人工智能基础与应用

作者:樊重俊

出版:清华大学出版社

年代:2020 更多图书信息

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图书简介

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。《人工智能基础与应用》以人工智能为主要研究对象,较全面地介绍人工智能的基本原理、常见算法和应用技术。全书共分为12章,主要内容包括绪论、知识与知识表示、自动推理与专家系统、搜索算法与智能计算、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言与语音处理、智能机器人以及大数据与区块链、Python编程基础等。同时,为了便于读者自学,每章结尾附有小结与习题,便于读者进一步巩固所学知识。
《人工智能基础与应用》全面系统地介绍了人工智能的理论体系,在内容编排上不仅注重基本理论的讲述,而且以发展的眼光设计各章知识点和习题,引导学生去思考人工智能理论知识的应用与实践,使得理论学习更加生动直观,便于培养此类学生对人工智能理论的理解和应用能力。《人工智能基础与应用》面向高等院校管理学院的诸多专业,可作为高等院校经济管理类专业本科生人工智能课程要求重点掌握人工智能的基本理论知识、相关算法的初步实践操作以及Python编程基础的教材,也可作为成人教育和自学考试同名课程的参考教材,还可供从事人工智能领域研究、开发和应用的研究人员和工程技术人员阅读参考。
《人工智能基础与应用》配套的电子课件和课后习题参考答案可以到http://www.tupwk.com.cn/downpage网站下载,也可以通过扫描前言中的二维码来下载。

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编辑推荐

《人工智能基础与应用》全面系统地介绍了人工智能的理论体系,在内容编排上不仅注重基本理论的讲述,而且以发展的眼光设计各章知识点和习题,引导学生去思考人工智能理论知识的应用与实践,使得理论学习更加生动直观,便于培养此类学生对人工智能理论的理解和应用能力。

