人工智能导论

本书特色

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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。

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内容简介

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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

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作者简介

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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第一、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。

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目录

**篇　基础理论篇
第１
章　 总论 ………………………………………………………………… ２１. １　 人工智能发展历史………………………………………………………… ２１. ２　 人工智能概念介绍………………………………………………………… ７１. ３　 人工智能发展三大学派 ………………………………………………… １０１. 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 ………………………………………………… １８２. １　 概述 ……………………………………………………………………… １８２. ２　 产生式表示法 …………………………………………………………… ２０２. ３　 状态空间表示法 ………………………………………………………… ２３２. ４　 谓词逻辑表示法 ………………………………………………………… ２６２. 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 …………………………… ３７３. １　 知识库概述 ……………………………………………………………… ３７３. ２　 知识库发展历史 ………………………………………………………… ４０３. 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 …………………………………… ５１４. １　 概述 ……………………………………………………………………… ５１４. ２　 盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２４. ３　 启发式搜索 ……………………………………………………………… ５３４. ４　 博弈树的启发式搜索 …………………………………………………… ５６小结 ……………………………………………………………………………… ５９习题４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５
章　 知识获取之推理方法 …………………………………………… ６０５. １　 知识推理基本理论 ……………………………………………………… ６０５. ２　 谓词逻辑自然推理 ……………………………………………………… ６１５. ３　 谓词逻辑的自动定理证明 ……………………………………………… ６５５. 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 …………………………………… ７６６. １　 机器学习概述 …………………………………………………………… ７６６. ２　 人工神经网络 …………………………………………………………… ７９６. ３　 决策树 …………………………………………………………………… ８６６. ４　 贝叶斯方法 ……………………………………………………………… ９２６. ５　 支持向量机方法 ………………………………………………………… ９５６. ６　 关联规则方法 …………………………………………………………… ９７６. ７　 聚类方法 ………………………………………………………………… １０３６. ８　 迁移学习 ………………………………………………………………… １０６６. 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 …………………………………… １１１７. １　 浅层学习与深度学习…………………………………………………… １１１７. ２　 深度学习概述…………………………………………………………… １１２７. 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 …………………………………… １２４８. １　 知识图谱中的知识获取概述 ………………………………………… １２４８. ２　 知识图谱中的知识获取方法 ………………………………………… １２４８. ３　 著名的知识图谱介绍…………………………………………………… １２７８. ４　 知识图谱中的知识存储………………………………………………… １２９８. 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 ……………………………………… １３３９. １　 Ａｇｅｎｔ 介绍 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ９. ２　 多 Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７９. ３　 移动 Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９９. 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 ………………………………………… １４４１０. １　 知识工程与专家系统概述 …………………………………………… １４４１０. ２　 专家系统组成 ………………………………………………………… １４６１０. ３　 专家系统分类 ………………………………………………………… １４８１０. ４　 专家系统开发 ………………………………………………………… １４８１０. 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 …………………………………………………… １５５１１. １　 计算机视觉概述 ……………………………………………………… １５５１１. ２　 计算机视觉中的图像分析和理解 …………………………………… １５８１１. 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 ………………………………………………… １６６１２. １　 自然语言处理之自然语言理解 ……………………………………… １６７１２. ２　 自然语言处理之自然语言生成 ……………………………………… １７３１２. ３　 语音处理 ……………………………………………………………… １７４１２. 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 …………………………………………………………… １８７１３. １　 机器人概述 …………………………………………………………… １８７１３. ２　 机器人组织结构 ……………………………………………………… １９０１３. ３　 机器人工作原理 ……………………………………………………… １９１１３. ４　 机器人的应用 ………………………………………………………… １９２小结 …………………………………………………………………………… １９６习题１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇　应　用　篇
第１４
章　 大数据技术 …………………………………………………… ２０１１４. １　 大数据技术概述 ……………………………………………………… ２０１１４. ２　 大数据基础平台 ……………………………………………………… ２０４１４. ３　 大数据软件平台—Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４１４. ４　 大数据管理系统标准 ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７１４. ５　 大数据计算 …………………………………………………………… ２０８１４. 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 ……………………………………… ２１６１５. １　 概述 …………………………………………………………………… ２１６１５. ２　 人工智能应用开发的三大要素 ……………………………………… ２１７１５. ３　 人工智能应用开发系统结构 ………………………………………… ２２０１５. ４　 人工智能应用系统开发流程 ………………………………………… ２２３１５. 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 ………………………………………… ２２８１６. １　 自动驾驶与网联车 …………………………………………………… ２２８１６. ２　 人脸识别 ……………………………………………………………… ２３４１６. ３　 机器翻译 ……………………………………………………………… ２３９１６. 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 …………………………………………… ２５２１７. １　 人工智能学科发展 …………………………………………………… ２５２１７. 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

封面

书名:人工智能导论

作者:徐洁磐

页数:未知

定价:¥49.8

出版社:中国铁道出版社

出版日期:2019-07-01

ISBN:9787113258702

PDF电子书大小:31MB 高清扫描完整版