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人工智能基础
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工业技术

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:马飒飒编著
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2020
  • ISBN:9787121381720
  • 页数:228 页
图书介绍:
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《人工智能基础》目录

第一章 绪论 1

1.1人工智能概述 3

1.1.1人工智能定义 3

1.1.2人工智能发展史 7

1.2人工智能研究的目标及内容 9

1.2.1人工智能的研究目标 9

1.2.2人工智能的研究内容 10

1.3人工智能研究进展及领域 19

1.4人工智能的发展及影响 23

1.4.1人工智能的发展 23

1.4.2人工智能的应用 24

1.4.3人工智能的影响 25

1.5本章小结 29

习题1 29

第二章 人工智能数学基础 31

2.1矩阵论 33

2.1.1线性空间与线性变换 34

2.1.2范数理论 35

2.2应用统计 36

2.2.1参数估计 36

2.2.2假设检验 36

2.2.3回归分析与方差分析 37

2.3数值分析 38

2.3.1插值法与数值逼近 39

2.3.2数值积分与数值微分 41

2.3.3解线性方程的直接方法与迭代法 41

2.4经典变换 46

2.4.1快速傅里叶变换 46

2.4.2图像变换 49

2.5 Python基础 52

2.5.1编程基础 53

2.5.2 Numpy 56

2.5.3 Pandas 56

2.5.4 SciPy 57

2.5.5其他工具包 58

2.6本章小结 59

习题2 59

第三章 人工智能通信技术 61

3.1人工智能在通信领域的挑战 63

3.2人工智能在通信领域的应用 66

3.3语音识别技术 68

3.3.1国外发展概述 69

3.3.2国内发展概述 70

3.3.3系统分类 71

3.3.4核心技术 72

3.3.5识别方法 73

3.3.6应用与发展 77

3.3.7演示实验 77

3.4本章小结 83

习题3 84

第四章 智能控制 85

4.1智能控制基础 87

4.1.1智能控制的产生与发展 87

4.1.2智能控制的基本概念 89

4.2智能控制理论 90

4.2.1智能控制经典理论概述 90

4.2.2智能控制系统 92

4.3人工智能在智能控制领域的应用 102

4.4本章小结 106

习题4 107

第五章 深度学习 109

5.1深度学习的发展 111

5.2深度学习概述 115

5.3深度学习的基本原理 118

5.3.1深度学习的经典网络 119

5.3.2深度学习的正则化 130

5.3.3深度模型的优化 132

5.4深度学习应用 135

5.4.1计算机视觉 135

5.4.2自然语言处理 142

5.4.3其他应用 142

5.5演示实验 143

5.5.1基于深度神经网络的图像分类 143

5.5.2基于深度学习的个性化推荐 152

5.5.3基于卷积神经网络的文本分类 155

5.5.4基于深度学习的视频行为识别 158

5.6本章小结 161

习题5 162

第六章 智能机器人 163

6.1智能机器人概况 165

6.2智能机器人运动与感知 170

6.2.1智能机器人体系结构 170

6.2.2机器人视觉系统 171

6.3智能机器人路径规划 173

6.3.1机器人导航 173

6.3.2机器人定位 175

6.3.3机器人避障 176

6.3.4机器人路径规划 178

6.4演示实验 181

6.4.1计算机视觉分析 181

6.4.2机器人路径规划 186

6.5本章小结 190

习题6 190

第七章 人工智能伦理 191

7.1人工智能的安全问题 193

7.1.1人工智能安全问题的出现 193

7.1.2人工智能安全风险的特征 194

7.1.3人工智能安全问题的应对策略 196

7.2人工智能的教育理念 197

7.3人工智能工程伦理实例 204

7.4本章小结 208

习题7 208

第八章 人工智能创新创业应用 209

8.1人工智能发展前景及创新创业项目介绍 211

8.1.1充满生机的人工智能产业 211

8.1.2拭目以待的人工智能产业发展前景 214

8.2创新创业项目 215

8.2.1创新创业项目简介 215

8.2.2开展创新创业项目的注意事项 216

8.3人工智能创新创业相关案例 217

8.4本章小结 221

习题8 222

参考文献 223

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