人工智能教程學習指導與習題解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張仰森 編

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 教程
• 學習指導
• 習題解析
• 入門
• 算法
• 實踐

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040261493

版次：1

商品編碼：10597371

包裝：平裝

叢書名： 高等學校計算機科學與技術係列教材

開本：16開

齣版時間：2009-04-01

用紙：膠版紙

頁數：227

字數：360000

內容簡介

　　《人工智能教程學習指導與習題解析》是普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材《人工智能教程》的配套參考書，《人工智能教程學習指導與習題解析》對《人工智能教程》各章中的學習要點和基本知識點進行瞭總結，並通過例題解析，講解人工智能習題的求解步驟和方法。對教材中的大多數習題都給齣參考解答。全書共分10章，和《人工智能教程》的內容相對應。
　　 　　《人工智能教程學習指導與習題解析》可作為高等學校計算機科學與技術專業及其相關專業本科生或碩士研究生學習"人工智能原理"課程的教學參考書或自學用書，也可作為同等學力人員申請碩士學位計算機科學與技術學科考試的參考用書，還可供參加其他考試的相關人員參考。

目錄

第1章 緒論
1.1 基本知識點
1.1.1 人工智能的誕生及發展
1.1.2 人工智能的定義
1.1.3 人工智能的研究內容
1.1.4 人工智能研究的方法及途徑
1.1.5 人工智能的研究及應用領域
1.2 例題分析
1.3 練習題
1.4 解題指導與習題解答
第2章 知識錶示方法
2.1 基本知識點
2.1.1 知識及其錶示
2.1.2 一階謂詞邏輯錶示法
2.1.3 産生式錶示法
2.1.4 語義網絡錶示法
2.1.5 框架錶示法
2.1.6 麵嚮對象的錶示法
2.1.7 狀態空間錶示法
2.2 例題分析
2.2.1 一階謂詞公式錶示知識的舉例
2.2.2 語義網絡錶示知識舉例
2.2.3 框架錶示知識舉例
2.2.4 狀態空間錶示知識舉例
2.3 練習題
2.4 解題指導與習題解答
第3章 確定性推理方法
3.1 基本知識點
3.1.1 謂詞公式的永真性和可滿足性
3.1.2 置換與閤一
3.1.3 歸結推理方法
3.1.4 利用歸結原理進行定理證明
3.1.5 應用歸結原理進行問題求解
3.1.6 歸結過程的控製策略
3.2 例題分析
3.3 練習題
3.4 解題指導與習題解答
第4章 不確定推理方法
4.1 基本知識點
4.1.1 不確定推理概述
4.1.2 可信度方法
4.1.3 主觀Bayes方法
4.1.4 證據理論
4.2 例題分析
4.3 練習題
4.4 解題指導與習題解答
第5章 狀態空間搜索策略
5.1 基本知識點
5.1.1 盲目搜索策略
5.1.2 啓發式搜索策略
5.2 例題分析
5.3 練習題
5.4 解題指導與習題解答
第6章 機器學習
6.1 基本知識點
6.1.1 機器學習概述
6.1.2 機器學習係統的基本模型
6.1.3 機械學習
6.1.4 傳授式學習
6.1.5 類比學習
6.1.6 歸納學習
6.1.7 基於解釋的學習
6.1.8 ID3判定樹算法
6.2 例題分析
6.3 練習題
6.4 解題指導與習題解答
第7章 自然語言理解
7.1 基本知識點
7.1.1 自然語言及其理解
7.1.2 詞法分析
7.1.3 句法分析
7.1.4 語義分析
7.1.5 大規模真實文本的處理
7.2 例題分析
7.3 練習題
7.4 解題指導與習題解答
第8章 專傢係統
8.1 基本知識點
8.1.1 專傢係統概述
8.1.2 專傢係統的基本結構
8.1.3 知識獲取
8.1.4 專傢係統的設計與建造
8.1.5 專傢係統的評價
8.1.6 專傢係統開發工具
8.1.7 新一代專傢係統的發展
8.2 例題分析
8.3 練習題
8.4 解題指導與習題解答
第9章 神經網絡與遺傳算法
9.1 基本知識點
9.1.1 人工神經網絡概述
9.1.2 基於反嚮傳播的網絡模型
9.1.3 Hopfield網絡模型
9.1.4 遺傳算法的概念與原理
9.2 例題分析
9.3 練習題
9.4 解題指導與習題解答
第10章 數據挖掘與Agent技術
10.1 基本知識點
10.1.1 數據挖掘的概念與研究內容
10.1.2 數據挖掘的功能與作用
10.1.3 數據挖掘的模型與算法
10.1.4 數據挖掘的過程
10.1.5 數據挖掘的研究熱點與發展趨勢
10.1.6 Agent的定義與體係結構
10.1.7 多Agent係統
10.1.8 麵嚮Agent的軟件技術
10.1.9 Agent技術所麵臨的挑戰
10.2 例題分析
10.3 練習題
10.4 解題指導與習題解答
附錄A《計算機科學與技術》綜閤考試真題
附錄B《計算機科學與技術》綜閤考試真題參考解答
參考文獻

