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(高职高专)人工智能基础教程 版权信息
- ISBN：9787569718607
- 条形码：9787569718607 ; 978-7-5697-1860-7
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
(高职高专)人工智能基础教程 内容简介
人工智能是当代科学技术的结晶，引领着21世纪全球科学技术、社会经济的发展。本教程共有11章，系统阐述了人工智能的基本原理和发展沿革，科学建构了人工智能理论和技术体系的基本框架，全面涵盖了人工智能相关分支领域的基本知识和主要内容，深入展示了人工智能的新进展和新成果。各章名称如下：第1章人工智能的诞生与应用、第2章人工智能的基本概念、主要内容、常用方法与关键技术、第3章图搜索与问题求解、第4章自动规划与配置、第5章非单调推理与软计算、第6章机器推理与知识表示、第7章机器学习与知识发现、第8章机器感知与语言交流、第9章智能计算机与智能化网络、第10章人工智能开发工具、第11章人工智能实用系统。本教程适于高等院校相关专业本科生和研究生作为人工智能课程通用教材使用。
(高职高专)人工智能基础教程 目录
**章 人工智能的诞生与应用
**节 人工智能的诞生
第二节 人工智能的应用
第三节 人工智能的分支领域
第四节 人工智能的学科发展
第二章 人工智能的基本概念、主要内容、常用方法与关键技术
**节 人工智能的基本概念
第二节 人工智能的主要内容
第三节 人工智能的常用方法
第四节 人工智能的关键技术
第五节 研究人工智能的重要性与必要性
第三章 图搜索与问题求解
**节 概述
第二节 状态图与状态图搜索
第三节 状态图搜索问题求解
第四章 自动规划与配置
**节 经典规划技术
第二节 自动规划技术
第三节 自动配置
第五章 非单调推理与软计算
**节 传统逻辑系统
第二节 非单调推理
第三节 不确定推理
第四节 模糊逻辑和模糊推理
第五节 神经网络
第六章 知识表示与机器推理
**节 知识表示概述
第二节 一阶谓词机器推理
第三节 产生式规则及其推理
第四节 语义网络
第五节 知识图谱
第六节 不确定性和不确切性信息处理
第七节 不确定性知识的表示及推理
第八节 软语言值及其数学模型
第七章 机器学习与知识发现
**节 机器学习
第二节 符号学习
第三节 强化学习
第四节 统计学习
第五节 神经网络学习
第六节 深度学习
第七节 数据挖掘
第八节 知识发现
第八章 机器感知、模式识别与语言交流
**节 机器感知
第二节 模式识别
第三节 语言交流
第九章 智能计算机与智能化网络
**节 智能计算机
第二节 智能化网络
第十章 人工智能开发工具
**节 人工智能开发工具概述
第二节 知识工程经典语言PROLOG
第三节 机器学习流行语言Pvthon
第四节 深度学习框架与平台
第十一章 人工智能实用系统
**节 人工智能实用系统概述
第二节 专家系统
第三节 Agent系统
第四节 智能机器人
参考文献
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