-
热门资源
-
新品发布
人工智能.含微课_何泽奇2021_9787516524916
-
- 资源编号：508790
- 资源学科：文体科教|工业技术
-
- 资源格式：pdf
- 资源大小：
-
- 会 员 价：240资源点
- 上架日期：2025-09-07
-
- 点击次数：
- 下载次数：
-
- 发 布 者：
- 资源页码：
-
- 版 本 号：
- 网盘名称：
-
- 文 件 夹：
下载链接
1. 大小：
快车下载：
Tips:新版迅雷可能出现下载异常，推荐使用网盘下载：
内容简介
人工智能
作 者 ：何泽奇，韩芳，曾辉主编
出版发行 : 航空工业出版社 , 2021.03
ISBN号 ：978-7-5165-2491-6
页 数 ： 291
丛书名 : 校企合作计算机精品教材
内容提要: 本书将人工智能的相关知识划分为原理篇、方法篇和应用篇。其中，原理篇包括走进人工智能、知识表示、确定性推理、搜索策略和不确定性推理;方法篇包括智能计算和机器学习;应用篇包括专家系统、自然语言理解和分布式人工智能与智能体。
目录
原理篇 2
第1章 走进人工智能 2
本章导读 2
学习目标 2
1.1人工智能的概念与发展 3
1.1.1人工智能的概念 3
1.1.2人工智能的发展 4
1.2人工智能研究的各种学派 5
1.2.1符号主义 5
1.2.2连接主义 7
1.2.3行为主义 8
1.3人工智能的研究内容与应用领域 9
1.3.1人工智能的研究内容 9
1.3.2人工智能的应用领域 12
本章小结 17
思考与练习 18
第2章 知识表示 20
本章导读 20
学习目标 20
2.1知识与知识表示 21
2.1.1知识的概念 21
2.1.2知识的特性 22
2.1.3知识的分类 23
2.1.4知识表示 24
2.2一阶谓词逻辑表示法 25
2.2.1命题逻辑 25
2.2.2谓词逻辑 26
2.2.3谓词公式 28
2.2.4谓词公式的性质 30
2.2.5一阶谓词逻辑表示知识 33
2.2.6案例：机器人转移积木块 33
2.3状态空间表示法 35
2.3.1问题的状态空间 35
2.3.2状态空间的图描述 36
2.3.3状态空间表示问题 36
2.3.4案例：探寻必胜策略 36
2.4产生式表示法 38
2.4.1产生式的基本形式 38
2.4.2产生式系统 40
2.4.3产生式系统求解问题 42
2.4.4案例：字符转换 42
2.5语义网络表示法 43
2.5.1语义网络的结构 44
2.5.2基本的语义关系 44
2.5.3语义网络表示知识 47
2.5.4案例：动物分类 51
2.6框架表示法 52
2.6.1框架的一般结构 52
2.6.2框架表示知识 55
2.6.3案例：新闻报道 55
本章小结 55
思考与练习 56
第3章 确定性推理 59
本章导读 59
学习目标 59
3.1推理概述 60
3.1.1推理的概念 60
3.1.2推理方式及分类 60
3.1.3推理方向 63
3.1.4冲突消解策略 66
3.2自然演绎推理 67
3.2.1推理规则的一般形式 68
3.2.2利用自然演绎推理解决问题 69
3.2.3案例：个人喜好 69
3.3归结演绎推理 70
3.3.1子句集 70
3.3.2归结原理 74
3.3.3归结反演 79
3.3.4应用归结原理求解问题 82
3.3.5案例：寻找新闻真相 82
3.4本章实训：动物识别系统 85
本章小结 86
思考与练习 87
第4章 搜索策略 89
本章导读 89
学习目标 89
4.1搜索概述 90
4.1.1搜索的概念 90
4.1.2搜索过程 90
4.1.3搜索策略 92
4.2盲目搜索策略 93
4.2.1宽度优先搜索 93
4.2.2深度优先搜索 97
4.2.3等代价搜索 101
4.2.4案例：宝匣上的拼图 104
4.3启发式搜索策略 106
4.3.1启发性信息和估价函数 106
4.3.2A搜索 107
4.3.3A＊搜索 112
4.3.4案例：迷宫寻路 115
4.4本章实训：沙漠寻宝 118
本章小结 120
思考与练习 120
第5章 不确定性推理 123
本章导读 123
学习目标 123
5.1不确定性推理概述 124
5.1.1不确定性推理中的重要问题 124
5.1.2不确定性推理方法分类 126
5.2可信度方法 128
5.2.1基于可信度的不确定性表示 128
5.2.2基于可信度的不确定性推理算法 129
5.2.3案例：天气预测 130
5.3证据理论方法 133
5.3.1证据理论的形式化描述 133
5.3.2基于证据理论的不确定性表示 138
5.3.3基于证据理论的不确定性推理算法 139
5.3.4案例：医疗会诊系统 141
5.4本章实训：路况分析 143
本章小结 144
思考与练习 145
技术篇 148
第6章 计算智能 148
本章导读 148
学习目标 148
6.1计算智能概述 149
6.1.1什么是计算智能 149
6.1.2计算智能分类 149
6.2进化计算 150
6.2.1什么是进化计算 150
6.2.2遗传算法的基本术语 151
6.2.3遗传算法的基本思想 151
6.2.4遗传算法流程 151
6.2.5遗传算法的主要特点 154
6.2.6遗传算法的应用 155
6.2.7案例：函数求解 156
6.3群体智能 158
6.3.1什么是群体智能 158