《智啓未來：走進深度學習的奧秘》 本書是一本為對人工智能，特彆是深度學習領域充滿好奇的讀者量身打造的入門級讀物。我們相信，理解人工智能的底層邏輯，掌握核心技術，是擁抱未來科技浪潮的關鍵。因此，本書將帶領您踏上一段探索深度學習奧秘的旅程，從最基礎的概念講起，循序漸進，直至構建起屬於您自己的認知框架。 內容概覽： 第一部分：人工智能的基石——數學與統計的語言 在深入理解人工智能之前，我們首先需要建立起堅實的數學和統計學基礎。本書將為您梳理人工智能領域常用的數學工具，包括綫性代數中的嚮量、矩陣運算，微積分中的導數、梯度概念，以及概率論和統計學中的基礎知識，如概率分布、期望、方差、貝葉斯定理等。這些內容並非枯燥的理論堆砌，而是通過生動形象的比喻和貼近實際應用的例子，幫助您理解這些數學概念在人工智能算法中的作用和意義。您將瞭解到，為何矩陣運算是神經網絡處理海量數據的核心，為何梯度下降是優化模型性能的關鍵，以及概率模型如何幫助機器理解不確定性。 第二部分：機器學習的黎明——經典算法的魅力 機器學習是人工智能的核心驅動力之一。本部分將為您係統介紹一係列經典的機器學習算法，從監督學習中的綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林，到無監督學習中的K-Means聚類、主成分分析（PCA）。我們將深入剖析每種算法的原理、數學模型、優缺點以及適用場景。本書不會止步於算法的介紹，更側重於解釋“為什麼”這些算法有效，它們是如何從數據中學習規律的。通過對這些經典算法的理解，您將建立起對機器學習基本工作流程的認知，為後續更復雜的深度學習模型打下基礎。 第三部分：深度學習的崛起——神經網絡的神經網絡 進入深度學習的世界，您將接觸到更強大的模型——神經網絡。本書將從最簡單的感知機模型齣發，逐步介紹多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）以及循環神經網絡（RNN）等主流的深度學習架構。我們將詳細講解神經網絡的構成，包括神經元、激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等。您將理解捲積操作如何捕捉圖像的空間特徵，循環結構如何處理序列數據。本書將用直觀的方式闡述這些復雜概念，幫助您建立起對神經網絡強大的特徵提取和模式識彆能力的深刻認識。 第四部分：實踐齣真知——構建與訓練模型 理論學習固然重要，但更重要的是將知識付諸實踐。本部分將引導您開始動手實踐，介紹常用的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，並以實例為導嚮，講解如何使用這些框架加載數據、構建模型、進行訓練和評估。我們將從一些經典的深度學習應用入手，例如圖像識彆（貓狗分類、手寫數字識彆）、文本情感分析等，讓您在實踐中鞏固理論知識，體驗模型訓練的樂趣，並學會如何調試和優化模型。 第五部分：拓展視野——麵嚮未來的探索 深度學習領域發展日新月異，本書的最後部分將為您拓展視野，介紹一些前沿的深度學習技術和應用方嚮，例如生成對抗網絡（GANs）在圖像生成領域的突破，自然語言處理（NLP）的最新進展，以及強化學習在遊戲和機器人領域的應用。我們將簡要探討這些技術的原理和潛力，激發您對未來人工智能發展的思考和探索。 本書特色： 循序漸進，由淺入深： 從基礎數學概念到復雜的深度學習模型，內容組織邏輯清晰，適閤零基礎讀者。 理論與實踐結閤： 強調理論的解釋力，同時提供實踐指導，讓您學以緻用。 圖文並茂，生動形象： 大量圖示和比喻，幫助您直觀理解抽象概念。 貼近應用，激發興趣： 結閤實際應用案例，讓您看到人工智能的無限可能。 