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正版 开启人工智能之门:运用Excel体验学AI [日]浅井登 机械工业
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目录 前言 本书的阅读方法 第1章人工智能充满梦想 1.1人工智能会超越人类? 1.2人工智能的研究课题 1.3人工智能技术的初步考察 第2章机器模拟人类大脑=神经网络 2.1人脑模型和神经网络的思路 2.2感知机(Perceptron) 2.3霍普菲尔德神经网络(Hopfield Neural Network) 2.4自编码器(Autoencoder) 2.5其他神经网络 第3章通过机器控制人类的模糊性=模糊控制 3.1模糊控制的思路 3.2模糊推理 3.3模糊控制 3.4模糊关系 第4章灵活借鉴适者生存的进化规律=遗传算法 4.1遗传算法的思路 4.2遗传算法的具体事例 4.3遗传算法的应用 目录开启人工智能之门——运用Excel体验学AI第5章有效解决身边问题=问题解决 5.1问题解决方法 5.2问题解决的具体事例 第6章如何选择最有效的路径?=搜索算法 6.1搜索算法的分类 6.2系统搜索(Systematic Search) 6.3启发式搜索(Heuristic Search) 6.4搜索算法汇总 第7章出现对手时的应对方法=游戏算法 7.1Min-Max算法 7.2α-β剪枝算法 第8章通过机器模拟人类学习的过程=机器学习 8.1机器学习的基本思路 8.2版本空间法(Version Space Method) 8.3深度学习(Deep Learning) 第9章通过在机器上表示人类知识就能代替人类工作= 知识表示和专家系统9.1知识表示(Knowledge Representation) 9.2专家系统(Expert System) 第10章将人类自主性交给机器管理=智能体 10.1智能体的经典问题 10.2智能体的思路 10.3多智能体 第11章人工智能的开创性计算机语言=Lisp 11.1表处理(List Processing) 11.2λ运算(Lambda Calculus) 11.3Lisp语言 11.4Lisp处理系统 第12章记录事件关系的计算机语言=Prolog 12.1命题逻辑(Propositional Logic) 12.2谓词逻辑(Predicate Logic) 12.3Prolog语言的发展 12.4Prolog语言 12.5Prolog处理系统 附录 附录A术语 附录B理解本书所需数学知识 参考文献
通过Excel的示例程序,实际体验AI技术 涵盖支撑人工智能各种领域的基础知识。
本书分12章介绍了支撑人工智能各领域的基础知识,包括神经网络、模糊控制、遗传算法、问题解决、搜索算法、游戏算法、机器学习、知识表示、专家系统和智能体等,并通过模拟方式对人工智能的基本思路进行了阐述,同时还讲解了目前应用于人工智能编程的Lisp和Prolog语言。书中涵盖的技术已经得到实际运用,其作为人工智能研究的基础,对读者理解人工智能极其重要。 本书共12章,各章内容相互独立,可不分先后顺序阅读。其中,第2章~第10章均通过Excel的示例程序对书中介绍的各种技术进行了模拟体验。本书能使读者实际体验AI技术,感受其效果,从而在一定程度上了解人工智能的原理。 书中涵盖的各种理论浅显易懂,适合人工智能入门人员阅读。对于工作当中需要接触人工智能的科技工作者、计划在人工智能领域发展的学生来说,值得一读。
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