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| 內容簡介： |
本书内容主要涉及人工智能经典及实用的关键技术，以及人工智能近年来最新发展的技术，具体包括人脑认知、经典人工智能、经典人工神经网络、优化与智能计算、统计学习方法、深度学习、强化学习、自然语言处理、智能机器人。为了便于读者理解，在介绍关键技术的同时，列举了一些应用实例；主要章后均附有习题。
本书结合了编者多年来从事人工智能科研和教学的经验，注重内容的实用性和先进性。本书可作为普通高等院校理工科专业的“人工智能”通识课程的教材。
（责任编辑邮箱：jinacmp@163.com）
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| 目錄：
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前言
第1章绪论
导读
1.1人工智能的定义
1.2人工智能的诞生
1.3人工智能研究的各种学派及其理论
1.4人工智能的研究及应用领域
本章小结
参考文献
第2章人脑认知
导读
2.1脑科学与脑认知
2.2脑构造与脑神经
2.3视觉和听觉感知
2.4记忆与思维认知
本章小结
习题
参考文献
第3章经典人工智能
导读
3.1知识表示方法
3.2搜索技术
3.3知识推理
3.4不确定性推理
本章小结
习题
参考文献
第4章经典人工神经网络
导读
4.1人工神经网络概述
4.2单层前向网络分类器
4.3多层前向网络
4.4单层反馈网络
本章小结
习题
参考文献
第5章优化与智能计算
导读
5.1优化的基本概念
5.2凸优化、梯度下降与随机梯度
5.3智能优化方法
本章小结
习题
参考文献
第6章统计学习方法
导读
6.1统计学习的基本概念
6.2最小二乘与压缩感知
6.3支持向量机及核方法
6.4决策树、集成学习和随机森林
6.5无监督学习
本章小结
习题
参考文献
第7章深度学习
导读
7.1深度学习概述
7.2卷积神经网络
7.3循环神经网络
7.4长短期记忆网络
7.5深度学习在图像语义分割的应用
本章小结
习题
参考文献
第8章强化学习
导读
8.1什么是强化学习
8.2强化学习基础
8.3基于模型的强化学习方法
8.4无模型的强化学习方法
8.5基于直接策略搜索的强化学习方法
8.6强化学习前沿
本章小结
习题
参考文献
第9章自然语言处理
导读
9.1自然语言处理概述
9.2自然语言处理基础
9.3文本解析
9.4文本向量化表示
9.5语言模型与预测
9.6机器翻译
本章小结
习题
参考文献
第10章智能机器人
导读
10.1智能机器人的分类
10.2智能机器人的相关技术
10.3智能机器人的现状
10.4智能机器人的广泛应用
10.5工业智能机械臂
10.6智能汽车
10.7脑控机器人
本章小结
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程，也经历了多次兴衰，拥有不同的学派。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习技术在计算机视觉、自然语言处理、大数据分析等领域得到成功应用，同时大数据时代可获取的海量数据以及以GPU为代表的高性能计算技术的发展，为以深度学习为代表的机器学习技术创造了很好的条件，再加上AlphaGo打败了人类围棋棋手，人工智能技术迎来了春天。美国和欧洲相继启动了人工智能研究计划，我国也启动了新一代人工智能重大研究计划，并且将发展人工智能技术列入政府工作报告。人工智能将引领新一轮工业革命，将大大改善和影响人类的未来生活。因此，人工智能课程将作为大学本科生的通识课程，大专、中专和高中生也有必要开设人工智能导论的科普课程。
本书结合了编者多年来从事人工智能领域科研和教学的经验，选择了人工智能的经典及实用的关键技术，以及人工智能近年来最新发展的技术作为主要内容，让读者很好地理解人工智能的发展历史，在了解和掌握经典人工智能技术的基础上更好地理解和掌握最新的人工智能技术。本书在介绍关键技术和最新发展的技术的同时，简要介绍重要的应用实例，如计算机视觉、医学辅助诊断、图像语义分割、自然语言处理、智能机器人，有利于学生学会如何将课本知识应用于实际。本书附有习题，让读者通过习题来更好地掌握所学知识，提高理论联系实际的能力。本书在使用过程中跳过部分对于数学基础和编程实现要求高的内容，适合作为大学本科生的“人工智能”通识课程的教材。
本书作为人工智能专业的基础启蒙教材，如果读者对于其中某些内容的技术细节和最新发展动态感兴趣，可以进一步参考人工智能领域的专业期刊和专业会议的学术论文。当前人工智能技术处于高速发展阶段，最新技术不断涌现，本书将在修订版进一步及时添加最新技术和最新应用。由于编者水平有限，书中错误或不当之处在所难免，恳请读者和专家指正，这也将在后续修订版中加以改进完善。
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