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圖解人工智能 ( 簡體 字) |
| 作者：[日]多田智史 | 類別：1. -> 程式設計 -> 人工智慧 |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 54312
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NT售價： 395 元 |
| 出版日：4/1/2021 |
| 頁數：333 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115558510 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網羅了人工智能開發必備的基礎知識，內容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術的整體印象，為今后深入探索該領域打下基礎。另外，書中設有專欄和“小貼士”，介紹了相關術語的背景知識，可幫助讀者擴充知識面，進一步理解相關技術。 |
目錄：第 1章 人工智能的過去、現在和未來 1
01 人工智能 2
02 人工智能的黎明時期 4
03 人工智能的發展 9
第 2章 規則系統及其變體 21
01 規則系統 22
02 知識庫 26
03 專家系統 30
04 推薦引擎 37
第3章 自動機和人工生命程序 43
01 人工生命模型 44
02 有限自動機 50
03 馬爾可夫模型 55
04 狀態驅動智能體 59
第4章 權重和尋找最優解 65
01 線性問題和非線性問題 66
02 回歸分析 70
03 加權回歸分析 78
04 相似度的計算 82
第5章 權重和優化程序 93
01 圖論 94
02 圖譜搜索和最優化 98
03 遺傳算法 106
04 神經網絡 114
第6章 統計機器學習（概率分布和建模） 125
01 統計模型和概率分布 126
02 貝葉斯統計學和貝葉斯估計 142
03 MCMC方法 153
04 HMM和貝葉斯網絡 158
第7章 統計機器學習（無監督學習和有監督學習） 161
01 無監督學習 162
02 有監督學習 169
第8章 強化學習和分布式人工智能 179
01 集成學習 180
02 強化學習 185
03 遷移學習 193
04 分布式人工智能 197
第9章 深度學習 199
01 多層神經網絡 200
02 受限玻爾茲曼機 206
03 深度神經網絡 208
04 卷積神經網絡 212
05 循環神經網絡 215
第 10章 圖像和語音的模式識別 219
01 模式識別 220
02 特征提取方法 222
03 圖像識別 230
04 語音識別 236
第 11章 自然語言處理和機器學習 243
01 句子的結構和理解 244
02 知識獲取和統計語義學 248
03 結構分析 252
04 文本生成 255
第 12章 知識表示和數據結構 263
01 數據庫 264
02 檢索 271
03 語義網絡和語義網 277
第 13章 分布式計算 285
01 分布式計算和并行計算 286
02 硬件配置 287
03 軟件配置 293
04 機器學習平臺和深度學習平臺 304
第 14章 人工智能與海量數據和物聯網 311
01 數據膨脹 312
02 物聯網和分布式人工智能 317
03 腦功能分析和機器人 322
04 創新系統 327
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| 序： |
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