人工智能教程学习指导与习题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张仰森 编

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 教程
• 学习指导
• 习题解析
• 入门
• 算法
• 实践

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040261493

版次：1

商品编码：10597371

包装：平装

丛书名： 高等学校计算机科学与技术系列教材

开本：16开

出版时间：2009-04-01

用纸：胶版纸

页数：227

字数：360000

内容简介

　　《人工智能教程学习指导与习题解析》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材《人工智能教程》的配套参考书，《人工智能教程学习指导与习题解析》对《人工智能教程》各章中的学习要点和基本知识点进行了总结，并通过例题解析，讲解人工智能习题的求解步骤和方法。对教材中的大多数习题都给出参考解答。全书共分10章，和《人工智能教程》的内容相对应。
　　 　　《人工智能教程学习指导与习题解析》可作为高等学校计算机科学与技术专业及其相关专业本科生或硕士研究生学习"人工智能原理"课程的教学参考书或自学用书，也可作为同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科考试的参考用书，还可供参加其他考试的相关人员参考。

目录

第1章 绪论
1.1 基本知识点
1.1.1 人工智能的诞生及发展
1.1.2 人工智能的定义
1.1.3 人工智能的研究内容
1.1.4 人工智能研究的方法及途径
1.1.5 人工智能的研究及应用领域
1.2 例题分析
1.3 练习题
1.4 解题指导与习题解答
第2章 知识表示方法
2.1 基本知识点
2.1.1 知识及其表示
2.1.2 一阶谓词逻辑表示法
2.1.3 产生式表示法
2.1.4 语义网络表示法
2.1.5 框架表示法
2.1.6 面向对象的表示法
2.1.7 状态空间表示法
2.2 例题分析
2.2.1 一阶谓词公式表示知识的举例
2.2.2 语义网络表示知识举例
2.2.3 框架表示知识举例
2.2.4 状态空间表示知识举例
2.3 练习题
2.4 解题指导与习题解答
第3章 确定性推理方法
3.1 基本知识点
3.1.1 谓词公式的永真性和可满足性
3.1.2 置换与合一
3.1.3 归结推理方法
3.1.4 利用归结原理进行定理证明
3.1.5 应用归结原理进行问题求解
3.1.6 归结过程的控制策略
3.2 例题分析
3.3 练习题
3.4 解题指导与习题解答
第4章 不确定推理方法
4.1 基本知识点
4.1.1 不确定推理概述
4.1.2 可信度方法
4.1.3 主观Bayes方法
4.1.4 证据理论
4.2 例题分析
4.3 练习题
4.4 解题指导与习题解答
第5章 状态空间搜索策略
5.1 基本知识点
5.1.1 盲目搜索策略
5.1.2 启发式搜索策略
5.2 例题分析
5.3 练习题
5.4 解题指导与习题解答
第6章 机器学习
6.1 基本知识点
6.1.1 机器学习概述
6.1.2 机器学习系统的基本模型
6.1.3 机械学习
6.1.4 传授式学习
6.1.5 类比学习
6.1.6 归纳学习
6.1.7 基于解释的学习
6.1.8 ID3判定树算法
6.2 例题分析
6.3 练习题
6.4 解题指导与习题解答
第7章 自然语言理解
7.1 基本知识点
7.1.1 自然语言及其理解
7.1.2 词法分析
7.1.3 句法分析
7.1.4 语义分析
7.1.5 大规模真实文本的处理
7.2 例题分析
7.3 练习题
7.4 解题指导与习题解答
第8章 专家系统
8.1 基本知识点
8.1.1 专家系统概述
8.1.2 专家系统的基本结构
8.1.3 知识获取
8.1.4 专家系统的设计与建造
8.1.5 专家系统的评价
8.1.6 专家系统开发工具
8.1.7 新一代专家系统的发展
8.2 例题分析
8.3 练习题
8.4 解题指导与习题解答
第9章 神经网络与遗传算法
9.1 基本知识点
9.1.1 人工神经网络概述
9.1.2 基于反向传播的网络模型
9.1.3 Hopfield网络模型
9.1.4 遗传算法的概念与原理
9.2 例题分析
9.3 练习题
9.4 解题指导与习题解答
第10章 数据挖掘与Agent技术
10.1 基本知识点
10.1.1 数据挖掘的概念与研究内容
10.1.2 数据挖掘的功能与作用
10.1.3 数据挖掘的模型与算法
10.1.4 数据挖掘的过程
10.1.5 数据挖掘的研究热点与发展趋势
10.1.6 Agent的定义与体系结构
10.1.7 多Agent系统
10.1.8 面向Agent的软件技术
10.1.9 Agent技术所面临的挑战
10.2 例题分析
10.3 练习题
10.4 解题指导与习题解答
附录A《计算机科学与技术》综合考试真题
附录B《计算机科学与技术》综合考试真题参考解答
参考文献