無論您是渴望跨入人工智能領域的學生，還是希望提升自身技術能力的從業者，亦或是對智能科技充滿好奇的普通讀者，本書都將是您開啓深度學習之旅的理想起點。讓我們一起，用智慧點亮未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織非常閤理，結構清晰，邏輯性強。我一直覺得學習人工智能需要一個循序漸進的過程，而這本書正是如此。它從基礎概念開始，逐步深入到復雜的算法和模型，讓我能夠一步一步地建立起對人工智能的理解。最讓我印象深刻的是，書中在講解理論知識的同時，還穿插瞭大量的實際案例和代碼示例，這讓我能夠更好地理解理論知識的應用，並且能夠動手實踐，加深對知識的記憶。我尤其喜歡它在“習題解析”部分的設計，題目類型豐富，能夠覆蓋到各個知識點，並且解析詳細，能夠幫助我找到自己理解上的誤區。通過完成這些習題，我不僅鞏固瞭所學的知識，還掌握瞭很多解決實際問題的技巧。這本書讓我覺得，學習人工智能不再是枯燥的理論背誦，而是充滿探索和實踐的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在人工智能領域摸索多年的從業者，我深知理論與實踐相結閤的重要性。這本書恰恰做到瞭這一點。在閱讀過程中，我發現它不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是巧妙地將理論知識與實際應用場景緊密結閤。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）時，書中並沒有僅僅停留在數學公式和算法原理上，而是通過一個生動的圖像識彆案例，一步步地引導讀者理解CNN是如何工作的，以及它在現實世界中的應用。更令我驚喜的是，書中的“學習指導”部分，針對不同的學習目標和基礎，提供瞭量身定製的學習路徑建議。這對於想在人工智能領域深入發展的讀者來說，無疑是寶貴的財富。它幫助我梳理瞭現有知識體係的不足，指明瞭下一步可以重點關注的方嚮。特彆是關於如何選擇閤適的學習資源、如何有效地利用在綫平颱進行實踐等建議，都具有極強的指導意義。我曾經花費瞭大量的時間在尋找閤適的學習資源上，而這本書提供瞭一個清晰的框架，讓我事半功倍。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得人工智能是一個非常抽象的概念，總感覺離我們的生活很遙遠，直到我開始閱讀這本書。這本書的敘述方式非常生動有趣，將一些復雜的概念用通俗易懂的語言進行瞭闡釋，讓我一下子就産生瞭濃厚的興趣。比如，在講解“深度學習”時，書中引用瞭很多生活中的例子，比如人臉識彆、語音助手等，讓我深刻地體會到瞭人工智能在日常生活中的應用。而且，這本書的“學習指導”部分寫得非常細緻，它為我規劃瞭一個清晰的學習路綫，讓我知道從何處著手，又該如何循序漸進地學習。我尤其喜歡它提供的一些學習方法和技巧，比如如何高效地閱讀技術文檔，如何選擇閤適的學習資源，以及如何參與到社區討論中去。這些建議都非常有實踐意義，讓我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個可以信賴的嚮導。這本書讓我覺得人工智能的學習不再是遙不可及的，而是觸手可及的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個非計算機專業的學生，我一直對人工智能領域心生嚮往，但又擔心自己基礎薄弱，難以入門。這本書的齣現，徹底打消瞭我的顧慮。從內容上看，它循序漸進，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的算法和應用。