人工智能導(dǎo)論

定　價：￥49.80

作　者：	徐潔磐著
出版社：	中國鐵道出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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京東 (￥49.80)

ISBN：	9787113258702	出版時間：	2019-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	272	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書由四篇共１７章組成篇是基礎(chǔ)理論篇共九章（第１ ~ ９章）從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎(chǔ)理論第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇共四章（第１０ ~１３章）介紹人工智能基礎(chǔ)理論與相關(guān)分支領(lǐng)域相融合所產(chǎn)生的新技術(shù) 第三篇是應(yīng)用篇共三章（第１４ ~１６章）介紹智能產(chǎn)品的開發(fā)及目前廣為流行的四種應(yīng)用實例第四篇是展望篇共一章（第１７章）對人工智能學(xué)科今后發(fā)展提出建議和看法。在本書的編寫中堅持三項原則：教材的現(xiàn)代性，即新的技術(shù)路線與新的體系，并形成新一代人工智能技術(shù)，教材的應(yīng)用性，即更加關(guān)注人工智能與其他學(xué)科、領(lǐng) 域的融合，將人工智能應(yīng)用到多個行業(yè)中去，教材的引導(dǎo)性，即堅持教材的入門與引導(dǎo)作用本書的出版在一定程度上填補(bǔ)了新一代人工智能教材的空白本書適合作為人工智能、計算機(jī)類專業(yè)及相關(guān)專業(yè)“人工智能”課程教材及培訓(xùn)教材，也可作為人工智能應(yīng)用、開發(fā)人員的基礎(chǔ)讀物。

作者簡介

　　徐潔磐：南京大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，博導(dǎo)。主要研究計算機(jī)理論與數(shù)據(jù)庫技術(shù)，曾任中國人工智能學(xué)會理事，離散數(shù)學(xué)學(xué)會理事長，中國計算機(jī)學(xué)會計算機(jī)理論專業(yè)委員會副主任，數(shù)據(jù)庫專委會委員。教育部計算機(jī)教學(xué)指導(dǎo)委員會、二屆委員。1957年南京大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)，1963年蘇聯(lián)莫斯科大學(xué)數(shù)理邏輯副博士研究生畢業(yè)，1957年至今南京大學(xué)數(shù)學(xué)系、計算機(jī)系講師，副教授、教授。

