艾博士-深入淺出人工智能 馬少平 9787302666509 【台灣高等教育出版社】

作者簡介 馬少平，清華大學計算機系教授，博世知識表示與推理冠名教授，現任清華大學「天工」智能計算研究院常務副院長，人工智慧研究院信息獲取研究中心主任，中國人工智慧學會副監事長，中國中文信息學會副理事長，長期從事智能信息處理工作，在信息檢索、推薦系統方面取得了優秀成果。同時，馬少平教授從事人工智慧導論的教學工作長達20多年，在人工智慧教育領域有豐富經驗。

目錄 第0篇 什麼是人工智慧
0 1 人工智慧的誕生
0 2 人工智慧的5個發展時代
0 2 1 初期時代
0 2 2 知識時代
0 2 3 特徵時代
0 2 4 數據時代
0 2 5 大模型時代
0 3 人工智慧的定義
0 4 圖靈測試與中文屋子問題
0 4 1 圖靈測試
0 4 2 中文屋子問題
0 5 第三代人工智慧
0 6 總結
第1篇 神經網路是如何實現的
1 1 從數字識別談起
1 2 神經元與神經網路
1 3 神經網路是如何訓練的
1 4 卷積神經網路
1 5 梯度消失問題
1 6 過擬合問題
1 7 深度學習框架
1 8 總結
第2篇 計算機是如何學會下棋的
2 1 能窮舉嗎？
2 2 極小-極大模型
2 3 a-B剪枝演算法
2 4 蒙特卡洛樹搜索
2 5 AlphaGo是如何下棋的
2 6 總結
第3篇 計算機是如何找到最優路徑的
3 1 路徑搜索問題
3 2 寬度優先搜索演算法
3 3 迪傑斯特拉演算法
3 4 啟髮式搜索
3 4 1 A演算法
3 4 2 A"演算法
3 4 3 定義h函數的一般原則
3 5 深度優先搜索演算法
3 6 動態規劃與Viterbi演算法
3 7 總結
第4篇 統計機器學習方法是如何實現分類與聚類的
4 1 統計學習方法
4 2 樸素貝葉斯方法
4 3 決策樹
4 3 1 決策樹演算法——ID3演算法
4 3 2 決策樹演算法——C4 5演算法
4 4 k近鄰方法
4 5 支持向量機
4 5 1 什麼是支持向量機
4 5 2 線性可分支持向量機
4 5 3 線性支持向量機
4 5 4 非線性支持向量機
4 5 5 核函數與核方法
4 5 6 支持向量機用於多分類問題
4 6 k均值聚類演算法
4 7 層次聚類演算法
4 8 驗證與測試問題
4 9 總結
第5篇 專家系統是如何實現的
5 1 什麼是專家系統
5 2 推理方法
5 3 一個簡單的專家系統
5 4 非確定性推理
5 4 1 事實的表示
5 4 2 規則的表示
5 4 3 邏輯運算
5 4 4 規則運算
5 4 5 規則合成
5 5 專家系統工具
5 6 專家系統的應用
5 7 專家系統的局限性
5 8 總結
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