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    • 人工智能通识教程(第2版双色印刷)
      • 作者:编者:王万良|责编:龙启铭//战晓雷
      • 出版社:清华大学
      • ISBN:9787302606734
      • 出版日期:2022/06/01
      • 页数:314
    • 售价:23.92
  • 内容大纲

        本书全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用。全书共12章,主要内容包括人工智能概论、知识表示与知识图谱、模糊推理、搜索策略、遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习与深度学习、专家系统、自然语言理解、计算机视觉和智能机器人,附录部分给出了实用性强的12个实验。本书强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性,使学生掌握人工智能的主要思想和应用人工智能技术解决专业领域问题的基本思路,拓宽科学视野,培养创新精神。
        本书的适用对象广泛,可作为高等学校各专业本科生“人工智能”通识课程的教材,以及应用型本科和高职高专相关专业的“人工智能导论”课程的教材,也可供对人工智能技术感兴趣的广大读者阅读。
  • 作者介绍

        王万良,工学博士,二级教授,博士生导师,国务院政府特殊津贴专家,国家教学名师,国家“万人计划”首批教学名师,浙江省杰出教师。现任教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会委员、浙江省高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任、全国高校大数据教育联盟副理事长、中国人工智能学会理事、中国自动化学会理事、智慧教育专业委员会主任、浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室主任、浙江省计算机学会副理事长、浙江省计算机应用与教育学会副理事长、浙江省人工智能学会副理事长、杭州市计算机学会理事长、杭州市人工智能学会副理事长。
  • 目录

    第1章  人工智能概论
      1.1  你了解人类的智能吗
        1.1.1  智能的概念
        1.1.2  智能的特征
      1.2  人工智能的孕育和诞生
        1.2.1  人工智能的孕育期
        1.2.2  人工智能的诞生——达特茅斯会议
        1.2.3  人工智能的定义与图灵测试
      1.3  人工智能的发展
        1.3.1  人工智能的形成期
        1.3.2  几起几落的曲折发展期
        1.3.3  大数据驱动的飞速发展期
      1.4  从两场标志性人机博弈看人工智能的发展
        1.4.1  人工智能研究中的“小白鼠”
        1.4.2  “深蓝”战胜国际象棋棋王卡斯帕罗夫
        1.4.3  阿尔法狗无师自通横扫世界围棋大师
      1.5  人工智能研究的基本内容
      1.6  人工智能的主要应用领域
      1.7  人工智能会使许多人失业吗
      1.8  人工智能伦理
        1.8.1  人工智能伦理的提出与发展
        1.8.2  人工智能伦理的典型案例与成因分析
        1.8.3  人工智能伦理的治理原则
        1.8.4  人工智能伦理的治理措施
      1.9  本章小结
      讨论题
    第2章  知识表示与知识图谱
      2.1  你了解人类知识吗
        2.1.1  什么是知识
        2.1.2  知识的相对正确性
        2.1.3  知识的不确定性
      2.2  计算机表示知识的方法
      2.3  产生式表示法
        2.3.1  产生式
        2.3.2  产生式系统
        2.3.3  产生式表示法的特点
      2.4  框架表示法
        2.4.1  框架的一般结构
        2.4.2  用框架表示知识的例子
        2.4.3  框架表示法的特点
      2.5  知识图谱
        2.5.1  知识图谱的提出
        2.5.2  知识图谱的定义
        2.5.3  知识图谱的表示
        2.5.4  知识图谱的架构
        2.5.5  知识图谱的典型应用
      2.6  本章小结
      讨论题
    第3章  模拟人类思维的模糊推理
      3.1  推理的定义

      3.2  推理的分类
        3.2.1  演绎推理
        3.2.2  归纳推理
        3.2.3  默认推理
      3.3  推理的方向
        3.3.1  正向推理
        3.3.2  逆向推理
      ……
    第4章  搜索策略
    第5章  模拟生物进化的遗传算法
    第6章  模拟生物群体行为的群智能算法
    第7章  模拟生物神经系统的人工神经网络
    第8章  机器学习与深度学习
    第9章  专家系统
    第10章  自然语言理解
    第11章  计算机视觉
    第12章  智能机器人
    附录A  人工智能实验指导书