人工智能基礎

定　價：￥59.00

作　者：	尹宏鵬
出版社：	重慶大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787568937382	出版時間：	2023-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	262	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)地梳理了人工智能知識體系，并對人工智能領域的核心基礎和算法及應用技術進行了深入細致的介紹。全書共12章。 —5章介紹人工智能的核心基礎；第6—9章講解人工智能領域代表性算法； 0—12章討論人工智能的幾個主要應用研究方向。書中各章均配有習題，便于教師教學和學生自學。本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業(yè)的本科生或研究生教材，也可作為對人工智能感興趣的研究人員和工程技術人員的參考用書。

作者簡介

暫缺《人工智能基礎》作者簡介

圖書目錄

1 緒論
1.1 人工智能的定義與發(fā)展
1.2 人工智能的研究目標及內(nèi)容
1.3 人工智能的應用領域
習題
2 知識表示
2.1 概述
2.2 一階謂詞邏輯表示法
2.3 產(chǎn)生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 語義網(wǎng)絡表示法
習題
3 確定性推理
3.1 概述
3.2 自然演繹推理法
3.3 歸結推理方法
3.4 歸結過程的控制策略
習題
4 不確定性推理
4.1 概述
4.2 可信度方法
4.3 主觀貝葉斯方法
4.4 D-S證據(jù)理論
4.5 模糊推理
習題
5 搜索求解策略
5.1 概述
5.2 狀態(tài)空間表示
5.3 盲目式搜索策略
5.4 啟發(fā)式搜索策略
5.5 與或樹的有序搜索
5.6 博弈搜索
習題
6 智能優(yōu)化算法
6.1 概述
6.2 模擬退火算法
6.3 進化算法
6.4 群智能算法
習題
7 機器學習
7.1 概述
7.2 機器學習的主要策略與基本結構
7.3 決策樹
7.4 神經(jīng)網(wǎng)絡
7.5 支持向量機
習題
8 強化學習
8.1 概述
8.2 馬爾科夫決策過程
8.3 有模型學習方法