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人工智能概论

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冀付军 / 首都经济贸易大学出版社 / 2020-09 / 其他

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图书 > 计算机与互联网
人工智能概论
作者: 冀付军

出版社: 首都经济贸易大学出版社

出版时间: 2020-09

版次: 1

ISBN: 9787563831272

定价: 48.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 328页

字数: 360千字
内容简介：

本书首先对人工智能的定义、历史及国内外发展趋势等方面做了详尽阐述，接着从Agent、搜索、推理、学习、进化、感知以及行动等方向分别对人工智能进行多角度的分析与学习，*后通过一些实际需求场景来说明人工智能在现今各领域方向的应用。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、自动化、计算机等专业的本科或研究生课程教材，也可供计算机信息处理、自动控制、生物信息等领域从事人工智能方向研究的科技工作者和相关专业师生参考。

作者简介：

2008年北京师范大学博士毕业。2011年清华大学计算机流动站博士后出站。现为信息学院计算机科学与技术系支部书记。主要研究方向为计算机软件系统（技能测评、教育软件）、IPV6资源平台等。主持国家社科青年基金项目、国家博士后基金特别资助项目和面上项目各1项。中国计算机学会高级会员，曾获首都经贸大学教学基本功大赛一等奖。主讲课程有Visual C#。

目录：

1人工智能的发展历史和趋势

11人工智能的定义、体系架构和发展基础

12人工智能的发展历史

13人工智能最新进展及趋势

2Agent

21Agent概念的提出及其定义

22Agent的环境及其性质

23Agent的体系结构

24Agent技术系统及其应用

3搜索

31问题求解Agent的经典搜索策略

32局部不确定性的超越经典搜索

33对抗搜索与博弈

34约束条件求解

4推理

41推理的基本概念

42本体与知识表示

43逻辑Agent与逻辑命题

44一阶逻辑及其推理

45量化不确定性

46概率推理

47简单决策与复杂决策

5学习

51样例学习

52学习中的知识和数据挖掘

53学习概率模型

54强化学习

55神经网络与深度学习

6进化

61遗传算法原理

62蚁群算法原理

63多Agent进化原理

7感知

71模式识别

72自然语言处理

73机器翻译与语音识别

74视觉感知智能

8行动

81机器人的硬件

82机器人的感知

83机器人的软件结构体系

84机器人的运动

85移动机器人的定位

86移动机器人的路径规划

87应用案例

9人工智能的应用

91人工智能应用现状

92人工智能的应用领域

93人工智能的应用实例

参考文献

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