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本书系统介绍了人工智能的基本原理、基本技术、基本方法和应用领域等内容，比较全面地反映了60多年来人工智能领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍。全书共9章。第1章介绍人工智能的基本概念、发展历史、应用领域等。其后8章的内容分为两大部分： 部分（第2~5章）主要讲述传统人工智能的基本概念、原理、方法和技术，涵盖知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定推理的相关技术与方法； 第二部分（第6~9章）主要讲述现代人工智能的新技术和方法，涵盖机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习的**技术与方法。本书提供了8个实践项目案例，并且每章后面附有习题，以供读者练习。 本书主要作为计算机专业和其他相关学科相关课程教材，也可供有关科技人员参考。 绪论 第1章 绪论 第2章 知识表示 第3章 搜索策略 第4章 确定性推理 第5章 不确定性推理 第6章 机器学习 第7章 数据挖掘 第8章 大数据 第9章 深度学习 附录A 构建领域知识图谱 附录B A算法实现路径规划 附录C 基于规则产生式的推理 附录D 基于T-S模型的模糊推理 附录E VGG-16迁移学习 附录F K-Means聚类 附录G 网络爬虫及数据可视化 附录H CNN手写数字识别 参考文献 内容简介: 本书系统介绍了人工智能的基本原理、基本技术、基本方法和应用领域等内容，比较全面地反映了60多年来人工智能领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍。全书共9章。第1章介绍人工智能的基本概念、发展历史、应用领域等。其后8章的内容分为两大部分： 部分（第2~5章）主要讲述传统人工智能的基本概念、原理、方法和技术，涵盖知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定推理的相关技术与方法； 第二部分（第6~9章）主要讲述现代人工智能的新技术和方法，涵盖机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习的**技术与方法。本书提供了8个实践项目案例，并且每章后面附有习题，以供读者练习。 本书主要作为计算机专业和其他相关学科相关课程教材，也可供有关科技人员参考。 目录: 绪论第1章 绪论 第2章 知识表示 第3章 搜索策略 第4章 确定性推理 第5章 不确定性推理 第6章 机器学习 第7章 数据挖掘 第8章 大数据 第9章 深度学习 附录A 构建领域知识图谱 附录B A算法实现路径规划 附录C 基于规则产生式的推理 附录D 基于T-S模型的模糊推理 附录E VGG-16迁移学习 附录F K-Means聚类 附录G 网络爬虫及数据可视化 附录H CNN手写数字识别 参考文献 |
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