《智启未来：走进深度学习的奥秘》 本书是一本为对人工智能，特别是深度学习领域充满好奇的读者量身打造的入门级读物。我们相信，理解人工智能的底层逻辑，掌握核心技术，是拥抱未来科技浪潮的关键。因此，本书将带领您踏上一段探索深度学习奥秘的旅程，从最基础的概念讲起，循序渐进，直至构建起属于您自己的认知框架。 内容概览： 第一部分：人工智能的基石——数学与统计的语言 在深入理解人工智能之前，我们首先需要建立起坚实的数学和统计学基础。本书将为您梳理人工智能领域常用的数学工具，包括线性代数中的向量、矩阵运算，微积分中的导数、梯度概念，以及概率论和统计学中的基础知识，如概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等。这些内容并非枯燥的理论堆砌，而是通过生动形象的比喻和贴近实际应用的例子，帮助您理解这些数学概念在人工智能算法中的作用和意义。您将了解到，为何矩阵运算是神经网络处理海量数据的核心，为何梯度下降是优化模型性能的关键，以及概率模型如何帮助机器理解不确定性。 第二部分：机器学习的黎明——经典算法的魅力 机器学习是人工智能的核心驱动力之一。本部分将为您系统介绍一系列经典的机器学习算法，从监督学习中的线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，到无监督学习中的K-Means聚类、主成分分析（PCA）。我们将深入剖析每种算法的原理、数学模型、优缺点以及适用场景。本书不会止步于算法的介绍，更侧重于解释“为什么”这些算法有效，它们是如何从数据中学习规律的。通过对这些经典算法的理解，您将建立起对机器学习基本工作流程的认知，为后续更复杂的深度学习模型打下基础。 第三部分：深度学习的崛起——神经网络的神经网络 进入深度学习的世界，您将接触到更强大的模型——神经网络。本书将从最简单的感知机模型出发，逐步介绍多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN）等主流的深度学习架构。我们将详细讲解神经网络的构成，包括神经元、激活函数、损失函数、反向传播算法等。您将理解卷积操作如何捕捉图像的空间特征，循环结构如何处理序列数据。本书将用直观的方式阐述这些复杂概念，帮助您建立起对神经网络强大的特征提取和模式识别能力的深刻认识。 第四部分：实践出真知——构建与训练模型 理论学习固然重要，但更重要的是将知识付诸实践。本部分将引导您开始动手实践，介绍常用的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并以实例为导向，讲解如何使用这些框架加载数据、构建模型、进行训练和评估。我们将从一些经典的深度学习应用入手，例如图像识别（猫狗分类、手写数字识别）、文本情感分析等，让您在实践中巩固理论知识，体验模型训练的乐趣，并学会如何调试和优化模型。 第五部分：拓展视野——面向未来的探索 深度学习领域发展日新月异，本书的最后部分将为您拓展视野，介绍一些前沿的深度学习技术和应用方向，例如生成对抗网络（GANs）在图像生成领域的突破，自然语言处理（NLP）的最新进展，以及强化学习在游戏和机器人领域的应用。我们将简要探讨这些技术的原理和潜力，激发您对未来人工智能发展的思考和探索。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 从基础数学概念到复杂的深度学习模型，内容组织逻辑清晰，适合零基础读者。 理论与实践结合： 强调理论的解释力，同时提供实践指导，让您学以致用。 图文并茂，生动形象： 大量图示和比喻，帮助您直观理解抽象概念。 贴近应用，激发兴趣： 结合实际应用案例，让您看到人工智能的无限可能。 无论您是渴望跨入人工智能领域的学生，还是希望提升自身技术能力的从业者，亦或是对智能科技充满好奇的普通读者，本书都将是您开启深度学习之旅的理想起点。让我们一起，用智慧点亮未来。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在为我的毕业设计寻找合适的项目方向，同时也在学习一些关于机器学习的知识。这本书的出现，简直是雪中送炭。我最看重的是它的“习题解析”部分，很多时候，学习理论知识很容易，但遇到实际问题时，却不知道如何下手。这本书的习题设计非常贴合实际应用，涵盖了分类、回归、聚类等多种常见的机器学习任务。