6.3.2蚁群算法的基本原理 159
6.3.3蚁群算法的主要过程 161
6.3.4蚁群算法流程 163
6.3.5蚁群算法的主要特点 165
6.3.6蚁群算法的应用 165
6.3.7案例：旅行商问题 166
6.4本章实训：蜂群算法 167
本章小结 168
思考与练习 169
第7章 机器学习 171
本章导读 171
学习目标 171
7.1机器学习概述 172
7.1.1什么是机器学习 172
7.1.2机器学习的相关术语 172
7.1.3机器学习的分类 173
7.1.4机器学习的应用场景 174
7.2有监督学习 175
7.2.1什么是有监督学习 175
7.2.2分类任务 176
7.2.3回归任务 183
7.2.4案例：手写数字识别 190
7.3无监督学习 192
7.3.1什么是无监督学习 192
7.3.2聚类任务 193
7.3.3案例：数据划分 197
7.4本章实训：人脸识别 198
本章小结 199
思考与练习 200
第8章 专家系统 201
本章导读 201
学习目标 201
8.1专家系统概述 202
8.1.1专家系统的概念与特点 202
8.1.2专家系统的起源与发展 202
8.1.3专家系统的类型 203
8.1.4专家系统的应用 205
8.2专家系统的基本结构 207
8.2.1知识库 207
8.2.2知识获取机构 208
8.2.3推理机 211
8.2.4综合数据库 211
8.2.5人机接口 212
8.2.6解释机构 212
8.3专家系统的开发过程 212
8.4案例分析：医学专家系统 214
本章小结 216
思考与练习 216
第9章 自然语言处理 218
本章导读 218
学习目标 218
9.1自然语言处理概述 219
9.1.1自然语言处理的基本概念 219
9.1.2自然语言处理的发展历程 219
9.1.3自然语言处理的研究方向 219
9.1.4自然语言处理的基本框架 221
9.2自然语言处理的过程划分 222
9.2.1语音分析 222
9.2.2词法分析 222
9.2.3句法分析 223
9.2.4语义分析 223
9.2.5语用分析 223
9.3自然语言处理的基本流程 224
9.3.1获取语料 224
9.3.2语料预处理 224
9.3.3特征工程 225
9.3.4特征选择 226
9.3.5模型训练 226
9.3.6模型评估 226
9.3.7模型上线应用 226
9.3.8模型重构 227
9.4案例分析：情感分析 227
9.4.1基于情感词典的方法 227
9.4.2基于深度学习的方法 230
本章小结 231
思考与练习 231
第10章 分布式人工智能与Agent 233
本章导读 233
学习目标 233
10.1分布式人工智能 234
10.1.1分布式人工智能的概念与特点 234
10.1.2分布式人工智能的分类 234
10.2 Agent 235
10.2.1 Agent的概念与特性 235
10.2.2 Agent的结构与类型 237
10.3 Agent通信 241
10.3.1 Agent通信的过程 242
10.3.2 Agent通信的类型 242
10.3.3 Agent通信的方式 244
10.4多Agent系统 245
10.4.1多Agent系统的概念与特点 245
10.4.2多Agent系统的基本模型与体系结构 245
10.4.3多Agent系统的协调、协作和协商 246
本章小结 249
思考与练习 250
应用篇 252
第11章 人工智能在社会服务中的应用 252
本章导读 252
学习目标 252
11.1人工智能＋安防 253
11.1.1智慧安防概述 253
11.1.2智慧安防的应用场景 254
11.1.3智慧安防的典型案例：智慧安防社区服务 258
11.2人工智能＋政务 259
11.2.1智慧政务概述 259
11.2.2智慧政务的应用场景 260
11.2.3智慧政务的典型案例：行政服务大厅 263
11.3人工智能＋医疗 264
11.3.1智慧医疗概述 264
11.3.2智慧医疗的应用场景 266
11.3.3智慧医疗的典型案例：新冠肺炎智能问诊系统 268
11.4人工智能＋教育 270
11.4.1智慧教育概述 270
11.4.2智慧教育的应用场景 270
11.4.3智慧教育的典型案例：VR智能实验室 272
本章小结 273
思考与练习 274
第12章 人工智能在经济生活中的应用 275
本章导读 275
学习目标 275
12.1人工智能＋金融 276
12.1.1智慧金融概述 276
12.1.2智慧金融的应用场景 276
12.1.3智慧金融的典型案例：银行智慧网点 278
12.2人工智能＋农业 280
12.2.1智慧农业概述 280
12.2.2智慧农业的应用场景 281
12.2.3智慧农业的典型案例：基于人工智能的草莓种植 285
12.3人工智能＋交通 286
12.3.1智慧交通概述 286
12.3.2智慧交通的应用场景 286
12.3.3智慧交通的典型案例：交通信号灯智能控制系统 289
本章小结 290
思考与练习 290
参考文献 291
出版信息
丛 书 名：
- 出 版 社：
- 出版日期：
- 版 次：
- 页 数：
- 字 数：
- 印刷时间：
- 开 本：
- 纸 张：
- 印 次：
- I S B N：
- 包 装：
下载记录