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内容简介

本书致力于推动人工智能的普及教育，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能相关知识，包括机器学习和深度学习的基本内容，并结合图像信息处理和自然语言处理两个典型应用展开阐述，使读者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知识体系和框架，为进一步学习打下良好基础。本书共分6章：前4章主要介绍基础入门知识，包括绪论、基本分类、回归与聚类和神经网络与深度学习；第5章和第6章结合人工智能目前最热门的两个技术应用领域——图像信息处理和自然语言处理展开论述。本书强调实用性和可读性，并在章节中增加了课程思政的案例和内容，可作为高中生的科普教材、高职高专和高等院校学生学习人工智能的通识课程教材，也可作为人工智能技术人员和管理人员的入门参考书。本书提供视频、PPT、习题等辅助教学资料，读者可访问本出版社教学资源链接 http://www.wsbookshow.c om和 http://www.waterpub.com .cn获得；本书配套慕课教程，读者可访问智慧树网站链接 http://www.zhihuishu.com 搜索课程“人工智能基础”获得。以上资源也可联系作者 (xdzhanggy@163.com)或出版社 (305586627@qq.com)获得。

第二版前言第一版前官第1章绪论 1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展历史 1.3 人工智能的研究范式 1.4 人工智能的应用领域 1.5 小结第2章基本分类 2.1 分类的概念 2.2 向量的基本运算 2.3 分类器 2.4 分类识别技术 2.4.1 感知机 2.4.2 导数与微分 2.4.3 梯度下降法 2.4.4 SVM 2.5 测试与分类实现 2.5.1 测试 2.5.2 分类实现 2.5.3 多分类识别 2.6 小结第3章回归与聚类 3.1 基本概念 3.1.1 机器学习的类别 3.1.2 变量之间的关系 3.2 回归 3.2.1 回归的概念 3.2.2 线性回归 3.2.3 逻辑回归 3.3 聚类 3.3.1 聚类的概念 3.3.2 K均值聚类算法 3.3.3 层次聚类算法 3.4 相似度计算 3.5 小结第4章神经网络与深度学习 4.1 人工神经网络的发展历史 4.2 神经网络的分类 4.2.1 生物神经网络 4.2.2 人工神经网络 4.3 浅层神经网络 4.3.1 多输出感知机 4.3.2 多层神经网络 4.4 深度学习 4.4.1 深度学习模型 4.4.2 激活函数 4.4.3 深度学习的特点及发展 4.5 小结第5章图像信息处理

人工智能概论(第二版)(普通高等教育通识类课程新形态教材)

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