而且，每一道题的解析都非常详细，不仅给出了具体的代码实现思路，还对其中的关键技术点进行了深入的解释。例如，在讲解决策树算法时，书中不仅给出了如何构建决策树的步骤，还详细分析了剪枝技术的原理和应用。我尝试着跟着书中的解析，动手实现了一些代码，感觉对算法的理解又上了一个台阶。更重要的是，书中还提供了一些优化算法和评估模型的方法，这对于提高模型的性能非常有帮助。我从中学到了很多实用的技巧，相信这些知识能够直接应用到我的毕业设计中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“习题解析”部分，简直是学习人工智能的“宝藏”。我一直觉得，学习算法和理论知识，如果不能通过练习来巩固，很容易就遗忘。这本书的习题设计非常巧妙，紧密结合了前文的理论知识，并且难度适中，能够有效地检验学习成果。更让我惊喜的是，每一道题的解析都写得极其详尽，不仅仅给出了答案，还详细地分析了求解思路、关键步骤以及可能遇到的陷阱。有些题目还会提供多种解法，并分析不同方法的优劣，这种深度解析让我受益匪浅。我经常是先尝试自己做题，遇到困难后再翻阅解析，而每次都能从解析中获得新的启发，甚至是发现自己之前从未想过的角度。这种“试错-学习”的过程，极大地加深了我对知识的理解和记忆。而且，书中还附带了一些实际案例分析，将理论知识与实际应用相结合，让我看到了人工智能的无限可能，也激发了我深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点，在我看来，绝对是它“习题解析”部分的深度和广度。我之前也看过一些人工智能的书籍，但往往在习题部分就显得比较仓促，要么题目过于简单，要么解析含糊不清，让人看了等于没看。但这本《人工智能教程学习指导与习题解析》完全颠覆了我的认知。它的习题设计非常巧妙，紧密结合了前文的理论知识，从概念性的理解题到需要动手实现的代码题，应有尽有。更关键的是，每一道题的解析都写得极其详尽，不仅仅给出了答案，更重要的是详细阐述了求解思路、关键步骤以及可能遇到的陷阱。有些题目还会提供多种解法，并分析不同方法的优劣，这种深度解析让我受益匪浅。我经常是先尝试自己做题，遇到困难后再翻阅解析，而每次都能从解析中获得新的启发，甚至是发现自己之前从未想过的角度。这种“试错-学习”的过程，极大地加深了我对知识的理解和记忆。而且，书中还附带了一些实际案例分析，将理论知识与实际应用相结合，让我看到了人工智能的无限可能，也激发了我深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织非常合理，结构清晰，逻辑性强。我一直觉得学习人工智能需要一个循序渐进的过程，而这本书正是如此。它从基础概念开始，逐步深入到复杂的算法和模型，让我能够一步一步地建立起对人工智能的理解。最让我印象深刻的是，书中在讲解理论知识的同时，还穿插了大量的实际案例和代码示例，这让我能够更好地理解理论知识的应用，并且能够动手实践，加深对知识的记忆。我尤其喜欢它在“习题解析”部分的设计，题目类型丰富，能够覆盖到各个知识点，并且解析详细，能够帮助我找到自己理解上的误区。通过完成这些习题，我不仅巩固了所学的知识，还掌握了很多解决实际问题的技巧。这本书让我觉得，学习人工智能不再是枯燥的理论背诵，而是充满探索和实践的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得人工智能是一个非常抽象的概念，总感觉离我们的生活很遥远，直到我开始阅读这本书。这本书的叙述方式非常生动有趣，将一些复杂的概念用通俗易懂的语言进行了阐释，让我一下子就产生了浓厚的兴趣。比如，在讲解“深度学习”时，书中引用了很多生活中的例子，比如人脸识别、语音助手等，让我深刻地体会到了人工智能在日常生活中的应用。而且，这本书的“学习指导”部分写得非常细致，它为我规划了一个清晰的学习路线，让我知道从何处着手，又该如何循序渐进地学习。我尤其喜欢它提供的一些学习方法和技巧，比如如何高效地阅读技术文档，如何选择合适的学习资源，以及如何参与到社区讨论中去。这些建议都非常有实践意义，让我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一个可以信赖的向导。这本书让我觉得人工智能的学习不再是遥不可及的，而是触手可及的。

