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点击返回 当前位置:首页 > 中图法 【 TP18 人工智能理论】 分类索引
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- 物联网导论(第三版)(中国轻工业“十三五”规划教材 物联网工程专业系列教材)
- 张翼英,张素香,梁琨 著/2020-2-1/中国水利水电出版社
本书紧密追踪物联网*新技术发展与典型应用,结合互联网、云计算、大数据等技术,从基础知识、关键技术到典型应用,全方位阐述物联网的现状、关键技术及部分典型应用。全书共13章。第1章阐述物联网的发展背景、定义、特征及发展趋势;第2章至第4章从物联网感知层出发,分别介绍物联网识别技术(RFID)、物联网传感技术以及物联网智能视觉技术;第5章从物联网传输层出发,主要介绍支撑信息传输的关键通信技术;第6章从应用层出发,详细介绍大数据、云计算、物联网定位等应用技术;第7章介绍物联网安全技术;第8章至第1
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定价:¥49 ISBN:9787517084280
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- 人工智能导论(第3版)
- 丁世飞/2020-1-1/电子工业出版社
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章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外,其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。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、确定性推理、搜索策略、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
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定价:¥56 ISBN:9787121363955
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- 人工智能与机器学习(21世纪通识教育系列教材)
- 王秋月 覃雄派 赵素云 张静/2020-1-1/中国人民大学出版社
随着计算机技术迅猛地发展,人工智能与机器学习已经渗透到我们日常生活的各个领域。为此,中国人民大学专门为全校财经和人文专业的学生开设了“人工智能与机器学习”课程,本书的所有作者都参与了该门课程的教学实践,相互配合,总结教学经验,共同打磨而成《人工智能与机器学习》一书。书中通过丰富现实案例的详细讲解,引导学生了解各种机器学习模型的基本原理与实践用法。避开了大量的数学模型和复杂编程知识,让学生熟悉当下流行的一些机器学习和数据处理工具的使用,来解决现实领域遇到的各种数据分析和预测问题。
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定价:¥36 ISBN:9787300275819
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- 深入浅出人工智能(第2版)
- [德]沃尔夫冈·埃特尔(Wolfgang Ertel)著,文益民、蔡国永 译/2020-1-1/清华大学出版社
主要内容 ● 给出聚焦应用和进行实际操作的学习方法,同时提供包含辅助教学资源的网站。 ● 包含许多研究习题和答案、例子、定义、理论以及富含说服力的卡通插图。 ● 包括谓词逻辑、Prolog、启发式搜索、概率推理、机器学习与数据挖掘、神经网络和强化学习等知识。 ● 报告深度学习的进展,这些进展包括应用神经网络去产生有创造性的内容,如文本、音乐和艺术(★新增内容)。 ● 分析聚类算法的性能评估,给出两个能解释贝叶斯定理的例子以及它们在日常生活中的相关性(★新增内容)。<
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定价:¥59.8 ISBN:9787302541653
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- 人工智能专业英语教程
- 朱丹 蔡丹 王敏 程娟/2020-1-1/清华大学出版社
本书是人工智能、计算机、自动控制等相关专业的专业英语教材,选材广泛,内容涵盖人工智能的基本概念、发展历史、主要技术、人工智能的现在与未来,以及人工智能给人类带来的影响和人工智能的应用领域等。本书具体内容包括:第 1章人工智能的基本概念。第 2章人工智能的发展历史。第 3章到第 5章人工智能的主要技术,包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。第 6章和第 7章人工智能的应用领域,包括人工智能在农业、教育、安防、金融、医疗、交通、家庭等领域的应用情况。书中每章所选用文章均来自国外网站,本书作者对文章
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定价:¥39 ISBN:9787302528425
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- 人工智能、类脑计算与图像解译前沿
- 焦李成/2020-1-1/西安电子科技大学出版社
本书立足于西安电子科技大学人工智能学科优势,对人工智能、类脑计算与图像解译三个前沿领域进行了详细的论述,主要内容包括进化计算、人工免疫系统、量子计算智能、多智能体系统、多目标进化优化、
非线性逼近理论、多尺度几何分析、多尺度变换域图像感知与识别、图像的高维奇异性检测、图像去噪的阈值方法、SAR图像理解与解译。该书在对上述领域的国内外发展现状进行系统总结的同时,还重点阐述了作者对相关领域未来发展的研究心得和成果。希望本书能为推进我国人工智能学术研究和实际应用起到一定的促进作用
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定价:¥268 ISBN:9787560654997
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- 深度学习
- 刘玉良/2020-1-1/西安电子科技大学出版社
深度学习理论由Hinton等人于2006年提出, 其概念源于对人工神经网络的研究。深度学习技术通过组合数据的低层特征形成更加抽象的高层属性, 以发现数据的分布式特征表示。
本书主要阐述基于深度学习理论的一些模型和算法。全书共分为8章, 主要内容包括绪论、TensorFlow和Keras简介、简单神经网络、图像类数据处理、序列类数据处理、深度学习模型优化、数据和模型的处理与调试、现代深度学习模型概述。附录给出了基于深度学习的视频目标跟踪研究进展综述和QLearning算法的参考代码。
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定价:¥52 ISBN:9787560655000
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