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目录

目 录

第1章 绪论 1
1.1 人工智能的概念 1
1.1.1 智能 1
1.1.2 人工智能 4
1.1.3 图灵测试 4
1.2 人工智能发展简史 5
1.2.1 孕育阶段 5
1.2.2 形成阶段 5
1.2.3 发展阶段 6
1.2.4 人工智能的学派 8
1.3 人工智能的研究及应用领域 12
1.4 人工智能的发展现状和趋势 18
1.5 本章小结 20
1.6 习题 20
参考文献 20
第2章 知识与知识表示 22
2.1 知识与知识表示的内涵 22
2.1.1 知识的概念 22
2.1.2 知识的特征 23
2.1.3 知识表示的概念 24
2.2 知识表示方法 24
2.2.1 一阶谓词逻辑表示法 24
2.2.2 产生式表示法 33
2.2.3 状态空间表示法 36
2.2.4 框架表示法 40
2.3 知识图谱及其应用 44
2.3.1 知识图谱概述 44
2.3.2 知识图谱应用示例 45
2.4 本章小结 47
2.5 习题 48
参考文献 48
第3章 自动推理与专家系统 50
3.1 自动推理基本知识 50
3.1.1 确定性推理 50
3.1.2 不确定性推理 59
3.2 专家系统 63
3.2.1 专家系统的内涵 63
3.2.2 专家系统的结构 63
3.2.3 专家系统的设计与实现 66
3.2.4 专家系统的应用与发展 71
3.3 本章小结 77
3.4 习题 78
参考文献 78
第4章 搜索算法与智能计算 80
4.1 搜索算法 80
4.1.1 盲目搜索策略 81
4.1.2 启发式搜索 83
4.1.3 博弈搜索策略 89
4.2 遗传算法 91
4.2.1 基本遗传算法 91
4.2.2 遗传算法的基本操作 93
4.2.3 遗传算法的一般步骤 99
4.2.4 遗传算法的应用 100
4.3 蚁群算法 100
4.3.1 蚁群算法的基本思想 101
4.3.2 基本的蚁群算法模型 101
4.3.3 蚁群算法的参数选择 103
4.3.4 蚁群算法的应用 103
4.4 粒子群优化算法 105
4.4.1 粒子群优化算法的基本原理 105
4.4.2 粒子群优化算法的流程 106
4.4.3 粒子群优化算法的参数分析 107
4.4.4 粒子群优化算法的应用 108
4.5 本章小结 110
4.6 习题 110
参考文献 112
第5章 机器学习 113
5.1 机器学习的概念与类型 113
5.1.1 机器学习的概念 113
5.1.2 机器学习的类型 114
5.2 机器学习的流程 119
5.2.1 模型 119
5.2.2 训练 120
5.3 模型性能度量 122
5.3.1 模型精度 122
5.3.2 查准率、查全率与F值 122
5.3.3 ROC与AUC 123
5.4 常见分类方法 124
5.4.1 逻辑回归与Softmax回归 124
5.4.2 KNN 126
5.4.3 朴素贝叶斯 129
5.4.4 决策树 130
5.4.5 支持向量机 132
5.5 常见聚类方法 137
5.5.1 原型聚类 137
5.5.2 密度聚类 138
5.5.3 层次聚类 141
5.6 集成学习 142
5.7 本章小结 143
5.8 习题 143
参考文献 144
第6章 深度学习(1) 145
6.1 神经元与神经网络 145
6.1.1 神经元模型 146
6.1.2 神经网络的结构 147
6.1.3 神经网络的优化算法 148
6.1.4 神经网络的发展历程 151
6.2 BP神经网络 152
6.2.1 BP神经网络的结构 152
6.2.2 BP神经网络的基本原理 153
6.2.3 BP学习算法 153
6.2.4 BP神经网络在模式识别中的应用 155
6.3 卷积神经网络 156
6.3.1 卷积神经网络的结构 157
6.3.2 卷积神经网络的模型实例 162
6.3.3 几种典型的卷积神经网络 163
6.4 循环神经网络 164
6.4.1 循环神经网络的结构 165
6.4.2 BPTT学习算法 166
6.4.3 梯度消失和梯度爆炸 167
6.4.4 基于门控机制的循环神经网络 167
6.5 贝叶斯深度学习 170
6.5.1 贝叶斯公式 170
6.5.2 贝叶斯深度学习 171
6.5.3 基于贝叶斯深度学习的预测和训练 172
6.5.4 贝叶斯深度学习框架 173
6.6 本章小结 174
6.7 习题 174
参考文献 176
第7章 深度学习(2) 177
7.1 注意力与记忆机制 177
7.1.1 注意力 177
7.1.2 注意力机制 178
7.1.3 常见的记忆方式 180
7.1.4 典型的记忆网络 183
7.1.5 典型场景应用 184
7.2 自编码器 185
7.2.1 传统自编码器 185
7.2.2 改进的自编码器 186
7.2.3 自编码器的应用 192
7.3 强化学习 194
7.3.1 强化学习的基本原理 194
7.3.2 强化学习的分类及任务 195
7.3.3 强化学习算法 195
7.3.4 强化学习的主要应用 197
7.4 对抗学习 198
7.4.1 GAN的提出背景 198
7.4.2 GAN的核心原理 200
7.4.3 GAN的学习方法 201
7.4.4 GAN的衍生模型 202
7.4.5 GAN的应用领域 203
7.4.6 GAN的思考与展望 204
7.5 联邦学习 207
7.5.1 联邦学习的提出背景 207
7.5.2 联邦学习的基本内涵 207
