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人工智能导论 版权信息
- ISBN：9787576313000
- 条形码：9787576313000 ; 978-7-5763-1300-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能导论 内容简介
本书主要内容有人工智能的知识表示方法 ; 搜索、推理、智能仿生算法等机器思维技术 ; 人工神经网络、卷积神经网络等机器学习和深度学习算法。扩展内容是人工智能的主流算法 —— Python语言和人工智能典型应用案例。本书采用模块化的内容结构, 是为了方便高职院校根据具体情况选择内容。
人工智能导论 目录
模块一 人工智能概念建构
1.1 走近人工智能
1.1.1 会下围棋的阿尔法狗
1.1.2 能听会说的智能精灵
1.1.3 能识会辨的智能识别系统
1.1.4 善解人意的智能客服
1.1.5 高仿真的智能媒体
1.1.6 高精准的智能医疗
1.1.7 多才多艺的智能机器人
1.1.8 日臻完善的机器翻译
1.1.9 技术娴熟的自动驾驶
1.1.10 才学过人的专家系统
1.2 人工智能的由来与发展
1.2.1 图灵测试
1.2.2 人工智能的正式诞生
1.2.3 人工智能的定义
1.2.4 人工智能的发展历程
1.2.5 我国人工智能的发展及现状
1.3 人工智能的主要技术内容
1.3.1 知识表示
1.3.2 机器感知
1.3.3 机器思维
1.3.4 机器学习
1.3.5 机器行为
模块二 人工智能技术浅探
2.1 知识表示技术
2.1.1 一阶谓词表示法
2.1.2 产生式规则表示法
2.1.3 结构性知识的表示方法
2.2 推理技术
2.2.1 推理概述
2.2.2 自然演绎推理
2.2.3 归结反演推理
2.2.4 可信度推理
2.2.5 似然推理
2.2.6 模糊推理
2.2.7 推理技术的典型应用
2.3 搜索技术
2.3.1 搜索概述
2.3.2 盲目搜索技术
2.3.3 启发式搜索策略
2.3.4 A搜索算法与A*搜索算法
2.3.5 搜索技术的典型应用场景
2.4 遗传算法
2.4.1 基本遗传算法
2.4.2 改进遗传算法简介
2.5 群智能算法简介
2.5.1 粒子群优化算法
2.5.2 蚁群优化算法
2.6 机器学习简介
2.6.1 机器学习的主要类型
2.6.2 机器学习的常用算法
2.7 人工神经网络简介
2.7.1 神经网络概述
2.7.2 BP神经网络学习算法及其应用
2.7.3 Hopfield神经网络及其应用
2.8 深度学习算法简介
2.8.1 卷积神经网络简介
2.8.2 胶囊网络简介
2.8.3 生成对抗网络简介
模块三 人工智能算法语言浅尝
3.1 初识Python
3.1.1 Python语言概述
3.1.2 Python语言的特点
3.1.3 Python开发环境搭建
3.1.4 Python程序运行方法
3.2 Python语法要素认知
3.2.1 Python程序格式基本规范
3.2.2 Python语法要素
3.2.3 数据类型
3.3 Python程序设计尝试
3.3.1 流程控制类程序设计体验
3.3.2 列表与元组应用程序设计体验
3.3.3 字典与集合应用程序设计体验
3.3.4 函数应用程序设计体验
3.3.5 第三方库应用程序设计体验
模块四 人工智能典型应用案例简析
4.1 手写数字识别
4.1.1 案例简介
4.1.2 相关技术
4.1.3 算法思想
4.1.4 算法实现
4.2 花卉分类
4.2.1 案例简介
4.2.2 相关技术
4.2.3 算法思想
4.2.4 算法实现
4.3 动物识别专家系统
4.3.1 案例简介
4.3.2 相关技术
4.3.3 算法思想
4.3.4 算法实现
4.4 人脸表情识别
4.4.1 案例简介
4.4.2 相关技术
4.4.3 算法思想
4.4.4 算法实现
参考文献
1.1 走近人工智能
1.1.1 会下围棋的阿尔法狗
1.1.2 能听会说的智能精灵
