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人工智能导论

人工智能导论

作者:徐洁磐 著

出版社:中国铁道出版社

出版时间:2019-08-01

ISBN:9787113258702

定价:¥49.80

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内容简介
  本书由四篇共17 章组成 篇是基础理论篇 共九章(第1 ~ 9 章)从整 体角度介绍人工智能的基本概念与基础理论 第二篇是应用技术篇 共四章(第 10 ~13 章)介绍人工智能基础理论与相关分支领域相融合所产生的新技术 第 三篇是应用篇 共三章(第14 ~16 章)介绍智能产品的开发及目前广为流行的四 种应用实例 第四篇是展望篇 共一章(第17 章)对人工智能学科今后发展提出 建议和看法。 在本书的编写中坚持三项原则:教材的现代性,即新的技术路线与新的体系, 并形成新一代人工智能技术,教材的应用性,即更加关注人工智能与其他学科、领 域的融合,将人工智能应用到多个行业中去,教材的引导性,即坚持教材的入门与 引导作用 本书的出版在一定程度上填补了新一代人工智能教材的空白 本书适合作为人工智能、计算机类专业及相关专业“人工智能”课程教材及培 训教材,也可作为人工智能应用、开发人员的基础读物。
作者简介
  徐洁磐:南京大学计算机科学与技术系教授,博导。主要研究计算机理论与数据库技术,曾任中国人工智能学会理事,离散数学学会理事长,中国计算机学会计算机理论专业委员会副主任,数据库专委会委员。教育部计算机教学指导委员会、二届委员。1957年南京大学数学系毕业,1963年苏联莫斯科大学数理逻辑副博士研究生毕业,1957年至今南京大学数学系、计算机系讲师,副教授、教授。
目录
第一篇 基础理论篇
第1 章  总论 ………………………………………………………………… 2
    1. 1  人工智能发展历史………………………………………………………… 2
    1. 2  人工智能概念介绍………………………………………………………… 7
    1. 3  人工智能发展三大学派 ………………………………………………… 10
    1. 4  人工智能的学科体系 …………………………………………………… 11
    小结 ……………………………………………………………………………… 16
    习题1 …………………………………………………………………………… 17
第2 章  知识及知识表示 ………………………………………………… 18
    2. 1  概述 ……………………………………………………………………… 18
    2. 2  产生式表示法 …………………………………………………………… 20
    2. 3  状态空间表示法 ………………………………………………………… 23
    2. 4  谓词逻辑表示法 ………………………………………………………… 26
    2. 5  知识图谱表示法 ………………………………………………………… 32
    小结 ……………………………………………………………………………… 35
    习题2 …………………………………………………………………………… 36
第3 章  知识组织与管理———知识库介绍 …………………………… 37
    3. 1  知识库概述 ……………………………………………………………… 37
    3. 2  知识库发展历史 ………………………………………………………… 40
    3. 3  典型知识库系统介绍 …………………………………………………… 41
    小结 ……………………………………………………………………………… 48
    习题3 …………………………………………………………………………… 50
第4 章  知识获取之搜索策略方法 …………………………………… 51
    4. 1  概述 ……………………………………………………………………… 51
    4. 2  盲目搜索 ………………………………………………………………… 52
    4. 3  启发式搜索 ……………………………………………………………… 53
    4. 4  博弈树的启发式搜索 …………………………………………………… 56
    小结 ……………………………………………………………………………… 59
    习题4 …………………………………………………………………………… 59

第5 章  知识获取之推理方法 …………………………………………… 60
    5. 1  知识推理基本理论 ……………………………………………………… 60
    5. 2  谓词逻辑自然推理 ……………………………………………………… 61
    5. 3  谓词逻辑的自动定理证明 ……………………………………………… 65
    5. 4  知识推理方法之评价 …………………………………………………… 73
    小结 ……………………………………………………………………………… 74
    习题5 …………………………………………………………………………… 74
第6 章  知识获取之机器学习方法 …………………………………… 76
    6. 1  机器学习概述 …………………………………………………………… 76
    6. 2  人工神经网络 …………………………………………………………… 79
    6. 3  决策树 …………………………………………………………………… 86
    6. 4  贝叶斯方法 ……………………………………………………………… 92
    6. 5  支持向量机方法 ………………………………………………………… 95
    6. 6  关联规则方法 …………………………………………………………… 97
    6. 7  聚类方法 ………………………………………………………………… 103
    6. 8  迁移学习 ………………………………………………………………… 106
    6. 9  强化学习方法…………………………………………………………… 108
    小结 …………………………………………………………………………… 109
    习题6 ………………………………………………………………………… 110
第7 章  深度学习与卷积神经网络 …………………………………… 111
    7. 1  浅层学习与深度学习…………………………………………………… 111
    7. 2  深度学习概述…………………………………………………………… 112
    7. 3  卷积神经网络…………………………………………………………… 114
    小结 …………………………………………………………………………… 121
    习题7 ………………………………………………………………………… 123
第8 章  知识获取之知识图谱方法 …………………………………… 124
    8. 1  知识图谱中的知识获取概述 ………………………………………… 124
    8. 2  知识图谱中的知识获取方法 ………………………………………… 124
    8. 3  著名的知识图谱介绍…………………………………………………… 127
    8. 4  知识图谱中的知识存储………………………………………………… 129
    8. 5  知识图谱的应用………………………………………………………… 130
    小结 …………………………………………………………………………… 130
    习题8 ………………………………………………………………………… 131
第9 章  知识获取之 Agent 方法 ……………………………………… 133
    9. 1  Agent 介绍 ……………………………………………………………… 133

