人工智能和深度学习导论--聚文网

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内容简介

本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程，包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外，本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能、机器学习和深度学习快速了解和掌握的专业人士阅读参考。

作者简介

Oswald Campesato是加州大学圣克拉拉分校的兼职教师，专门研究深度学习、Java、NLP、Android和TensorFlow。他是超过二十五本书的作者/合著者，包括TensorFlow 2 Pocket Primer、Python 3 for Machine Learning和Data Science Fundamentals Pocket Prime

第1章人工智能导论 1
1.1 什么是人工智能 1
1.2 图灵测试 3
1.2.1 图灵测试的定义 3
1.2.2 询问者测试 4
1.3 启发式方法 4
1.4 知识表示 5
1.4.1 基于逻辑的解决方案 5
1.4.2 语义网络 6
1.5 人工智能和博弈 6
1.6 专家系统 7
1.7 神经计算 8
1.8 演化计算 8
1.9 自然语言处理 9
1.10 生物信息学 10
1.11 人工智能的主要部分 11
1.11.1 机器学习 11
1.11.2 深度学习 11
1.11.3 强化学习 12
1.11.4 机器人学 12
1.11.5 自然语言处理 12
1.12 代码示例 13
1.13 总结 13
……

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