人工智能原理與方法（修訂版）/高等學(xué)校電子信息類(lèi)規劃教材簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-09-26 14:19
來(lái)源：京東
作者：京東
人工智能原理與方法（修訂版）/高等學(xué)校電子信息類(lèi)規劃教材
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內容簡(jiǎn)介: 《人工智能原理與方法（修訂版）/高等學(xué)校電子信息類(lèi)規劃教材》較全面地介紹了人工智能的基本理論、方法及其應用技術(shù)。全書(shū)共12章，可分為三大部分：第一部分包括第1章至第6章，論述了人工智能的三大技術(shù)，即知識表示、推理及搜索，重點(diǎn)討論了不確定性的表示及處理技術(shù)；第二部分包括第7章至第10章，著(zhù)重討論了專(zhuān)家系統、機器學(xué)習、模式識別及智能決策支持系統等研究領(lǐng)域的有關(guān)概念及系統構成技術(shù)；第三部分包括第11章和第12章，分別討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和智能計算機的概念、模型、研究現狀及展望等。
該書(shū)取材新穎，具有系統性、新穎性、實(shí)用性及可讀性等特點(diǎn)，便于教學(xué)和自學(xué)，適于作為計算機學(xué)科本科生及研究生的教科書(shū)，亦可供有關(guān)科技人員參考。
該書(shū)取材新穎，具有系統性、新穎性、實(shí)用性及可讀性等特點(diǎn)，便于教學(xué)和自學(xué)，適于作為計算機學(xué)科本科生及研究生的教科書(shū)，亦可供有關(guān)科技人員參考。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第1章 緒論
1．1 什么是人工智能
1．1．1 智能
1．1．2 人工智能
1．1．3 人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史
1．2 人工智能的研究目標及基本內容
1．2．1 人工智能的研究目標
1．2．2 人工智能研究的基本內容
1．3 人工智能的研究途徑
1．3．1 以符號處理為核心的方法
1．3．2 以網(wǎng)絡(luò )連接為主的連接機制方法
1．3．3 系統集成
1．4 人工智能的研究領(lǐng)域
1．4．1 專(zhuān)家系統
1．4．2 機器學(xué)習
1．4．3 模式識別
1．4．4 自然語(yǔ)言理解
1．4．5 自動(dòng)定理證明
1．4．6 自動(dòng)程序設計
1．4．7 機器人學(xué)
1．4．8 博弈
1．4．9 智能決策支持系統
1．4．10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
本章小結
習題
第2章 人工智能的數學(xué)基礎
2．1 命題邏輯與謂詞邏輯
2．1．1 命題
2．1．2 謂詞
2．1．3 謂詞公式
2．1．4 謂詞公式的解釋
2．1．5 謂詞公式的永真性、可滿(mǎn)足性、不可滿(mǎn)足性
2．1．6 謂詞公式的等價(jià)性與永真蘊含
2．2 多值邏輯
2．3 概率論
2．3．1 隨機現象
2．3．2 樣本空間與隨機事件
2．3．3 事件的概率
2．3．4 條件概率
2．3．5 全概率公式與Bayes公式
2．4 模糊理論
2．4．1 模糊性
2．4．2 集合與特征函數
2．4．3 模糊集與隸屬函數
2．4．4 模糊集的表示方法
2．4．5 模糊集的運算
2．4．6 模糊集的λ水平截集
2．4．7 模糊度
2．4．8 模糊數
2．4．9 模糊關(guān)系及其合成
1．1 什么是人工智能
1．1．1 智能
1．1．2 人工智能
1．1．3 人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史
1．2 人工智能的研究目標及基本內容
1．2．1 人工智能的研究目標
1．2．2 人工智能研究的基本內容
1．3 人工智能的研究途徑
1．3．1 以符號處理為核心的方法
1．3．2 以網(wǎng)絡(luò )連接為主的連接機制方法
1．3．3 系統集成
1．4 人工智能的研究領(lǐng)域
1．4．1 專(zhuān)家系統
1．4．2 機器學(xué)習
1．4．3 模式識別
1．4．4 自然語(yǔ)言理解
1．4．5 自動(dòng)定理證明
1．4．6 自動(dòng)程序設計
1．4．7 機器人學(xué)
1．4．8 博弈
1．4．9 智能決策支持系統
1．4．10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
本章小結
習題
第2章 人工智能的數學(xué)基礎
2．1 命題邏輯與謂詞邏輯
2．1．1 命題
2．1．2 謂詞
2．1．3 謂詞公式
2．1．4 謂詞公式的解釋
2．1．5 謂詞公式的永真性、可滿(mǎn)足性、不可滿(mǎn)足性
2．1．6 謂詞公式的等價(jià)性與永真蘊含
2．2 多值邏輯
2．3 概率論
2．3．1 隨機現象
2．3．2 樣本空間與隨機事件
2．3．3 事件的概率
2．3．4 條件概率
2．3．5 全概率公式與Bayes公式
2．4 模糊理論
2．4．1 模糊性
2．4．2 集合與特征函數
2．4．3 模糊集與隸屬函數
2．4．4 模糊集的表示方法
2．4．5 模糊集的運算
2．4．6 模糊集的λ水平截集
2．4．7 模糊度
2．4．8 模糊數
2．4．9 模糊關(guān)系及其合成
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