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    該商品所屬分類:圖書 -> 中國科學技術出版社
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    317-460
    【作者】 李德毅 
    【出版社】中國科學技術出版社 
    【ISBN】9787504681195
    【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:中國科學技術出版社
    ISBN:9787504681195
    版次:1

    商品編碼:12421469
    品牌:中國科學技術出版社
    包裝:平裝

    叢書名:中國科協新一代信息技術繫列叢書
    開本:16開
    出版時間:2018-08-01

    用紙:膠版紙
    頁數:276
    字數:328000

    作者:李德毅

        
        
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    產品特色

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    編輯推薦

    20世紀40年代以來,以電子、通信、計算機和網絡技術為標志的第三次技術革命,將人類文明歷帶入信息時代,世界正在進入以信息產業為主導的新經濟發展時期,越來越多地依靠信息資源的開發來精確調控物質資源和能量資源的使用。人工智能作為新一代信息技術的標志,是信息技術發展和信息社會需求到達一定階段的產物。在政府積極引導和企業戰略布局等推動下,人工智能產業從無到有,規模快速壯大,創新能力顯著增強,服務能力大幅提升,應用範疇不斷拓展,並為雲計算、大數據、物聯網等新興領域的發展提供了基礎支撐。
    與此同時,對人工智能人纔的需求也極為迫切。據國家工信部統計預測,未來3年將是我國人工智能產業人纔需求相對集中的時期,尤其是能將人工智能與應用領域高效融合的跨界型人纔極為緊缺。2017年,教育部、人社部、工信部聯合印發《制造業人纔發展規劃指南》,對制造業十大重點領域的人纔需求作出預測,排在首位的也是“新一代信息技術產業”人纔。國家教育部正在實施的新工科計劃也倡導打破舊有學科、專業與課程邊界,在機械、電氣、土木、建築等各類工程專業的課程設計中融入新一代信息技術內容。在此形勢下,為加速新一代信息技術人纔培養,滿足數字經濟發展的人纔需求,為實現經濟高質量發展提供人纔支撐,中國科學技術協會策劃並組織編制以雲計算、大數據、人工智能等為代表的新一代信息技術繫列叢書,中國科學技術協會黨組書記、常務副主席、書記處書記懷進鵬院士主持下,成立了新一代信息技術叢書編制委員會,聘請梅宏院士為叢書編委會主任,李培根院士、李駿院士、李德毅院士、譚鐵牛院士、趙春江院士為叢書編委會委員,統籌編制工作。本書是該繫列叢書之一。

    內容簡介

    本書是中國科協新一代信息技術繫列叢書之一。
    本書內容包括知識表示、知識獲取、知識應用三部分。其中,知識表示主要介紹概念表示、知識表示、知識圖譜;知識獲取主要介紹搜索技術、群智能算法、機器學習、人工神經網絡與深度學習;知識應用涉及計算機視覺、自然語言處理、語音處理、專家繫統、規劃、多智能體繫統與智能機器人六部分。力求將人工智能的發展脈絡、技術理論、產業成果以翔實的形態展現於人前。除了必要的知識點與寬泛的知識圖譜,本書還深入淺出地介紹了有關智能搜索技術、機器學習、神經網絡、計算機視覺、語言智能、機器人等在內的不同領域的應用實踐成果。
    本書主要面向大學非計算機類的工科專業的高年級學生與研究生,幫助學生了解人工智能的發展過程與基本知識,熟悉人工智能產業的發展現狀與市場需求,培養人工智能應用能力。同時,對於計算機相關專業的學生,本書也可作為人工智能專業課程的先導學習材料。

    內頁插圖

    目錄

    前言 李德毅
    第一章緒論 001
    11 人工智能的起源和定義 001
    12 人工智能的流派 003
    13 人工智能的進展和發展趨勢 009
    第二章概念表示 012
    21 經典概念理論 012
    22 數理邏輯 013
    23 集合論 017
    24 概念的現代表示理論 020
    第三章知識表示 023
    31 知識與知識表示的概念 023
    32 產生式表示法 026
    33 框架表示法 029
    34 狀態空間表示法 032
    35 本章小結 036
    第四章知識圖譜 038
    41 知識圖譜 038
    42 本體知識表示 042
    43 萬維網知識表示 043
    44 知識圖譜的現狀及發展 049
    45 知識圖譜的應用示例 055
    46 本章小結 056
    第五章搜索技術057
    51圖搜索策略 058
    52盲目搜索 059
    53啟發式搜索 063
    54博弈搜索 067
    55本章小結 070
    第六章群智能算法072
    61群智能算法產生的背景 072
    62遺傳算法 073
    63粒子群優化算法及其應用 083
    64蟻群算法 088
    65本章小結 092
    第七章機器學習094
    71機器學習的發展 095
    72監督學習 096
    73無監督學習 101
    74弱監督學習 104
    75討論 108
    76本章小結 109
    第八章人工神經網絡與深度學習111
    81神經網絡的發展歷史 111
    82與神經網絡 112
    83BP 神經網絡及其學習算法 115
    84卷積神經網絡 119
    85生成對抗網絡 126
    86深度學習的應用 128
    87本章小結 131
    第九章專家繫統 133
    91 專家繫統概述 133
    92 推理方法 135
    93 一個簡單的專家繫統 136
    94 非確定性推理 142
    95 專家繫統工具 146
    96 專家繫統的應用 147
    97 專家繫統的局限性 148
    98 本章小結 148
    第十章計算機視覺 150
    101計算機視覺概述 150
    102 數字圖像的類型及機內表示 152
    103 常用計算機視覺模型和關鍵技術 153
    104 應用實例:人臉識別技術 162
    105 本章小結 164
    第十一章自然語言處理 166
    111 自然語言處理概述 166
    112 機器翻譯 172
    113 自然語言人機交互 177
    114 智能問答 189
    115 本章小結 193
    第十二章語音處理 195
    121 語音的基本概念 195
    122 語音識別 196
    123 語音合成 202
    ?IV?
    124 語音增強 206
    125 語音轉換 208
    126 情感語音 210
    127 本章小結 214
    第十三章規劃 216
    131 基本概念 216
    132 經典規劃 217
    133 概率規劃 221
    134 典型應用 227
    第十四章多智能體繫統229
    141 智能體 229
    142 智能體的具體結構 234
    143 多智能體協商 236
    144 多智能體學習 242
    145 本章小結 244
    第十五章智能機器人246
    151 概述 247
    152 人工智能技術在機器人中的應用 249
    153 智能機器人發展展望 259
    參考文獻262
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