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人工智能教程(第2版)
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商品名称:人工智能教程(第2版)
物料号 :46166-00
重量:0.000千克
ISBN:9787040461664
出版社:高等教育出版社
出版年月:2016-09
作者:张仰森 黄改娟
定价:39.00
页码:420
装帧:平装
版次:2
字数:590
开本:16开
套装书:否

本书是作者依据自己的教学实践,学习、吸纳前辈经验,归纳、提炼、创新而形成的具有自己特色的教材。书中比较系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术,介绍了人工智能技术的最新发展。

全书共分两大篇,包括10章内容。第一篇为原理篇,主要论述知识表示、知识获取以及知识运用三大问题,包括人工智能的基本概念及其发展状况、知识表示方法、确定性推理方法、不确定推理方法、搜索策略、机器学习等内容。第二篇为应用篇,涉及自然语言理解、专家系统、人工神经网络与遗传算法等研究领域,并在第10章对数据挖掘和Agent技术等热点研究领域进行了介绍。每章都给出了大量的例题和习题,在例题的讲解上突出了解题方法。

本书的特色是简明、实用,逻辑性强,可读性好,注重学生动手解题能力,培养学生正确的思维方法,让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术,提高对人工智能习题的求解能力。

本书可作为高等学校相关专业高年级本科生和研究生的教材,也可供从事人工智能研究和应用的科技工作者参考。还可供同等学力申请硕士学位人员以及参加其他考试的相关人员参考。

前辅文
第一篇 原理篇
  第1章 绪论
   1.1 人工智能的诞生及发展
   1.2 人工智能的定义
   1.3 人工智能研究的方法及途径
   1.4 人工智能的研究及应用领域
   习题1
  第2章 知识表示方法
   2.1 概述
   2.2 一阶谓词逻辑表示法
   2.3 产生式表示法
   2.4 语义网络表示法
   2.5 框架表示法
   2.6 面向对象的表示法
   2.7 脚本表示法
   2.8 过程表示法
   2.9 状态空间表示法
   2.10 与/或树表示法
   习题2
  第3章 确定性推理方法
   3.1 推理概述
   3.2 命题逻辑
   3.3 谓词逻辑
   3.4 自然演绎推理方法
   3.5 归结推理方法
   3.6 归结过程的控制策略
   习题3
  第4章 不确定推理方法
   4.1 不确定推理概述
   4.2 可信度方法
   4.3 主观Bayes方法
   4.4 证据理论
   4.5 模糊推理
   习题4
  第5章 搜索策略
   5.1 搜索的概念及种类
   5.2 盲目搜索策略
   5.3 启发式搜索策略
   5.4 与/或树的盲目搜索
   5.5 与/或树的有序搜索
   5.6 博弈树的启发式搜索
   习题5
  第6章 机器学习
   6.1 概述
   6.2 机器学习系统的基本模型
   6.3 机械学习
   6.4 传授式学习
   6.5 类比学习
   6.6 归纳学习
   6.7 基于解释的学习
   6.8 ID3判定树算法
   6.9 深度机器学习
  习题6
第二篇 应用篇
  第7章 自然语言理解
   7.1 自然语言及其理解
   7.2 词法分析
   7.3 句法分析
   7.4 语义分析
   7.5 大规模真实文本的处理
   7.6 基于语料库的自然语言建模方法
   习题7
  第8章 专家系统
   8.1 专家系统概述
   8.2 专家系统的基本结构
   8.3 知识获取
   8.4 专家系统的设计与建造
   8.5 专家系统的评价
   8.6 专家系统开发工具
   8.7 新一代专家系统的发展
   习题8
  第9章 人工神经网络与遗传算法
   9.1 神经网络的基本概念及组成特性
   9.2 感知器模型及其学习算法
   9.3 反向传播模型及其学习算法
   9.4 Hopfield模型及其学习算法
   9.5 人工神经网络的应用
   9.6 遗传算法的概念与原理
   9.7 遗传算法的应用
   习题9
  第10章 数据挖掘与主体技术
   10.1 数据挖掘及其应用
   10.2 主体技术及其应用
   习题10
附录 同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试部分真
参考文献

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