人工智能导论

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2018-08
版次: 1
ISBN: 9787504681195
定价: 49.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 276页
646人买过
  • 本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中,知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱;知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习;知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱,本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、机器学习、神经网络、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生,帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识,熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求,培养人工智能应用能力。同时,对于计算机相关专业的学生,本书也可作为人工智能专业课程的先导学习材料。     本书的编写汇集了多位专家学者的智慧。本书主编李德毅院士以其睿智深邃的学术思想对全书进行了高屋建瓴的顶层设计,并以严谨求实的学者风范引领并全程参与撰写与审订工作。本书邀请了陆汝钤院士、桂卫华院士、谭铁牛院士、吴朝晖院士、戴琼海院士担任顾问专家,他们对本书的学术观点、技术方向以及内容组织都提供了极具价值的意见和建议。中国科协学会学术部对丛书的撰写、出版、推广全过程提供了大力支持与具体指导。中国人工智能学会承担了本书编写的全部组织工作。 前言  李德毅

    第一章 绪论  001

    11 人工智能的起源和定义 001

    12 人工智能的流派 003

    13 人工智能的进展和发展趋势 009

     第二章 概念表示  012

    21 经典概念理论 012

    22 数理逻辑 013

    23 集合论 017

    24 概念的现代表示理论 020

     第三章 知识表示 023

    31 知识与知识表示的概念 023

    32 产生式表示法 026

    33 框架表示法 029

    34 状态空间表示法 032

    35 本章小结 036

     第四章 知识图谱 038

    41 知识图谱 038

    42 本体知识表示 042

     43 万维网知识表示  043

    44 知识图谱的现状及发展  049

    45 知识图谱的应用示例  055

    46 本章小结  056

    第五章 搜索技术057

     51 图搜索策略  058

    52 盲目搜索  059

    53 启发式搜索  063

    54 博弈搜索  067

    55 本章小结  070

    第六章 群智能算法072

     61 群智能算法产生的背景  072

    62 遗传算法  073

    63 粒子群优化算法及其应用  083

    64 蚁群算法  088

    65 本章小结  092

    第七章 机器学习094

     71 机器学习的发展  095

    72 监督学习  096

    73 无监督学习  101

    74 弱监督学习  104

    75 讨论  108

    76 本章小结  109

    第八章 人工神经网络与深度学习111

     81 神经网络的发展历史  111

    82 神经元与神经网络  112

    83 BP 神经网络及其学习算法  115

    84 卷积神经网络  119

     85 生成对抗网络  126

    86 深度学习的应用  128

    87 本章小结  131

    第九章 专家系统 133

     91 专家系统概述  133

    92 推理方法  135

    93 一个简单的专家系统  136

    94 非确定性推理  142

    95 专家系统工具  146

    96 专家系统的应用  147

    97 专家系统的局限性  148

    98 本章小结  148

    第十章 计算机视觉 150

     101 计算机视觉概述  150

    102 数字图像的类型及机内表示  152

    103 常用计算机视觉模型和关键技术  153

    104 应用实例:人脸识别技术  162

    105 本章小结  164

    第十一章 自然语言处理 166

     111 自然语言处理概述  166

    112 机器翻译  172

    113 自然语言人机交互  177

    114 智能问答  189

    115 本章小结  193

    第十二章 语音处理 195

     121 语音的基本概念 195

    122 语音识别 196

    123 语音合成 202

    •IV•

    124 语音增强 206

    125 语音转换 208

    126 情感语音 210

    127 本章小结 214

    第十三章 规划 216

    131 基本概念 216

    132 经典规划 217

    133 概率规划 221

    134 典型应用 227

    第十四章 多智能体系统229

    141 智能体 229

    142 智能体的具体结构 234

    143 多智能体协商 236

    144 多智能体学习 242

    145 本章小结 244

    第十五章 智能机器人246

    151 概述 247

    152 人工智能技术在机器人中的应用 249