我尤其贊賞它在“學習指導”部分所做的努力，它為不同背景的學習者提供瞭量身定製的學習方案。例如，對於像我這樣的初學者，它詳細介紹瞭學習人工智能所需的數學基礎，並給齣瞭相應的學習建議，讓我能夠有針對性地進行彌補。同時，書中還提供瞭大量的優質學習資源鏈接，包括在綫課程、論文、開源項目等，極大地節省瞭我搜索和篩選的時間。更重要的是，它鼓勵讀者積極思考和實踐，而不是被動接受知識。這種學習方式讓我覺得，學習人工智能不再是一件枯燥乏味的事情，而是一個充滿探索和發現的精彩旅程。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的技術人員，平時工作繁忙，但對人工智能領域一直保持著高度的關注，並希望能夠利用業餘時間進行係統性的學習。這本書的“學習指導”部分，為我提供瞭一個非常高效的學習框架。它不僅梳理瞭人工智能的知識體係，還針對不同層次的學習者，給齣瞭具體的學習路徑和方法。我尤其欣賞它強調的“學以緻用”的理念，書中提供瞭大量的實踐案例和代碼示例，讓我能夠將學到的理論知識快速地應用到實際工作中。此外，書中對一些前沿技術，如生成式AI、強化學習等，也進行瞭深入的探討，並提供瞭相關的學習資源，這對於我保持技術敏感度和競爭力非常有幫助。這本書讓我覺得，即使工作再忙，也能夠有條不紊地推進人工智能的學習和實踐，並從中獲得成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點，在我看來，絕對是它“習題解析”部分的深度和廣度。我之前也看過一些人工智能的書籍，但往往在習題部分就顯得比較倉促，要麼題目過於簡單，要麼解析含糊不清，讓人看瞭等於沒看。但這本《人工智能教程學習指導與習題解析》完全顛覆瞭我的認知。它的習題設計非常巧妙，緊密結閤瞭前文的理論知識，從概念性的理解題到需要動手實現的代碼題，應有盡有。更關鍵的是，每一道題的解析都寫得極其詳盡，不僅僅給齣瞭答案，更重要的是詳細闡述瞭求解思路、關鍵步驟以及可能遇到的陷阱。有些題目還會提供多種解法，並分析不同方法的優劣，這種深度解析讓我受益匪淺。我經常是先嘗試自己做題，遇到睏難後再翻閱解析，而每次都能從解析中獲得新的啓發，甚至是發現自己之前從未想過的角度。這種“試錯-學習”的過程，極大地加深瞭我對知識的理解和記憶。而且，書中還附帶瞭一些實際案例分析，將理論知識與實際應用相結閤，讓我看到瞭人工智能的無限可能，也激發瞭我深入研究的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給我一種非常專業且親切的感覺，藍色的主色調搭配著抽象的神經網絡圖案，讓人立刻聯想到人工智能的核心技術。拿到手中，紙張的質感也相當不錯，摸起來光滑但不失厚重，翻閱時也沒有廉價的印刷味道。我一直對人工智能領域充滿瞭好奇，但又苦於沒有一個清晰的學習路徑，總是覺得知識點零散，難以係統掌握。這本《人工智能教程學習指導與習題解析》的齣現，恰恰填補瞭我的這一空白。從目錄上看，它涵蓋瞭從基礎概念到進階應用的各個方麵，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等等，可以說是一個相當全麵的知識體係。最讓我驚喜的是“學習指導”這一部分，我一直覺得學習理論知識很容易陷入“紙上談兵”的境地，而這本書顯然考慮到瞭這一點，它不僅僅羅列概念，更重要的是提供瞭如何理解、如何學習的方法論，以及一些非常實用的學習建議。例如，它會引導讀者如何選擇閤適的工具和平颱，如何有效地進行文獻閱讀，甚至是如何參與到開源社區中去。這種“授人以漁”的教學方式，對於初學者來說簡直是福音，讓我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個經驗豐富的引路人。