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人工智能（第3版·微课视频版） / 清华科技大讲堂丛书

￥69.80定价

作者：丁世飞

出版时间：2021-12

出版社：清华大学出版社

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基本信息评价

出版社：清华大学出版社
ISBN：9787302596202
版次：3版
图书编号：433181
本季征订号：61236649-2
开本：16开
出版时间：2021-12
千字：542
学科分类1：工学
学科分类2：计算机科学与技术
适用专业：计算机科学与技术
适用分级：本科

作者简介

　　丁世飞，博士，中国矿业大学教授、博士生导师，中国科学院计算技术研究所客座研究员，中国矿业大学一中国科学院智能信息处理联合实验室负责人。长期从事人工智能与模式识别、机器学习与数据挖掘、大数据智能分析等理论与应用研究。主持或参加“973计划”课题2项、国家自然科学基金6项、国家“863计划”高技术项目1项。已发表学术论文260篇，出版专著6部，授权发明专利4项。
　　曾获全国优秀博士学位论文提名奖、山东省优秀博士学位论文奖、山东省省级教学成果奖1项、吴文俊人工智能科学技术奖1项、江苏省科学技术奖1项、江苏省优秀硕士学位论文指导教师奖2次。入选2017年全球前10万科学家榜单、2020年全球前10万科学家榜单、2020年中国高被引学者（爱思唯尔）、2021年全球前2%科学家榜单（斯坦福大学）。
　　担任CCF理事、杰出会员，CAAI理事、高级会员，CCF和CAAI多个专委会委员或常委委员。担任国家自然科学奖通讯与会评专家、国家科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目会评专家、国家“863计划”“973计划”评审专家、***人才计划评审专家、国家自然科学基金评审专家等。

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内容简介

本书主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能的基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章均按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编写。第一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。本书力求科学性、模块化、实用性。内容由浅入深、循序渐进、条理清晰，能让读者在有限的时间内掌握人工智能的基本原理、基本方法和应用技术。本书为教师提供习题答案。本书可作为计算机科学与技术、智能科学与技术、人工智能、数据科学与大数据技术、自动化、机器人工程等专业的教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。

第1章绪论
1．1 人工智能的概念
1．1．1 智能的定义
1．1．2 人工智能的定义
1．2 人工智能的诞生与发展
1．2．1 孕育期
1．2．2 形成期
1．2．3 萧条期
1．2．4 第二个兴旺期
1．2．5 稳步增长期
1．2．6 中国的人工智能发展
1．3 人工智能的主要研究学派
1．3．1 符号主义学派
1．3．2 连接主义学派
1．3．3 行为主义学派
1．4 人工智能的主要研究内容
1．5 人工智能的主要应用领域
1．6 小结
习题

第2章知识表示
2．1 知识表示概述
2．1．1 知识的概念
2．1．2 知识表示的概念
2．2 一阶谓词逻辑表示法
2．2．1 命题
2．2．2 谓词
2．2．3 谓词公式
2．2．4 谓词逻辑表示
2．2．5 谓词逻辑表示法的特点
2．3 产生式表示法
2．3．1 产生式表示的基本方法
2．3．2 产生式系统的基本结构
2．3．3 产生式系统的分类
2．3．4 产生式表示法的特点
2．4 语义网络表示法
2．4．1 语义网络的基本概念
2．4．2 语义网络的基本语义关系
2．4．3 语义网络表示知识的方法
2．4．4 语义网络的推理过程
2．4．5 语义网络表示法的特点
2．5 框架表示法
2．5．1 框架结构
2．5．2 框架表示
2．5．3 框架表示的推理过程
2．5．4 框架表示法的特点
2．6 脚本表示法
2．7 面向对象表示法
2．7．1 面向对象的基本概念
2．7．2 面向对象方法学的主要观点
2．8 小结
习题
……

第3章搜索策略
第4章确定性推理
第5章不确定性推理
第6章机器学习
第7章支持向量机
第8章专家系统
第9章神经计算
第10章进化计算
第11章模糊计算
第12章群智能
第13章争论与展望

参考文献