人工智能算法图解

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它 能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂 症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工 智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利 用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工 智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识 ，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手 设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至 配置自动驾驶汽车。 主要内容 ●各种人工智能算法的实践场景 ●帮助决策的智能搜索算法 ●受生物学启发的算法簇 ●机器学习与神经网络 ●强化学习 与Q-learning

\"从儿时起，Rishal就着迷于计算机技术并有疯狂的想法。在整个职业生涯中，他领导过团队，负责过项目，动手编写过工程软件，做过战略规划，且曾为各种国际企业设计端到端解决方案。 他在公司、社区和行业内积极发展实用主义文化，帮助团队学习并掌握更多知识与技能。 Rishal对设计思维、人工智能与哲学充满热情，擅长综合考虑业务机制与战略，他的团队不断壮大。Rishal开发了多种数字产品，成功帮助大量团队与企业提高生产效率，使其能专注于更重要的事情。 他还曾在数十次全球会议上发表演讲，致力于使复杂的概念变得更易于理解，帮助人们提升自我。 \"

第1章 人工智能初印象 1.1 什么是人工智能？ 1.1.1 定义AI 1.1.2 理解数据是智能算法的核心 1.1.3 把算法看作“菜谱” 1.2 人工智能简史 1.3 问题类型与问题解决范式 1.4 人工智能概念的直观印象 1.5 人工智能算法的用途 1.5.1 农业：植物种植优化 1.5.2 银行业：欺诈检测 1.5.3 网络安全：攻击检测与处理 1.5.4 医疗：智能诊断 1.5.5 物流：路径规划与优化 1.5.6 通信：网络优化 1.5.7 游戏：主体创造 1.5.8 艺术：创造杰出作品 1.6 本章小结 第2章 搜索算法基础 2.1 什么是规划与搜索？ 2.2 计算成本：需要智能算法的原因 2.3 适合用搜索算法的问题 2.4 表示状态：创建一个表示问题空间与解的框架 2.4.1 图：表示搜索问题与解 2.4.2 用具体的数据结构表示图 2.4.3 树：表示搜索结果的具体结构 2.5 无知搜索：盲目地找寻解 2.6 广度优先搜索：先看广度，再看深度 2.7 深度优先搜索：先看深度，再看广度 2.8 盲目搜索算法的用例 2.9 可选：关于图的类别 2.10 可选：其他表示图的方法 2.10.1 关联矩阵 2.10.2 邻接表 2.11 本章小结 第3章 智能搜索 3.1 定义启发式方法：设计有根据的猜测 3.2 知情搜索：在指导下寻求解决方案 3.2.1 A*搜索 3.2.2 知情搜索算法的用例 3.3 对抗性搜索：在不断变化的环境中寻找解决方案 3.3.1 一个简单的对抗性问题 3.3.2 最小-最大搜索：模拟行动并选择最好的未来 3.3.3 启发式 3.3.4 阿尔法-贝塔剪枝：仅探索合理的路径 3.3.5 对抗搜索算法的典型案例 3.4 本章小结 第4章 进化算法 4.1 什么是进化？ 4.2 适合用进化算法的问题