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内容大纲
人工智能是一门实践性很强的学科,特别适合基于案例的新型教学形式。本书是为了引导学生深入理解人工智能算法原理,提高学生对人工智能应用问题的研究、分析、解决能力而编写的。
本书是以实验案例方式组织的,全书共给出了21个人工智能实验案例,覆盖了人工智能课程涉及的主要内容,包括搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可夫决策、监督学习、非监督学习、强化学习等各方面,也包含了深度神经网络技术。为了便于教学,每个实验案例对实验的内容、背景和目标进行了明确阐述,对所涉及的理论基础及算法也进行了详细介绍,并提供了相应的Python语言代码。
本书可作为高等学校相关专业的人工智能案例课程教材,也可作为从事相关专业的技术人员的参考用书。 -
作者介绍
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目录
第1章 启发式搜索:A*算法
1.1 教学目标
1.2 实验内容与任务
1.3 实验过程及要求
1.4 相关知识及背景
1.5 实验教学与指导
1.5.1 判断连线是否穿过障碍物
1.5.2 邻接矩阵
1.5.3 AI:问题求解模型
1.5.4 A*算法
1.5.5 A*算法的最优性
1.5.6 Dijkstra算法
1.6 实验报告要求
1.7 考核要求与方法
1.8 案例特色或创新
第2章 局部搜索:八皇后问题
2.1 教学目标
2.2 实验内容与任务
2.3 实验过程及要求
2.4 相关知识及背景
2.5 实验教学与指导
2.5.1 目标函数定义
2.5.2 邻居的定义
2.5.3 爬山法
2.5.4 爬山法的变形
2.5.5 模拟退火方法
2.6 实验报告要求
2.7 考核要求与方法
2.8 案例特色或创新
第3章 对抗与博弈:井字棋
3.1 教学目标
3.2 实验内容与任务
3.3 实验过程及要求
3.4 相关知识及背景
3.5 实验教学与指导
3.5.1 Minimax决策
3.5.2 游戏模型
3.5.3 玩家
3.5.4 井字棋游戏的实现
3.6 实验报告要求
3.7 考核要求与方法
3.8 案例特色或创新
第4章 命题逻辑推理:怪兽世界
4.1 教学目标
4.2 实验内容与任务
4.3 实验过程及要求
4.4 相关知识及背景
4.5 实验教学与指导
4.5.1 命题逻辑
4.5.2 命题逻辑表达式
4.5.3 逻辑表达式真值判断
4.5.4 基于知识库的AI
4.6 实验报告要求
4.7 考核要求与方法
4.8 案例特色或创新
第5章 贝叶斯网络:比赛结果预测
5.1 教学目标
……
第6章 隐马尔可夫模型:机器人定位
第7章 卡尔曼滤波器:运动跟踪
第8章 马尔可夫决策:机器人导航
第9章 决策树学习:红酒分类
第10章 线性回归:糖尿病病情预测
第11章 线性分类:乳腺癌诊断
第12章 非参数学习方法KNN:病情诊断与预测
第13章 支持向量机:乳腺癌诊断
第14章 Adaboost集成学习:红酒分类
第15章 聚类:K-Means算法划分鸢尾花类别
第16章 聚类:EM算法估计混合高斯分布
第17章 强化学习:机器人导航
第18章 强化学习:策略梯度法
第19章 卷积神经网络:手写体数字识别
第20章 循环神经网络:电影评论情感分析
第21章 生成模型:VAE生成手写体数字
第22章 案例Python实现代码
参考文献
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