人工智能 类型
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140千字 字数
2021-05-01 发行日期
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主编推荐语

对大学人工智能教育知识体系的完整梳理。

内容简介

本书介绍了8个人工智能的核心方向，包括搜索、机器学习、线性回归、决策树、神经网络、计算机视觉、自然语言处理、强化学习，特别归纳了其中适合中学阶段学习的关键知识点，将帮助读者了解人工智能前沿方向的核心原理，并从科学的视角观察与理解前沿科研成果。书中的每一章均配备作业题与编程习题，让读者在练习中加深对原理与算法的理解。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 人工智能（高中版）
  • 前言
  • 第0章数学与编程基础
  • 引言
  • 0.1　数学基础
  • 0.2　编程基础
  • 练习题
  • 编　程
  • 第1章搜索
  • 引言
  • 1.1　搜索问题的定义
  • 1.2　搜索算法基础
  • 1.3　盲目搜索
  • 1.4　启发式搜索
  • 1.5　对抗搜索
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 练习题
  • 第2章机器学习
  • 引言
  • 2.1　监督学习的概念
  • 2.2　数据集与损失函数
  • 2.3　泛化
  • 2.4　过拟合与欠拟合
  • 2.5　创建数据集
  • 2.6　无监督与半监督学习
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 练习题
  • 第3章线性回归
  • 引言
  • 3.1　线性回归
  • 3.2　优化方法
  • 3.3　二分类问题
  • 3.4　多分类问题
  • 3.5　岭回归
  • 3.6　套索回归
  • 本章总结
  • 练习题
  • 第4章决策树、梯度提升和随机森林
  • 引言
  • 4.1　决策树
  • 4.2　随机森林
  • 4.3　梯度提升
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 参考文献
  • 练习题
  • 第5章神经网络
  • 引言
  • 5.1　深度线性网络
  • 5.2　非线性神经网络
  • 5.3　反向传播计算导数
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 练习题
  • 第6章计算机视觉
  • 引言
  • 6.1　什么是计算机视觉
  • 6.2　图像的形成
  • 6.3　线性滤波器
  • 6.4　边缘检测
  • 6.5　卷积神经网络
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 参考文献
  • 练习题
  • 第7章自然语言处理
  • 引言
  • 7.1　语言模型
  • 7.2　字模型与词模型
  • 7.3　向量语义
  • 7.4　基于神经网络的自然语言处理
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 练习题
  • 第8章马尔可夫决策过程与强化学习
  • 引言
  • 8.1　马尔可夫链
  • 8.2　马尔可夫决策过程
  • 8.3　强化学习
  • 本章总结
  • 历史回顾
  • 参考文献
  • 练习题
  • 附录A数学基础
  • A.1　导数
  • A.2　概率
  • A.3　矩阵
  • 附录B编程基础
  • B.1　整数类型的运算
  • B.2　变量命名规则
  • B.3　关系表达式和逻辑表达式
  • B.4　函数调用中的传值和传引用
  • B.5　复杂类型
  • B.6　一些技巧
  • B.7　编程风格
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。