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:
本店所有商品

  • [正版]新书 工业人工智能 蔡红霞、周传宏 人工智能-应用-制造工业-研究
  • 本书为工业人工智能入门到实践教材;从机器
    • 作者: 蔡红霞、周传宏著
    • 出版社: 清华大学出版社
    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:
    友一个文化制品专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 蔡红霞、周传宏著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9783603475465
    • 版权提供:清华大学出版社

            铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货)。

      关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

     

     

     书名:  工业人工智能
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2023
     ISBN号:  9787302632054
    本教材主要介绍人工智能及其在现代工业领域的应用。教材主要针对智能制造工程本科生专业课程培养,提供有关人工智能理论及工业应用所必须的知识,系统地介绍人工智能理论体系,并结合实际工业案例应用,增加算法软件实现和算法工业应用环节,全方位培养学生的基础知识与工程应用素养。本教材就是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及工业应用所必需的知识,掌握人工智能算法的基本原理与应用场景,培养设计开发智能系统的基本技能,填补智能制造工程等新工科专业人工智能本科生课程教材空白。

    本教材就是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及工业应用所必需的知识,掌握人工智能算法的基本原理与应用场景,培养设计开发智能系统的基本技能,填补智能制造工程等新工科专业人工智能本科生课程教材空白。

    本教材就是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及工业应用所必需的知识,掌握人工智能算法的基本原理与应用场景,培养设计开发智能系统的基本技能,填补智能制造工程等新工科专业人工智能本科生课程教材空白。

    目录



    第1篇绪论

    第1章工业人工智能概述

    1.1人工智能的基本概念及技术体系

    1.2工业为什么需要人工智能

    1.3本章小结

    习题


    第2篇人工智能软件工具

    第2章人工智能软件工具——Python

    2.1人工智能软件库

    2.2Python安装与环境配置

    2.3Python基础知识

    2.4NumPy、Pandas、Matplotlib

    2.5本章小结

    习题


    第3篇搜索求解

    第3章搜索与求解

    3.1搜索相关知识

    3.2状态空间知识的表示方法

    3.3盲目的图搜索策略

    3.4启发式图搜索策略

    3.5本章小结

    习题


    第4篇知识表示、推理及专家系统

    第4章知识与知识表示

    4.1知识与知识表示的概念

    4.2一阶谓词逻辑表示法

    4.3语义网络表示法

    4.4本章小结

    习题


    第5章确定性推理方法

    5.1推理的基本概述

    5.2自然演绎推理

    5.3海伯伦定理

    5.4鲁宾逊归结原理

    5.5归结反演

    5.6本章小结

    习题


    第6章不确定性推理方法

    6.1不确定性推理的基本概念

    6.2概率方法

    6.3主观贝叶斯方法

    6.4可信度方法

    6.5证据理论

    6.6本章小结

    习题


    第7章专家系统

    7.1专家系统的概念

    7.2专家系统的发展

    7.3专家系统的基本结构 

    7.4专家系统的开发

    7.5本章小结

    习题


    第5篇进化算法及其应用

    第8章进化算法及其应用

    8.1进化算法简介

    8.2基本遗传算法

    8.3遗传算法改进算法

    8.4本章小结

    习题


    第6篇机器学习与神经网络

    第9章机器学习概论

    9.1概论

    9.2使用scikit-learn的机器学习例子

    9.3本章小结

    习题


    第10章基于简单线性回归的机器学习理论基础

    10.1简单线性回归

    10.2训练数据、测试数据和验证数据

    10.3偏差和方差

    10.4过拟合和欠拟合

    10.5成本函数

    10.6模型性能评估

    10.7查准率和召回率

    10.8F1 Score 

    10.9本章小结

    习题


    第11章k-近邻算法

    11.1算法原理

    11.2交叉验证

    11.3KNN手写数字识别

    11.4使用OpenCV实现KNN

    11.5本章小结

    习题


    第12章数据表示与特征工程

    12.1特征工程

    12.2数据预处理

    12.3数据降维

    12.4本章小结

    习题


    第13章多元线性回归

    13.1简单线性回归与多元线性回归

    13.2多项式回归

    13.3正则化

    13.4应用线性回归

    13.5梯度下降法

    13.6学习曲线

    13.7算法模型性能优化

    13.8本章小结

    习题


    第14章逻辑回归

    14.1线性回归与逻辑回归

    14.2二元分类

    14.3垃圾邮件过滤

    14.4二元分类性能指标

    14.5本章小结

    习题


    第15章决策树

    15.1算法原理

    15.2算法参数

    15.3实例: 泰坦尼克号幸存者的预测

    15.4决策树的优缺点

    15.5本章小结

    习题


    第16章集合算法

    16.1理解集合算法

    16.2随机森林

    16.3预测泰坦尼克号幸存者

    16.4本章小结

    习题


    第17章支持向量机

    17.1理论基础

    17.2核方法

    17.3SVM的使用

    17.4SVM可视化案例

    17.5本章小结

    习题


    第18章朴素贝叶斯算法

    18.1基础概念

    18.2sklearn中的朴素贝叶斯算法

    18.3算法实例1

    18.4算法实例2

    18.5本章小结

    习题


    第19章k-均值算法

    19.1算法原理

    19.2scikit-learn里的k-均值

    19.3聚类算法性能评估

    19.4K-Means++

    19.5用k-均值进行图像量化

    19.6本章小结

    习题


    第20章人工神经网络

    20.1神经网络介绍及单层神经网络

    20.2多层神经网络和反向传播算法

    20.3卷积神经网络

    20.4本章小结

    习题


    参考文献




     

    1
    • 商品详情
    • 内容简介

    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