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人工智能创新与应用

人工智能创新与应用

  • 字数: 261
  • 出版社: 北京理工大学
  • 作者: 刘建军 主编
  • 商品条码: 9787576351811
  • 适读年龄: 12+
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 170
  • 出版年份: 2025
  • 印次: 1
定价:¥89 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
\\\"本书围绕人工智能核心技术,系统介绍了从基础概念到实际应用的全流程,重点涵盖了人工智能导论、知识表示、搜索算法、高级搜索技术、不确定知识与推理、智能体与多智能体系统、自然语言处理、机器学习、智能规划、机器人学等关键领域。书中通过丰富的案例分析和实验练习,引导读者逐步掌握理论知识,并结合应用场景深化对人工智能技术的理解。本书致力于推动学生的创新思维和实践能力,以期为国家培养具有自主创新能力的高端人才。通过本书的学习,学生不仅能够掌握人工智能的核心技术,还能够具备创新意识和社会责任感,肩负起推动科技进步的使命。 本书适合作为高等院校人工智能、计算机科学等专业的教材或参考书,也可供从事智能技术研究和应用的专业人士参考。\\\"
作者简介
刘建军,韶关学院智能工程学院副教授,主编和编著教材及著作2部,发表SCI核心期刊论文40多篇,主持和参与省部级以上科研项目5项,授权发明专利5项,其中国际专利2项;曾获全国电工学教师教学大赛二等奖。
目录
第1章 人工智能导论 1.1 人工智能的定义与范畴 1.2 人类智能与人工智能的比较 1.3 人工智能的主要学派 1.4 人工智能的应用领域 1.5 人工智能的发展趋势 1.6 案例分析 1.7 练习与思考 本章参考文献 第2章 知识表示 2.1 知识表示概述 2.2 命题逻辑 2.3 谓词逻辑 2.4 基于逻辑的推理 2.5 产生式系统 2.6 高级知识的表示方法 2.7 知识管理系统 2.8 案例分析 2.9 练习与思考 本章参考文献 第3章 搜索算法 3.1 搜索算法基础 3.2 无信息搜索策略 3.3 约束满足问题 3.4 博弈树搜索 3.5 案例分析 3.6 练习与思考 本章参考文献 第4章 高级搜索技术 4.1 爬山法 4.2 模拟退火算法 4.3 遗传算法 4.4 高级搜索技术比较 4.5 案例分析 4.6 练习与思考 本章参考文献 第5章 不确定知识与推理 5.1 不确定知识概述 5.2 主观贝叶斯方法 5.3 确定性理论 5.4 证据理论 5.5 模糊逻辑与推理 5.6 案例分析 5.7 练习与思考 本章参考文献 第6章 智能体与多智能体系统 6.1 智能体与多智能体系统简介 6.2 智能体体系结构 6.3 智能体间的交互与协作 6.4 多智能体系统的开发框架

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