1.1.3 能识会辨的智能识别系统
1.1.4 善解人意的智能客服
1.1.5 高仿真的智能媒体
1.1.6 高精准的智能医疗
1.1.7 多才多艺的智能机器人
1.1.8 日臻完善的机器翻译
1.1.9 技术娴熟的自动驾驶
1.1.10 才学过人的专家系统
1.2 人工智能的由来与发展
1.2.1 图灵测试
1.2.2 人工智能的正式诞生
1.2.3 人工智能的定义
1.2.4 人工智能的发展历程
1.2.5 我国人工智能的发展及现状
1.3 人工智能的主要技术内容
1.3.1 知识表示
1.3.2 机器感知
1.3.3 机器思维
1.3.4 机器学习
1.3.5 机器行为
模块二 人工智能技术浅探
2.1 知识表示技术
2.1.1 一阶谓词表示法
2.1.2 产生式规则表示法
2.1.3 结构性知识的表示方法
2.2 推理技术
2.2.1 推理概述
2.2.2 自然演绎推理
2.2.3 归结反演推理
2.2.4 可信度推理
2.2.5 似然推理
2.2.6 模糊推理
2.2.7 推理技术的典型应用
2.3 搜索技术
2.3.1 搜索概述
2.3.2 盲目搜索技术
2.3.3 启发式搜索策略
2.3.4 A搜索算法与A*搜索算法
2.3.5 搜索技术的典型应用场景
2.4 遗传算法
2.4.1 基本遗传算法
2.4.2 改进遗传算法简介
2.5 群智能算法简介
2.5.1 粒子群优化算法
2.5.2 蚁群优化算法
2.6 机器学习简介
2.6.1 机器学习的主要类型
2.6.2 机器学习的常用算法
2.7 人工神经网络简介
2.7.1 神经网络概述
2.7.2 BP神经网络学习算法及其应用
2.7.3 Hopfield神经网络及其应用
2.8 深度学习算法简介
2.8.1 卷积神经网络简介
2.8.2 胶囊网络简介
2.8.3 生成对抗网络简介
模块三 人工智能算法语言浅尝
3.1 初识Python
3.1.1 Python语言概述
3.1.2 Python语言的特点
3.1.3 Python开发环境搭建
3.1.4 Python程序运行方法
3.2 Python语法要素认知
3.2.1 Python程序格式基本规范
3.2.2 Python语法要素
3.2.3 数据类型
3.3 Python程序设计尝试
3.3.1 流程控制类程序设计体验
3.3.2 列表与元组应用程序设计体验
3.3.3 字典与集合应用程序设计体验
3.3.4 函数应用程序设计体验
3.3.5 第三方库应用程序设计体验
模块四 人工智能典型应用案例简析
4.1 手写数字识别
4.1.1 案例简介
4.1.2 相关技术
4.1.3 算法思想
4.1.4 算法实现
4.2 花卉分类
4.2.1 案例简介
4.2.2 相关技术
4.2.3 算法思想
4.2.4 算法实现
4.3 动物识别专家系统
4.3.1 案例简介
4.3.2 相关技术
4.3.3 算法思想
4.3.4 算法实现
4.4 人脸表情识别
4.4.1 案例简介
4.4.2 相关技术
4.4.3 算法思想
4.4.4 算法实现
参考文献
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人工智能导论 作者简介
李桂秋，女，教授，黑龙江伊春人。毕业于哈尔滨工程大学计算机及应用专业。现就职于常州机电职业技术学院，主要从事高职教育教学研究和电子信息、计算机类相关专业教学工作。曾主编普通高等教育“十一五” 规划教材《计算机硬件技术基础》教材和2021年江苏省高等学校重点建设教材《传感器与传感电路技术》，主持江苏省高等学校精品课程《计算机硬件技术基础》建设，主持或参与多项省、市级教科研课题研究，在 核心期刊上发表教科研论文十余篇。主编的《计算机硬件技术基础》教材获评2007年江苏省高等学校精品教材；主持制作的《计算机硬件技术基础》多媒体课件，获评2018年江苏省高等学校 多媒体课件一等奖；率队参加2018年江苏省高等职业院校信息化教学大赛，获信息化教学设计二等奖。
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