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内容简介

《人工智能》选取人工智能的9个核心方向，包括搜索、机器学习、线性回归、决策树、集成学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理与强化学习，系统梳理关键知识点，并详细介绍基础原理与重要算法，同时，加入了对前沿知识的介绍与对核心成果的分析和说明。同时，书中的每一章均配备作业题与编程练习，让读者们在练习当中加深对算法与原理的理解。本书内容的选取建立在对大学人工智能教育知识体系的完整梳理之上；章节中对原理与具体的算法均进行了详尽的介绍。

作者简介

姚期智，中国科学院院士，2000年获得计算机科学领域最高奖图灵奖。现任清华大学交叉信息研究院院长、教授，清华学堂计算机科学实验班（姚班）首席教授，主要研究方向为算法、密码学、量子计算、人工智能。

第0章绪论第1章数学基础 1.1 导数 1.1.1 导数的定义 1.1.2 高阶导数与偏导数 1.1.3 导数与函数极值 1.2 概率论基础 1.2.1 事件与概率 1.2.2 随机变量与概率分布 1.2.3 期望、方差与协方差 1.3 矩阵基础习题第2章搜索引言 2.1 搜索问题的定义 2.2 搜索算法基础 2.3 盲目搜索 2.3.1 图搜索 2.3.2 深度优先搜索 2.3.3 宽度优先搜索 2.3.4 复杂度分析及算法改进 2.4 启发式搜索 2.4.1 贪婪搜索 2.4.2 A*搜索算法 2.4.3 A*搜索算法的最优性 2.4.4 启发函数的设计 2.4.5 双向搜索 2.5 局部搜索 2.5.1 爬山法 2.5.2 模拟退火 2.5.3 遗传算法 2.6 对抗搜索 2.6.1 极小极大搜索 2.6.2 Alpha-Beta剪枝搜索 2.6.3 蒙特卡罗树搜索本章总结历史回顾习题第3章机器学习引言 3.1 监督学习的概念 3.2 数据集与损失函数 3.3 泛化 3.4 过拟合与欠拟合 3.5 创建数据集 3.6 无监督学习与半监督学习 3.6.1 K平均算法 3.6.2 谱聚类算法本章总结历史回顾

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