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[正版]书籍 艾博士:深入浅出人工智能 马少平清华大学出版社9787302646969
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艾博士:深入浅出人工智能 |
图书定价: | 89.80 |
出版单位: | 清华大学出版社 |
出版时间: | 2023年10月 |
图书开本: | |
图书作者: | 马少平 |
图书页数: | |
ISBN书号: | 9787302646969 |
本书是一本针对初学者介绍人工智能基础知识的书籍。本书采用通俗易懂的语言讲解人工智能的基本概念、发展历程和主要方法,内容涵盖人工智能的核心方法,包括什么是人工智能、神经网络(深度学习)是如何实现的、计算机是如何学会下棋的、计算机是如何找到**路径的、如何用随机算法求解组合优化问题、统计机器学习方法是如何实现分类与聚类的、专家系统是如何实现的等,每种方法都配有例题并给出详细的求解过程,以帮助读者理解和掌握算法实质,提高读者解决实际问题的能力。 此外,本书可以帮助人工智能的开发人员理解各种算法背后的基本原理。书中的讲解方法和示例,有助于相关课程的教师讲解相关概念和算法。 总之,这是一本实用性强、通俗易懂的人工智能入门教材,适合不同背景的读者学习和使用。
第0篇什么是人工智能1
0.1人工智能的诞生1
0.2人工智能的4个发展时代4
0.2.1初期时代4
0.2.2知识时代6
0.2.3特征时代8
0.2.4数据时代11
0.3什么是人工智能16
0.4图灵测试与中文屋子问题19
0.4.1图灵测试19
0.4.2中文屋子问题21
0.5第三代人工智能23
0.6总结27
篇神经网络是如何实现的29
1.1从数字识别谈起30
1.2神经元与神经网络35
1.3神经网络是如何训练的39
1.4卷积神经网络48
1.5梯度消失问题59
1.6过拟合问题69
1.7词向量74
1.7.1词的向量表示74
1.7.2神经网络语言模型76
1.7.3word2vec模型82
1.7.4词向量应用举例85
1.8循环神经网络88
1.9长短期记忆网络96
1.10深度学习框架104
1.11总结104艾博士: 深入浅出人工智能目录第2篇计算机是如何学会下棋的106
2.1能穷举吗?107
2.2 小 大模型110
2.3αβ剪枝算法112
2.4蒙特卡洛树搜索115
2.5AlphaGo是如何下棋的124
2.6围棋中的深度强化学习方法132
2.6.1基于策略梯度的强化学习134
2.6.2基于价值评估的强化学习135
2.6.3基于演员评价方法的强化学习137
2.7AlphaGo Zero是如何自学成才的140
2.8总结147
第3篇计算机是如何找到 优路径的149
3.1路径搜索问题150
3.2宽度优先搜索算法1...
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