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在為我的畢業設計尋找閤適的項目方嚮，同時也在學習一些關於機器學習的知識。這本書的齣現，簡直是雪中送炭。我最看重的是它的“習題解析”部分，很多時候，學習理論知識很容易，但遇到實際問題時，卻不知道如何下手。這本書的習題設計非常貼閤實際應用，涵蓋瞭分類、迴歸、聚類等多種常見的機器學習任務。而且，每一道題的解析都非常詳細，不僅給齣瞭具體的代碼實現思路，還對其中的關鍵技術點進行瞭深入的解釋。例如，在講解決策樹算法時，書中不僅給齣瞭如何構建決策樹的步驟，還詳細分析瞭剪枝技術的原理和應用。我嘗試著跟著書中的解析，動手實現瞭一些代碼，感覺對算法的理解又上瞭一個颱階。更重要的是，書中還提供瞭一些優化算法和評估模型的方法，這對於提高模型的性能非常有幫助。我從中學到瞭很多實用的技巧，相信這些知識能夠直接應用到我的畢業設計中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“習題解析”部分，簡直是學習人工智能的“寶藏”。我一直覺得，學習算法和理論知識，如果不能通過練習來鞏固，很容易就遺忘。這本書的習題設計非常巧妙，緊密結閤瞭前文的理論知識，並且難度適中，能夠有效地檢驗學習成果。更讓我驚喜的是，每一道題的解析都寫得極其詳盡，不僅僅給齣瞭答案，還詳細地分析瞭求解思路、關鍵步驟以及可能遇到的陷阱。有些題目還會提供多種解法，並分析不同方法的優劣，這種深度解析讓我受益匪淺。我經常是先嘗試自己做題，遇到睏難後再翻閱解析，而每次都能從解析中獲得新的啓發，甚至是發現自己之前從未想過的角度。這種“試錯-學習”的過程，極大地加深瞭我對知識的理解和記憶。而且，書中還附帶瞭一些實際案例分析，將理論知識與實際應用相結閤，讓我看到瞭人工智能的無限可能，也激發瞭我深入研究的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的特點在於它的“學習指導”部分，它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師。我一直對人工智能很感興趣，但總是覺得無從下手，知識點太多太雜，不知道該從何開始。這本書的“學習指導”部分，為我提供瞭一個非常清晰的學習框架和方法論。它詳細地分析瞭不同的人工智能子領域，並根據不同學習者的需求，提供瞭個性化的學習路徑建議。例如，對於初學者，它推薦瞭哪些基礎知識是必須掌握的；對於有一定基礎的學習者，它又指齣瞭哪些方嚮可以深入探索。最重要的是，它強調瞭“動手實踐”的重要性，並提供瞭很多關於如何進行實踐的指導，比如如何搭建開發環境，如何選擇閤適的工具庫，以及如何找到相關的開源項目。這種“理論與實踐相結閤”的學習理念，讓我覺得學習人工智能不再是枯燥的理論記憶，而是充滿樂趣和挑戰的探索過程。

評分☆☆☆☆☆

正品

評分☆☆☆☆☆

不錯，送貨很快很及時

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，送貨人員態度非常好。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，價格不貴，還會光顧的

評分☆☆☆☆☆

書的質量好，一看就是正品書，快遞發的快，服務態度好。

評分☆☆☆☆☆

正品

評分☆☆☆☆☆

怎麼說呢 這書也太老瞭 2009年齣版的 而且消解原理裏麵壓根沒有 失望

評分☆☆☆☆☆

書的質量好，一看就是正品書，快遞發的快，服務態度好。

評分☆☆☆☆☆

人工智能好書，幫助梳理重點難點