返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 正版新书]人工智能基础及应用王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材
  • 全店均为全新正版书籍,欢迎选购!新疆西藏青海(可包挂刷).港澳台及海外地区bu bao快递
    • 作者: 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组著 | 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组编 | 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组译 | 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2023-11-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    君凤文轩图书专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组著| 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组编| 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组译| 王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2023-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:408000
    • 页数:260
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302644224
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组
    • 著:王方石,李翔宇,杨煜清,飞桨教材编写组
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:55
    • ISBN:9787302644224
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-11-01
    • 页数:260
    • 外部编号:党庄B130168
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第1章人工智能概述

    1.1人工智能的萌芽与诞生

    1.1.1人工智能的萌芽

    1.1.2图灵测试与中文屋实验

    1.1.3人工智能的诞生

    1.2人工智能的定义

    1.3人工智能发展简史

    1.3.1人工智能的黄金期(20世纪50年代中期-60年代中期)

    1.3.2人工智能的第一个寒冬期(20世纪60年代后期-70年代初)

    1.3.3人工智能的繁荣期(20世纪70年代中期-80年代后期)

    1.3.4人工智能的第二个寒冬期(20世纪80年代末-90年代中期)

    1.3.5人工智能的复苏期(1997年-2011年)

    1.3.6人工智能的蓬勃发展期(2012年至今)

    1.4人工智能的研究流派

    1.5人工智能研究的基本内容

    1.6人工智能的主要研究领域

    1.7本章小结

    习题1

    第2章知识表示与知识图谱

    2.1知识的基本概念

    2.1.1知识的定义

    2.1.2知识的特性

    2.1.3知识的分类

    2.2知识表示的方法

    2.3产生式规则表示法

    2.3.1产生式”

    2.3.2产生式系统

    2.3.3产生式表示法的特点

    2.4状态空间表示法

    2.5知识图谱

    2.5.1知识图谱的定义

    2.5.2知识图谱的表示

    2.5.3知识图谱的发展简史

    2.5.4典型的知识图谱

    2.5.5知识图谱的应用

    2.6本章小结

    习题2

    第3章搜索策略

    3.1图搜索策略

    3.2盲目的图搜索策略

    3.2.1深度优先搜索

    3.2.2宽度优先搜索

    3.3启发式图搜索策略

    3.3.1A搜索

    3.3.2A*搜索

    3.4局部搜索算法

    3.4.1爬山法

    3.4.2模拟退火法

    3.4.3遗传算法

    3.5本章小结

    习题3

    第4章机器学习

    4.1机器学习概述

    4.1.1机器学习的定义

    4.1.2机器学习的基本术语

    4.1.3机器学习的三个视角

    4.2监督学习

    4.2.1监督学习的步骤

    4.2.2监督学习的主要任务

    4.2.3监督学习的典型算法

    4.3无监督学习

    4.3.1无监督学习的基本原理

    4.3.2无监督学习的主要任务

    4.3.3无监督学习的典型算法

    4.4弱监督学习

    4.4.1不接近监督学习

    4.4.2不确切监督学习

    4.4.3不准确监督学习

    4.5本章小结

    习题4

    第5章人工神经网络

    5.1人工神经网络的发展历程

    5.2感知机与神经网络

    5.2.1生物神经元结构

    5.2.2神经元数学模型-MP模型

    5.2.3感知机

    5.2.4多层神经网络结构

    5.3BP神经网络及其学习算法

    5.3.1BP神经网络的结构

    5.3.2BP学习算法

    5.4卷积神经网络

    5.4.1卷积神经网络的整体结构

    5.4.2卷积运算

    5.4.3激活函数

    5.4.4池化运算

    5.5本章小结

    习题5

    第6章典型卷积神经网络

    6.1LeNet

    6.1.1LeNet模型的发展历程

    6.1.2LeNet-5模型的结构

    6.2AlexNet

    6.2.1AlexNet模型的结构

    6.2.2AlexNet模型的创新性

    6.3VGGNet

    6.3.1VGGNet模型的结构

    6.3.2VGGNet模型的优势

    6.4GoogLeNet/Inception

    6.4.1GoogLeNet模型的研究思路

    6.4.2GoogLeNet模型结构的总体说明

    6.4.3GoogLeNet模型结构解析

    6.4.4GoogLeNet模型的特点

    6.5ResNet

    6.5.1ResNet模型的研究动机

    6.5.2ResNet模型的结构

    6.6DenseNet

    6.7本章小结

    习题6

    第7章智能图像处理

    7.1数字图像处理概述

    7.1.1数字图像处理的基本概念

    7.1.2数字图像处理的主要任务

    7.2传统的图像处理技术

    7.2.1图像分类

    7.2.2图像目标检测

    7.2.3图像分割

    7.3基于深度学习的图像处理技术

    7.3.1基于深度学习的图像分类

    7.3.2基于深度学习的图像目标检测

    7.3.3基于深度学习的图像分割

    7.4本章小结

    习题7

    第8章机器学习开发框架

    8.1机器学习开发框架简介

    8.2机器学习库——Scikit-learn

    8.2.1Scikit-learn代码设计

    8.2.2Scikit-learn数据表示及数据集构建

    8.2.3Scikit-learn模型训练

    8.2.4Scikit-learn模型预测

    8.2.5Scikit-learn模型评估与超参数选择

    8.3深度学习框架——PyTorch

    8.3.1深度学习框架中的自动求导

    8.3.2PyTorch框架结构

    8.3.3PyTorch中的张量

    8.3.4PyTorch数据集构建

    8.3.5PyTorch模型训练

    8.3.6PyTorch模型预测与评估

    8.3.7PyTorch模型超参数选择

    8.3.8PyTorch中的自动求导机制

    8.4深度学习框架——飞桨

    8.4.1飞桨框架概述

    8.4.2飞桨的张量表示

    8.4.3飞桨的自动微分机制

    8.4.4飞桨数据集构建

    8.4.5飞桨的模型开发

    8.5本章小结

    习题8

    第9章机器学习项目剖析

    ……

    "(1) 讲解详细,通俗易懂,可读性强。
    (2) 注重理论联系实践。
    (3) 详细剖析6个典型卷积神经网络的结构。
    (4)聚焦于图像处理领域的实践案例。
    (5)配套资源齐全。"

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购