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开启人工智能之门——运用Excel体验学AI 原书第2版 版权信息
- ISBN：9787111696612
- 条形码：9787111696612 ; 978-7-111-69661-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
开启人工智能之门——运用Excel体验学AI 原书第2版 本书特色
通过Excel的示例程序，实际体验AI技术 涵盖支撑人工智能各种领域的基础知识。
开启人工智能之门——运用Excel体验学AI 原书第2版 内容简介
本书分12章介绍了支撑人工智能各领域的基础知识，包括神经网络、模糊控制、遗传算法、问题解决、搜索算法、游戏算法、机器学习、知识表示、专家系统和智能体等，并通过模拟方式对人工智能的基本思路进行了阐述，同时还讲解了目前应用于人工智能编程的Lisp和Prolog语言。书中涵盖的技术已经得到实际运用，其作为人工智能研究的基础，对读者理解人工智能极其重要。本书共12章，各章内容相互独立，可不分先后顺序阅读。其中，第2章~第10章均通过Excel的示例程序对书中介绍的各种技术进行了模拟体验。本书能使读者实际体验AI技术，感受其效果，从而在一定程度上了解人工智能的原理。书中涵盖的各种理论浅显易懂，适合人工智能入门人员阅读。对于工作当中需要接触人工智能的科技工作者、计划在人工智能领域发展的学生来说，值得一读。
开启人工智能之门——运用Excel体验学AI 原书第2版 目录
目录
前言
本书的阅读方法
第1章人工智能充满梦想
1.1人工智能会超越人类？
1.2人工智能的研究课题
1.3人工智能技术的初步考察
第2章机器模拟人类大脑=神经网络
2.1人脑模型和神经网络的思路
2.2感知机（Perceptron）
2.3霍普菲尔德神经网络（Hopfield Neural Network）
2.4自编码器（Autoencoder）
2.5其他神经网络
第3章通过机器控制人类的模糊性=模糊控制
3.1模糊控制的思路
3.2模糊推理
3.3模糊控制
3.4模糊关系
第4章灵活借鉴适者生存的进化规律=遗传算法
4.1遗传算法的思路
4.2遗传算法的具体事例
4.3遗传算法的应用
目录开启人工智能之门——运用Excel体验学AI第5章有效解决身边问题=问题解决
5.1问题解决方法
5.2问题解决的具体事例
第6章如何选择*有效的路径？=搜索算法
6.1搜索算法的分类
6.2系统搜索（Systematic Search）
6.3启发式搜索（Heuristic Search）
6.4搜索算法汇总
第7章出现对手时的应对方法=游戏算法
7.1Min-Max算法
7.2α-β剪枝算法
第8章通过机器模拟人类学习的过程=机器学习
8.1机器学习的基本思路
8.2版本空间法（Version Space Method）
8.3深度学习（Deep Learning）
第9章通过在机器上表示人类知识就能代替人类工作=
知识表示和专家系统9.1知识表示（Knowledge Representation）
9.2专家系统（Expert System）
第10章将人类自主性交给机器管理=智能体
10.1智能体的经典问题
10.2智能体的思路
10.3多智能体
第11章人工智能的开创性计算机语言=Lisp
11.1表处理（List Processing）
11.2λ运算（Lambda Calculus）
11.3Lisp语言
11.4Lisp处理系统
第12章记录事件关系的计算机语言=Prolog
12.1命题逻辑（Propositional Logic）
12.2谓词逻辑（Predicate Logic）
12.3Prolog语言的发展
12.4Prolog语言
12.5Prolog处理系统
附录
附录A术语
附录B理解本书所需数学知识
参考文献
前言
本书的阅读方法
第1章人工智能充满梦想
1.1人工智能会超越人类？
1.2人工智能的研究课题
1.3人工智能技术的初步考察
第2章机器模拟人类大脑=神经网络
2.1人脑模型和神经网络的思路
2.2感知机（Perceptron）
2.3霍普菲尔德神经网络（Hopfield Neural Network）
2.4自编码器（Autoencoder）
2.5其他神经网络
第3章通过机器控制人类的模糊性=模糊控制
3.1模糊控制的思路
3.2模糊推理
3.3模糊控制
3.4模糊关系
第4章灵活借鉴适者生存的进化规律=遗传算法
4.1遗传算法的思路
4.2遗传算法的具体事例
4.3遗传算法的应用
目录开启人工智能之门——运用Excel体验学AI第5章有效解决身边问题=问题解决
5.1问题解决方法
5.2问题解决的具体事例
第6章如何选择*有效的路径？=搜索算法
6.1搜索算法的分类
6.2系统搜索（Systematic Search）
6.3启发式搜索（Heuristic Search）
6.4搜索算法汇总
第7章出现对手时的应对方法=游戏算法
7.1Min-Max算法
7.2α-β剪枝算法
第8章通过机器模拟人类学习的过程=机器学习
8.1机器学习的基本思路
8.2版本空间法（Version Space Method）
8.3深度学习（Deep Learning）
第9章通过在机器上表示人类知识就能代替人类工作=
知识表示和专家系统9.1知识表示（Knowledge Representation）
9.2专家系统（Expert System）
第10章将人类自主性交给机器管理=智能体
10.1智能体的经典问题
10.2智能体的思路
10.3多智能体
第11章人工智能的开创性计算机语言=Lisp
11.1表处理（List Processing）
11.2λ运算（Lambda Calculus）
11.3Lisp语言
11.4Lisp处理系统
第12章记录事件关系的计算机语言=Prolog
12.1命题逻辑（Propositional Logic）
12.2谓词逻辑（Predicate Logic）
12.3Prolog语言的发展
12.4Prolog语言
12.5Prolog处理系统
附录
附录A术语
附录B理解本书所需数学知识
参考文献
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