圖書目錄

第一篇　基礎(chǔ)理論篇
第１章　總論 ………………………………………………………………… ２
　　１. １　人工智能發(fā)展歷史………………………………………………………… ２
　　１. ２　人工智能概念介紹………………………………………………………… ７
　　１. ３　人工智能發(fā)展三大學(xué)派 ………………………………………………… １０
　　１. ４　人工智能的學(xué)科體系 …………………………………………………… １１
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… １６
　　習(xí)題１ …………………………………………………………………………… １７
第２章　知識及知識表示 ………………………………………………… １８
　　２. １　概述 ……………………………………………………………………… １８
　　２. ２　產(chǎn)生式表示法 …………………………………………………………… ２０
　　２. ３　狀態(tài)空間表示法 ………………………………………………………… ２３
　　２. ４　謂詞邏輯表示法 ………………………………………………………… ２６
　　２. ５　知識圖譜表示法 ………………………………………………………… ３２
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ３５
　　習(xí)題２ …………………………………………………………………………… ３６
第３章　知識組織與管理———知識庫介紹 …………………………… ３７
　　３. １　知識庫概述 ……………………………………………………………… ３７
　　３. ２　知識庫發(fā)展歷史 ………………………………………………………… ４０
　　３. ３　典型知識庫系統(tǒng)介紹 …………………………………………………… ４１
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ４８
　　習(xí)題３ …………………………………………………………………………… ５０
第４章　知識獲取之搜索策略方法 …………………………………… ５１
　　４. １　概述 ……………………………………………………………………… ５１
　　４. ２　盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２
　　４. ３　啟發(fā)式搜索 ……………………………………………………………… ５３
　　４. ４　博弈樹的啟發(fā)式搜索 …………………………………………………… ５６
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ５９
　　習(xí)題４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５章　知識獲取之推理方法 …………………………………………… ６０
　　５. １　知識推理基本理論 ……………………………………………………… ６０
　　５. ２　謂詞邏輯自然推理 ……………………………………………………… ６１
　　５. ３　謂詞邏輯的自動定理證明 ……………………………………………… ６５
　　５. ４　知識推理方法之評價 …………………………………………………… ７３
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ７４
　　習(xí)題５ …………………………………………………………………………… ７４
第６章　知識獲取之機(jī)器學(xué)習(xí)方法 …………………………………… ７６
　　６. １　機(jī)器學(xué)習(xí)概述 …………………………………………………………… ７６
　　６. ２　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………………………………… ７９
　　６. ３　決策樹 …………………………………………………………………… ８６
　　６. ４　貝葉斯方法 ……………………………………………………………… ９２
　　６. ５　支持向量機(jī)方法 ………………………………………………………… ９５
　　６. ６　關(guān)聯(lián)規(guī)則方法 …………………………………………………………… ９７
　　６. ７　聚類方法 ………………………………………………………………… １０３
　　６. ８　遷移學(xué)習(xí) ………………………………………………………………… １０６
　　６. ９　強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法…………………………………………………………… １０８
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １０９
　　習(xí)題６ ………………………………………………………………………… １１０
第７章　深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………… １１１
　　７. １　淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)…………………………………………………… １１１
　　７. ２　深度學(xué)習(xí)概述…………………………………………………………… １１２
　　７. ３　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…………………………………………………………… １１４
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １２１
　　習(xí)題７ ………………………………………………………………………… １２３
第８章　知識獲取之知識圖譜方法 …………………………………… １２４
　　８. １　知識圖譜中的知識獲取概述 ………………………………………… １２４
　　８. ２　知識圖譜中的知識獲取方法 ………………………………………… １２４
　　８. ３　著名的知識圖譜介紹…………………………………………………… １２７
　　８. ４　知識圖譜中的知識存儲………………………………………………… １２９
　　８. ５　知識圖譜的應(yīng)用………………………………………………………… １３０
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １３０
　　習(xí)題８ ………………………………………………………………………… １３１
第９章　知識獲取之Ａｇｅｎｔ方法 ……………………………………… １３３
　　９. １　Ａｇｅｎｔ介紹 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ
　　９. ２　多Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７
　　９. ３　移動Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９
　　９. ４　智能Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １４０
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １４１
　　習(xí)題９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇　應(yīng)用技術(shù)篇
第１０章　知識工程與專家系統(tǒng) ………………………………………… １４４
　　１０. １　知識工程與專家系統(tǒng)概述 …………………………………………… １４４
　　１０. ２　專家系統(tǒng)組成 ………………………………………………………… １４６
　　１０. ３　專家系統(tǒng)分類 ………………………………………………………… １４８
　　１０. ４　專家系統(tǒng)開發(fā) ………………………………………………………… １４８
　　１０. ５　傳統(tǒng)專家系統(tǒng)與新一代專家系統(tǒng) …………………………………… １５１
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １５２
　　習(xí)題１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１章　計算機(jī)視覺 …………………………………………………… １５５
　　１１. １　計算機(jī)視覺概述 ……………………………………………………… １５５
　　１１. ２　計算機(jī)視覺中的圖像分析和理解 …………………………………… １５８
　　１１. ３　計算機(jī)視覺應(yīng)用 ……………………………………………………… １６０
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １６３
　　習(xí)題１１ ………………………………………………………………………… １６５
第１２章　自然語言處理 ………………………………………………… １６６
　　１２. １　自然語言處理之自然語言理解 ……………………………………… １６７
　　１２. ２　自然語言處理之自然語言生成 ……………………………………… １７３
　　１２. ３　語音處理 ……………………………………………………………… １７４
　　１２. ４　自然語言處理應(yīng)用實例 ……………………………………………… １８１
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １８３
　　習(xí)題１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３章　機(jī)器人 …………………………………………………………… １８７
　　１３. １　機(jī)器人概述 …………………………………………………………… １８７
　　１３. ２　機(jī)器人組織結(jié)構(gòu) ……………………………………………………… １９０
　　１３. ３　機(jī)器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
　　１３. ４　機(jī)器人的應(yīng)用 ………………………………………………………… １９２
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １９６
　　習(xí)題１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇　應(yīng)　用　篇
第１４章　大數(shù)據(jù)技術(shù) …………………………………………………… ２０１
　　１４. １　大數(shù)據(jù)技術(shù)概述 ……………………………………………………… ２０１
　　１４. ２　大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺 ……………………………………………………… ２０４
　　１４. ３　大數(shù)據(jù)軟件平臺—Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
　　１４. ４　大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn) ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
　　１４. ５　大數(shù)據(jù)計算 …………………………………………………………… ２０８
　　１４. ６　大數(shù)據(jù)用戶接口與可視化 …………………………………………… ２１２
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２１２
　　習(xí)題１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５章　人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā) ……………………………………… ２１６
　　１５. １　概述 …………………………………………………………………… ２１６
　　１５. ２　人工智能應(yīng)用開發(fā)的三大要素 ……………………………………… ２１７
　　１５. ３　人工智能應(yīng)用開發(fā)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ………………………………………… ２２０
　　１５. ４　人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)流程 ………………………………………… ２２３
　　１５. ５　人工智能應(yīng)用的三種典型方法 ……………………………………… ２２５
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２２６
　　習(xí)題１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６章　人工智能的應(yīng)用系統(tǒng) ………………………………………… ２２８
　　１６. １　自動駕駛與網(wǎng)聯(lián)車 …………………………………………………… ２２８
　　１６. ２　人臉識別 ……………………………………………………………… ２３４
　　１６. ３　機(jī)器翻譯 ……………………………………………………………… ２３９
　　１６. ４　智能醫(yī)學(xué)圖像處理 …………………………………………………… ２４２
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２４７
　　習(xí)題１６ ………………………………………………………………………… ２４９
第四篇　展　望　篇
第１７章　人工智能發(fā)展展望 …………………………………………… ２５２
　　１７. １　人工智能學(xué)科發(fā)展 …………………………………………………… ２５２
　　１７. ２　人工智能所引發(fā)的社會問題及其解決 ……………………………… ２５４
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２５７
　　習(xí)題１７ ………………………………………………………………………… ２５８
參考文獻(xiàn) ……………………………………………………………………… ２５９