    9. 2  多 Agent ………………………………………………………………… 137
    9. 3  移动 Agent ……………………………………………………………… 139
    9. 4  智能 Agent ……………………………………………………………… 140
    小结 …………………………………………………………………………… 141
    习题9 ………………………………………………………………………… 142
第二篇 应用技术篇
第10 章  知识工程与专家系统 ………………………………………… 144
    10. 1  知识工程与专家系统概述 …………………………………………… 144
    10. 2  专家系统组成 ………………………………………………………… 146
    10. 3  专家系统分类 ………………………………………………………… 148
    10. 4  专家系统开发 ………………………………………………………… 148
    10. 5  传统专家系统与新一代专家系统 …………………………………… 151
    小结 …………………………………………………………………………… 152
    习题10 ………………………………………………………………………… 153
第11 章  计算机视觉 …………………………………………………… 155
    11. 1  计算机视觉概述 ……………………………………………………… 155
    11. 2  计算机视觉中的图像分析和理解 …………………………………… 158
    11. 3  计算机视觉应用 ……………………………………………………… 160
    小结 …………………………………………………………………………… 163
    习题11 ………………………………………………………………………… 165
第12 章  自然语言处理 ………………………………………………… 166
    12. 1  自然语言处理之自然语言理解 ……………………………………… 167
    12. 2  自然语言处理之自然语言生成 ……………………………………… 173
    12. 3  语音处理 ……………………………………………………………… 174
    12. 4  自然语言处理应用实例 ……………………………………………… 181
    小结 …………………………………………………………………………… 183
    习题12 ………………………………………………………………………… 185
第13 章  机器人 …………………………………………………………… 187
    13. 1  机器人概述 …………………………………………………………… 187
    13. 2  机器人组织结构 ……………………………………………………… 190
    13. 3  机器人工作原理 ……………………………………………………… 191
    13. 4  机器人的应用 ………………………………………………………… 192
    小结 …………………………………………………………………………… 196
    习题13 ………………………………………………………………………… 198

第三篇 应 用 篇
第14 章  大数据技术 …………………………………………………… 201
    14. 1  大数据技术概述 ……………………………………………………… 201
    14. 2  大数据基础平台 ……………………………………………………… 204
    14. 3  大数据软件平台—Hadoop …………………………………………… 204
    14. 4  大数据管理系统标准 NoSQL ………………………………………… 207
    14. 5  大数据计算 …………………………………………………………… 208
    14. 6  大数据用户接口与可视化 …………………………………………… 212
    小结 …………………………………………………………………………… 212
    习题14 ………………………………………………………………………… 214
第15 章  人工智能应用系统开发 ……………………………………… 216
    15. 1  概述 …………………………………………………………………… 216
    15. 2  人工智能应用开发的三大要素 ……………………………………… 217
    15. 3  人工智能应用开发系统结构 ………………………………………… 220
    15. 4  人工智能应用系统开发流程 ………………………………………… 223
    15. 5  人工智能应用的三种典型方法 ……………………………………… 225
    小结 …………………………………………………………………………… 226
    习题15 ………………………………………………………………………… 227
第16 章  人工智能的应用系统 ………………………………………… 228
    16. 1  自动驾驶与网联车 …………………………………………………… 228
    16. 2  人脸识别 ……………………………………………………………… 234
    16. 3  机器翻译 ……………………………………………………………… 239
    16. 4  智能医学图像处理 …………………………………………………… 242
    小结 …………………………………………………………………………… 247
    习题16 ………………………………………………………………………… 249
第四篇 展 望 篇
第17 章  人工智能发展展望 …………………………………………… 252
    17. 1  人工智能学科发展 …………………………………………………… 252
    17. 2  人工智能所引发的社会问题及其解决 ……………………………… 254
    小结 …………………………………………………………………………… 257
    习题17 ………………………………………………………………………… 258
参考文献 ……………………………………………………………………… 259
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