图解人工智能_[日]多田智史_9787115558510

近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发必备的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解相关技术。

第 1章人工智能的过去、现在和未来 1 01　人工智能　2 02　人工智能的黎明时期　4 03　人工智能的发展　9 第　2章规则系统及其变体　21 01　规则系统　22 02　知识库　26 03　专家系统　30 04　推荐引擎　37 第3章　自动机和人工生命程序　43 01　人工生命模型　44 02　有限自动机　50 03　马尔可夫模型　55 04　状态驱动智能体　59 第4章　权重和寻找最优解　65 01　线性问题和非线性问题　66 02　回归分析　70 03　加权回归分析　78 04　相似度的计算　82 第5章　权重和优化程序　93 01　图论　94 02　图谱搜索和最优化　98 03　遗传算法　106 04　神经网络　114 第6章　统计机器学习（概率分布和建模）　125 01　统计模型和概率分布　126 02　贝叶斯统计学和贝叶斯估计　142 03　MCMC方法　153 04　HMM和贝叶斯网络　158 第7章　统计机器学习（无监督学习和有监督学习）　161 01　无监督学习　162 02　有监督学习　169 第8章　强化学习和分布式人工智能　179 01　集成学习　180 02　强化学习　185 03　迁移学习　193 04　分布式人工智能　197 第9章　深度学习　199 01　多层神经网络　200 02　受限玻尔兹曼机　206 03　深度神经网络　208 04　卷积神经网络　212 05　循环神经网络　215 第　10章图像和语音的模式识别　219 01　模式识别　220 02　特征提取方法　222 03　图像识别　230 04　语音识别　236 第　11章自然语言处理和机器学习　243 01　句子的结构和理解　244 02　知识获取和统计语义学　248 03　结构分析　252 04　文本生成　255 第　12章知识表示和数据结构　263 01　数据库　264 02　检索　271 03　语义网络和语义网　277 第　13章分布式计算　285 01　分布式计算和并行计算　286 02　硬件配置　287 03　软件配置　293 04　机器学习平台和深度学习平台　304 第　14章人工智能与海量数据和物联网　311 01　数据膨胀　312 02　物联网和分布式人工智能　317 03　脑功能分析和机器人　322 04　创新系统　327

你还可能感兴趣

我要评论