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    該商品所屬分類:圖書 -> 大中專高職
    【市場價】
    286-416
    【優惠價】
    179-260
    【作者】 楊傑等 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111649007
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    出版社:機械工業出版社
    ISBN:9787111649007
    商品編碼:69672751660

    品牌:文軒
    出版時間:2020-05-01
    代碼:35

    作者:楊傑等

        
        
    "
    作  者:楊傑 等 著
    /
    定  價:35
    /
    出 版 社:機械工業出版社
    /
    出版日期:2020年05月01日
    /
    頁  數:202
    /
    裝  幀:平裝
    /
    ISBN:9787111649007
    /
    目錄
    ●前言
    第1章 緒論
    導讀
    1.1 人工智能的定義
    1.2 人工智能的誕生
    1.3 人工智能研究的各種學派及其理論
    1.4 人工智能的研究及應用領域
    本章小結
    參考文獻
    第2章 人腦認知
    導讀
    2.1 腦科學與腦認知
    2.2 腦構造與腦神經
    2.3 視覺和聽覺感知
    2.4 記憶與思維認知
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第3章 經典人工智能
    導讀
    3.1 知識表示方法
    3.2 搜索技術
    3.3 知識推理
    3.4 不確定性推理
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第4章 經典人工神經網絡
    導讀
    4.1 人工神經網絡概述
    4.2 單層前向網絡分類器
    4.3 多層前向網絡
    4.4 單層反饋網絡
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第5章 優化與智能計算
    導讀
    5.1 優化的基本概念
    5.2 凸優化、梯度下降與隨機梯度
    5.3 智能優化方法
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第6章 統計學習方法
    導讀
    6.1 統計學習的基本概念
    6.2 小二乘與壓縮感知
    6.3 支持向量機及核方法
    6.4 決策樹、集成學習和隨機森林
    6.5 無監督學習
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第7章 深度學習
    導讀
    7.1 深度學習概述
    7.2 卷積神經網絡
    7.3 循環神經網絡
    7.4 長短期記憶網絡
    7.5 深度學習在圖像語義分割的應用
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第8章 強化學習
    導讀
    8.1 什麼是強化學習
    8.2 強化學習基礎
    8.3 基於模型的強化學習方法
    8.4 無模型的強化學習方法
    8.5 基於直接策略搜索的強化學習方法
    8.6 強化學習前沿
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第9章 自然語言處理
    導讀
    9.1 自然語言處理概述
    9.2 自然語言處理基礎
    9.3 文本解析
    9.4 文本向量化表示
    9.5 語言模型與預測
    9.6 機器翻譯
    本章小結
    習題
    參考文獻
    第10章 智能機器人
    導讀
    10.1 智能機器人的分類
    10.2 智能機器人的相關技術
    10.3 智能機器人的現狀
    10.4 智能機器人的廣泛應用
    10.5 工業智能機械臂
    10.6 智能汽車
    10.7 腦控機器人
    本章小結
    習題
    參考文獻
    內容簡介
    本書內容主要涉及人工智能經典及實用的關鍵技術,以及人工智能近年來近期新發展的技術,具體包括人腦認知、經典人工智能、經典人工神經網絡、優化與智能計算、統計學習方法、深度學習、強化學習、自然語言處理、智能機器人。為了便於讀者理解,在介紹關鍵技術的同時,列舉了一些應用實例;主要章後均附有習題。 本書結合了編者多年來從事人工智能科研和教學的經驗,注重內容的實用性和優選性。本書可作為普通高等院校理工科專業的“人工智能”通識課程的教材。



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