    153 智能机器人发展展望 259

    参考文献262
  • 内容简介:
    本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中,知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱;知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习;知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱,本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、机器学习、神经网络、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生,帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识,熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求,培养人工智能应用能力。同时,对于计算机相关专业的学生,本书也可作为人工智能专业课程的先导学习材料。
  • 作者简介:
        本书的编写汇集了多位专家学者的智慧。本书主编李德毅院士以其睿智深邃的学术思想对全书进行了高屋建瓴的顶层设计,并以严谨求实的学者风范引领并全程参与撰写与审订工作。本书邀请了陆汝钤院士、桂卫华院士、谭铁牛院士、吴朝晖院士、戴琼海院士担任顾问专家,他们对本书的学术观点、技术方向以及内容组织都提供了极具价值的意见和建议。中国科协学会学术部对丛书的撰写、出版、推广全过程提供了大力支持与具体指导。中国人工智能学会承担了本书编写的全部组织工作。
  • 目录:
    前言  李德毅

    第一章 绪论  001

    11 人工智能的起源和定义 001

    12 人工智能的流派 003

    13 人工智能的进展和发展趋势 009

     第二章 概念表示  012

    21 经典概念理论 012

    22 数理逻辑 013

    23 集合论 017

    24 概念的现代表示理论 020

     第三章 知识表示 023

    31 知识与知识表示的概念 023

    32 产生式表示法 026

    33 框架表示法 029

    34 状态空间表示法 032

    35 本章小结 036

     第四章 知识图谱 038

    41 知识图谱 038

    42 本体知识表示 042

     43 万维网知识表示  043

    44 知识图谱的现状及发展  049

    45 知识图谱的应用示例  055

    46 本章小结  056

    第五章 搜索技术057

     51 图搜索策略  058

    52 盲目搜索  059

    53 启发式搜索  063

    54 博弈搜索  067

    55 本章小结  070

    第六章 群智能算法072

     61 群智能算法产生的背景  072

    62 遗传算法  073

    63 粒子群优化算法及其应用  083

    64 蚁群算法  088

    65 本章小结  092

    第七章 机器学习094

     71 机器学习的发展  095

    72 监督学习  096

    73 无监督学习  101

    74 弱监督学习  104

    75 讨论  108

    76 本章小结  109

    第八章 人工神经网络与深度学习111

     81 神经网络的发展历史  111

    82 神经元与神经网络  112

    83 BP 神经网络及其学习算法  115

    84 卷积神经网络  119

     85 生成对抗网络  126

    86 深度学习的应用  128

    87 本章小结  131

    第九章 专家系统 133

     91 专家系统概述  133

    92 推理方法  135

    93 一个简单的专家系统  136

    94 非确定性推理  142

    95 专家系统工具  146

    96 专家系统的应用  147

    97 专家系统的局限性  148

    98 本章小结  148

    第十章 计算机视觉 150

     101 计算机视觉概述  150

    102 数字图像的类型及机内表示  152

    103 常用计算机视觉模型和关键技术  153

    104 应用实例:人脸识别技术  162

    105 本章小结  164

    第十一章 自然语言处理 166

     111 自然语言处理概述  166

    112 机器翻译  172

    113 自然语言人机交互  177

    114 智能问答  189

    115 本章小结  193

    第十二章 语音处理 195

     121 语音的基本概念 195

    122 语音识别 196

    123 语音合成 202

    •IV•

    124 语音增强 206

    125 语音转换 208

    126 情感语音 210

    127 本章小结 214

    第十三章 规划 216

    131 基本概念 216

    132 经典规划 217

    133 概率规划 221

    134 典型应用 227

    第十四章 多智能体系统229

    141 智能体 229

    142 智能体的具体结构 234

    143 多智能体协商 236

    144 多智能体学习 242

    145 本章小结 244

    第十五章 智能机器人246

    151 概述 247

    152 人工智能技术在机器人中的应用 249

    153 智能机器人发展展望 259

    参考文献262
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