7.5.3 联邦学习的应用探索 209
7.6 本章小结 210
7.7 习题 211
参考文献 211
第8章 计算机视觉 213
8.1 计算机视觉概述 213
8.2 图像的分析和理解 215
8.2.1 基于浅层模型的方法 216
8.2.2 基于深度模型的方法 219
8.3 计算机视觉的典型应用 222
8.3.1 模式识别 222
8.3.2 动态行为分析 225
8.3.3 机器视觉 226
8.4 本章小结 227
8.5 习题 228
参考文献 228
第9章 自然语言处理与语音处理 229
9.1 自然语言处理 229
9.1.1 自然语言处理概述 229
9.1.2 情感分类 233
9.1.3 机器翻译 244
9.1.4 自然语言人机交互 246
9.2 语音处理 256
9.2.1 语音识别 256
9.2.2 语音合成 261
9.2.3 语音转换 265
9.3 本章小结 266
9.4 习题 267
参考文献 267
第10章 机器人 269
10.1 机器人概述 269
10.1.1 机器人的定义 269
10.1.2 机器人的分类 270
10.1.3 机器人的特性 271
10.1.4 机器人三原则 271
10.1.5 智能机器人的发展历程 271
10.2 机器人的基本构成 272
10.3 机器人的工作原理 273
10.4 人工智能技术在机器人中的应用 274
10.4.1 智能感知 275
10.4.2 智能导航与规划 277
10.4.3 智能控制与操作 279
10.4.4 智能交互 280
10.5 机器人的应用 282
10.5.1 机器人的典型应用场景 282
10.5.2 智能机器人的发展展望 287
10.6 本章小结 289
10.7 习题 289
参考文献 289
第11章 大数据与区块链 291
11.1 大数据 291
11.1.1 大数据的基本概念与特征 291
11.1.2 大数据的应用 293
11.1.3 大数据的关键技术 297
11.1.4 大数据与云计算、物联网的关系 303
11.1.5 大数据与人工智能应用探讨 303
11.2 区块链 306
11.2.1 区块链概述 306
11.2.2 区块链的技术基础 308
11.2.3 区块链与人工智能 310
11.2.4 区块链的应用探讨与展望 314
11.3 大数据与区块链的关系 316
11.4 本章小结 317
11.5 习题 318
参考文献 318
第12章 Python编程基础 319
12.1 Python——编程语言 319
12.2 Python——解释器 320
12.3 安装Python 321
12.4 使用Python 321
12.4.1 Python shell 321
12.4.2 运行完整的Python程序 322
12.4.3 使用IDE编写代码 322
12.4.4 与Python交互 322
12.5 编写Python代码 322
12.5.1 Python基础语法 322
12.5.2 数学运算 325
12.5.3 导入新的库和函数 326
12.5.4 函数式编程 328
12.6 PyPI软件仓库——Python包索引 329
12.7 NumPy库 330
12.7.1 NumPy简史 330
12.7.2 安装NumPy 330
12.7.3 ndarray对象 331
12.7.4 基本操作 335
12.8 Pandas库 338
12.8.1 Pandas:Python数据 分析库 338
12.8.2 安装Pandas 338
12.8.3 测试Pandas是否安装成功 339
12.8.4 Pandas数据结构简介 339
12.9 matplotlib库 347
12.9.1 安装matplotlib 348
12.9.2 pyplot模块 348
12.9.3 为图表添加更多元素 353
12.10 本章小结 357
12.11 习题 357
参考文献 358
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作者:樊重俊
出版:清华大学出版社

ISBN:9787302559474

出版日期:2020-09-01

清华大学出版社

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月,是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府,秉承清华人“自强不息,厚德载物”的人文精神,清华大学出版社在短短二十多年的时间里,迅速成长起来。作为来自一流大学的出版单位,清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向,把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务,并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金,逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色,在教育出版领域树立了强势品牌。目前,清华版教材已在全国一百多所院校得到广泛使用。高品质、多层次的计算机图书是清华大学出版社的一大品牌支柱。20世纪80年代末,在席卷全球的信息化浪潮中,清华大学出版社快速切入计算机图书市场,逐渐成为并一直保持这一市场的领先地位,为发展中国计算机教育做出了巨大贡献。

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