- 中国铁道出版社
- 9787113267513
- 1-1
- 455278
- 61239198-7
- 16开
- 2020-06
- 140
- 工学
- 计算机类
- 计算机类
内容简介
本书是“人工智能导论”课程的辅助实验性教材，配合主教材《人工智能导论》（徐洁磐编著，中国铁道出版社有限公司出版）一起使用。全书共5章：其中，第1章主要对实验平台进行介绍，第2～4章主要对平台的工具进行介绍，如Python、Numpy、TensorFlow、PyTorCh等，第5章主要介绍与人工智能相关的11个实验，如人工神经网络、决策树、深度学习、计算机视觉等。本书坚持操作性、解释性、趣味性的编写原则，旨在通过实验操作实现对理论知识的进一步认知与理解，调动起读者对人工智能应用的兴趣，提高学习积极性，调剂理论课程的枯燥性。本书适合作为高等院校人工智能、计算机类专业及相关专业“人工智能”实验课程的教材及相关培训用教材，也可作为人工智能应用、开发人员的基础操作实践参考书籍。
目录
第1章实验平台
1.1云的基本概念
1.2私有云平台
1.3公有云平台
第2章Python程序设计及机器学习软件包
2.1Python简介
2.2NumPy简介
2.3Pandas简介
2.4MatplotLib简介
2.5Scikit-learn简介
第3章常见的人工智能工具
3.1TensorFlow简介
3.2PyTorch简介
3.3Keras 简介
3.4Caffe2简介
3.5Prolog简介
3.6搜索策略工具简介
第4章实验数据
第5章实验
实验1知识获取之搜索策略
实验2知识获取之推理方法
实验3人工神经网络
实验4决策树
实验5关联学习
实验6聚类学习
实验7强化学习
实验8深度学习
实验9知识图谱
实验10计算机视觉
实验11自然语言处理
附录A课后习题答案
附录B实验平台安装指南
参考文献
1.1云的基本概念
1.2私有云平台
1.3公有云平台
第2章Python程序设计及机器学习软件包
2.1Python简介
2.2NumPy简介
2.3Pandas简介
2.4MatplotLib简介
2.5Scikit-learn简介
第3章常见的人工智能工具
3.1TensorFlow简介
3.2PyTorch简介
3.3Keras 简介
3.4Caffe2简介
3.5Prolog简介
3.6搜索策略工具简介
第4章实验数据
第5章实验
实验1知识获取之搜索策略
实验2知识获取之推理方法
实验3人工神经网络
实验4决策树
实验5关联学习
实验6聚类学习
实验7强化学习
实验8深度学习
实验9知识图谱
实验10计算机视觉
实验11自然语言处理
附录A课后习题答案
附录B实验平台安装指南
参考文献
