3 知識圖譜的定義
7 2 知識圖譜的架構
7 2 1 邏輯架構
7 2 2 技術架構
7 3 知識抽取
7 3 1 非結構化數據的知識抽取
7 3 2 結構化數據的知識抽取
7 3 3 半結構化數據的知識抽取
7 4 知識融合
7 4 1 知識融合的基本技術流程
7 4 2 典型知識融合工具
7 4 3 實體鏈接
7 4 4 知識合併
7 5 知識加工
7 5 1 實體構建
7 5 2 知識推理
7 5 3 質量評估
7 5 4 知識更新
7 6 小結
思考與練習
第8章 圖神經網路
8 1 圖論基礎與圖譜理論
8 1 1 圖論基礎
8 1 2 圖譜理論
8 2 圖神經網路基本原理
8 2 1 圖神經網路的基本操作
8 2 2 多層GNN
8 2 3 GNN應用場景
8 3 圖神經網路分類
8 4 卷積圖神經網路
8 4 1 基於圖譜理論的ConvGNN
8 4 2 基於空間的ConvGNN
8 5 圖注意力網路
8 6 圖生成網路
8 7 圖時空網路
8 8 小結
思考與練習
第9章 生成式人工智慧模型
9 1 變分自編碼器
9 1 1 原理概念
9 1 2 訓練方法
9 1 3 應用方法
9 2 生成對抗網路
9 2 1 GAN的基本原理
9 2 2 GAN網路的幾種結構
9 2 3 GAN訓練中生成與訓練集之間的相似評價方法
9 3 流模型
9 3 1 流模型的工作原理
9 3 2 流模型的常見分類方法
9 3 3 常見的流模型轉換函數設計
9 4 擴散模型
9 4 1 去噪擴散概率模型DDPM
9 4 2 基於分數匹配的隨
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