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  • 信息搜索与人工智能 郭军 著 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 郭军著
    • 出版社: 北京邮电大学出版社
    • 出版时间:2022-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 郭军著
    • 出版社:北京邮电大学出版社
    • 出版时间:2022-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-01-01
    • 字数:389000
    • 页数:238
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787563565917
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:北京邮电大学出版社

    信息搜索与人工智能

    作  者:郭军 著
    定  价:48
    出 版 社:北京邮电大学出版社
    出版日期:2022年01月01日
    页  数:238
    装  帧:平装
    ISBN:9787563565917
    主编推荐

    内容简介

    本书是一部面向信息通信、计算机、人工智能等大类专业的本科生及研究生的专业课教材,特色在于从人工智能的视角系统地讲解信息搜索的基本概念、系统构成和关键技术,着力阐释信息搜索与人工智能相伴相生和相辅相成的关系。全书以信息检索、信息过滤、信息推荐的数学模型和核心算法为背景,讲解人工智能的基础知识和近期新技术,包括导论、信息搜索基础、文本表示与分析、视觉信息理解、语音识别与音频分析、数据特征及系统模型学习、前沿技术及对话系统等内容。 本书可作为高等学校理工科相关专业的教材,也可供信息搜索与人工智能领域的科研人员阅读与学习。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 导论
    1.1 信息搜索的意义
    1.2 信息搜索与人工智能
    1.3 技术挑战性及科学价值
    1.4 理论与技术状况
    1.5 本书的内容
    小结
    问题与练习
    第2章 信息搜索基础
    2.1 引言
    2.2 信息采集
    2.2.1 概述
    2.2.2 网络爬虫的基本原理
    2.2.3 网络爬虫需解决的关键问题
    2.3 信息保存
    2.3.1 概述
    2.3.2 对象预处理
    2.3.3 信息保存方法
    2.4 信息索引
    2.4.1 概述
    2.4.2 索引结构
    2.4.3 索引词选取
    2.5 超链接分析
    2.5.1 概述
    2.5.2 PageRank算法
    2.5.3 HITS算法
    2.6 信息检索系统
    2.6.1 概述
    2.6.2 文本检索
    2.6.3 视觉检索
    2.6.4 音频检索
    2.7 信息过滤系统
    2.7.1 概述
    2.7.2 信息过滤的关键技术
    2.7.3 垃圾邮件过滤系统
    2.8 信息推荐系统
    2.8.1 概述
    2.8.2 关联规则挖掘
    2.8.3 协同过滤
    2.9 系统性能指标
    小结
    问题与练习
    第3章 文本表示与分析
    3.1 引言
    3.2 文本的向量表示
    3.2.1 n元模型
    3.2.2 基于潜语义标号的文本向量
    3.2.3 基于自组织映射的文本向量
    3.2.4 基于分布式词向量的文本表示
    3.3 文本特征选择
    3.3.1 包含算法
    3.3.2 排除算法
    3.4 文本聚类
    3.4.1 区分法
    3.4.2 生成法
    3.5 文本分类
    3.5.1 κ-NN分类器
    3.5.2 Bayes分类器
    3.5.3 优选熵分类器
    3.5.4 SVM分类器
    3.5.5 神经网络分类器
    3.6 文本的语义哈希分析
    3.6.1 语义哈希模型
    3.6.2 语义哈希模型的训练
    3.7 转换模型——Transformei
    3.7.1 基本结构
    3.7.2 注意力机制
    3.7.3 外围技术
    小结
    问题与练习
    第4章 视觉信息理解
    4.1 引言
    4.2 图像特征抽取
    4.2.1 SIFT特征
    4.2.2 方向线素特征
    4.2.3 仿生人脸特征
    4.2.4 视频高层特征
    4.3 图像特征编码表示
    4.3.1 编码表示方法
    4.3.2 码本及编码学习算法K-SVD
    4.4 图像分类与标注
    4.4.1 概述
    4.4.2 空间金字塔匹配
    4.4.3 有监督的多类标注
    4.5 物体识别
    4.5.1 星群模型
    4.5.2 AlexNet模型
    4.6 文字识别
    4.6.1 离线文字识别系统
    4.6.2 余弦整形变换
    4.6.3 渐进计算的马氏距离分类器
    4.7 人脸识别
    4.7.1 Adaboost人脸检测算法
    4.7.2 早期人脸识别算法
    4.7.3 若干研究热点
    4.8 视频分析
    4.8.1 镜头切分
    4.8.2 视频摘要
    4.8.3 视频描述
    小结
    问题与练习
    第5章 语音识别及音频分析
    5.1 引言
    5.2 声学特征提取
    5.2.1 时域特征提取
    5.2.2 频域特征提取
    5.3 隐马尔可夫模型
    5.3.1 基本概念
    5.3.2 训练、识别及译码算法
    5.4 基于HMM的语音识别系统
    5.4.1 HMM语音识别系统的结构
    5.4.2 声学模型
    5.4.3 语言模型
    5.4.4 解码器
    5.5 基于深度学习的语音识别
    5.6 音视频跨模态检索
    5.7 非语音音频分析
    5.7.1 概述
    5.7.2 声学模型
    5.7.3 语义模型
    5.7.4 声学空间与语义空间的联系
    5.8 音乐检索与生成
    5.8.1 概述
    5.8.2 音乐特征的表示和提取
    5.8.3 音乐检索系统
    5.8.4 音乐生成
    小结
    问题与练习
    第6章 数据特征及系统模型学习
    6.1 引言
    6.2 数据降维变换
    6.3 数据子空间聚类学习
    6.4 数据半监督标注
    6.5 系统模型强化学习
    6.6 系统模型对抗学习
    6.7 系统模型主动学习
    6.8 系统模型矩阵分解
    小结
    问题与练习
    第7章 前沿技术及对话系统
    7.1 引言
    7.2 个性化搜索
    7.3 社交搜索
    7.3.1 概述
    7.3.2 社区分析
    7.3.3 社交网络信息传播
    7.4 内网检索及对象检索
    7.4.1 概述
    7.4.2 对象检索的基本概念
    7.4.3 信息抽取
    7.5 知识图谱
    7.5.1 概述
    7.5.2 知识图谱的结构建模
    7.5.3 知识结构的抽取
    7.5.4 知识图谱中的推理
    7.6 对话系统
    7.6.1 概述
    7.6.2 对话系统的基本构成
    7.6.3 端到端型对话系统
    7.6.4 主要挑战及发展方向
    小结
    问题与练习
    参考文献

    售后保障

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