评分☆☆☆☆☆

作为一个非计算机专业的学生，我一直对人工智能领域心生向往，但又担心自己基础薄弱，难以入门。这本书的出现，彻底打消了我的顾虑。从内容上看，它循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和应用。我尤其赞赏它在“学习指导”部分所做的努力，它为不同背景的学习者提供了量身定制的学习方案。例如，对于像我这样的初学者，它详细介绍了学习人工智能所需的数学基础，并给出了相应的学习建议，让我能够有针对性地进行弥补。同时，书中还提供了大量的优质学习资源链接，包括在线课程、论文、开源项目等，极大地节省了我搜索和筛选的时间。更重要的是，它鼓励读者积极思考和实践，而不是被动接受知识。这种学习方式让我觉得，学习人工智能不再是一件枯燥乏味的事情，而是一个充满探索和发现的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的技术人员，平时工作繁忙，但对人工智能领域一直保持着高度的关注，并希望能够利用业余时间进行系统性的学习。这本书的“学习指导”部分，为我提供了一个非常高效的学习框架。它不仅梳理了人工智能的知识体系，还针对不同层次的学习者，给出了具体的学习路径和方法。我尤其欣赏它强调的“学以致用”的理念，书中提供了大量的实践案例和代码示例，让我能够将学到的理论知识快速地应用到实际工作中。此外，书中对一些前沿技术，如生成式AI、强化学习等，也进行了深入的探讨，并提供了相关的学习资源，这对于我保持技术敏感度和竞争力非常有帮助。这本书让我觉得，即使工作再忙，也能够有条不紊地推进人工智能的学习和实践，并从中获得成就感。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在人工智能领域摸索多年的从业者，我深知理论与实践相结合的重要性。这本书恰恰做到了这一点。在阅读过程中，我发现它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是巧妙地将理论知识与实际应用场景紧密结合。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，书中并没有仅仅停留在数学公式和算法原理上，而是通过一个生动的图像识别案例，一步步地引导读者理解CNN是如何工作的，以及它在现实世界中的应用。更令我惊喜的是，书中的“学习指导”部分，针对不同的学习目标和基础，提供了量身定制的学习路径建议。这对于想在人工智能领域深入发展的读者来说，无疑是宝贵的财富。它帮助我梳理了现有知识体系的不足，指明了下一步可以重点关注的方向。特别是关于如何选择合适的学习资源、如何有效地利用在线平台进行实践等建议，都具有极强的指导意义。我曾经花费了大量的时间在寻找合适的学习资源上，而这本书提供了一个清晰的框架，让我事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的特点在于它的“学习指导”部分，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师。我一直对人工智能很感兴趣，但总是觉得无从下手，知识点太多太杂，不知道该从何开始。这本书的“学习指导”部分，为我提供了一个非常清晰的学习框架和方法论。它详细地分析了不同的人工智能子领域，并根据不同学习者的需求，提供了个性化的学习路径建议。例如，对于初学者，它推荐了哪些基础知识是必须掌握的；对于有一定基础的学习者，它又指出了哪些方向可以深入探索。最重要的是，它强调了“动手实践”的重要性，并提供了很多关于如何进行实践的指导，比如如何搭建开发环境，如何选择合适的工具库，以及如何找到相关的开源项目。这种“理论与实践相结合”的学习理念，让我觉得学习人工智能不再是枯燥的理论记忆，而是充满乐趣和挑战的探索过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种非常专业且亲切的感觉，蓝色的主色调搭配着抽象的神经网络图案，让人立刻联想到人工智能的核心技术。拿到手中，纸张的质感也相当不错，摸起来光滑但不失厚重，翻阅时也没有廉价的印刷味道。我一直对人工智能领域充满了好奇，但又苦于没有一个清晰的学习路径，总是觉得知识点零散，难以系统掌握。这本《人工智能教程学习指导与习题解析》的出现，恰恰填补了我的这一空白。从目录上看，它涵盖了从基础概念到进阶应用的各个方面，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等，可以说是一个相当全面的知识体系。最让我惊喜的是“学习指导”这一部分，我一直觉得学习理论知识很容易陷入“纸上谈兵”的境地，而这本书显然考虑到了这一点，它不仅仅罗列概念，更重要的是提供了如何理解、如何学习的方法论，以及一些非常实用的学习建议。例如，它会引导读者如何选择合适的工具和平台，如何有效地进行文献阅读，甚至是如何参与到开源社区中去。这种“授人以渔”的教学方式，对于初学者来说简直是福音，让我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一个经验丰富的引路人。

评分☆☆☆☆☆

书本很新，而且发货很快

评分☆☆☆☆☆

书的质量好，一看就是正品书，快递发的快，服务态度好。

评分☆☆☆☆☆

很不错的人工智能书籍。

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

超级不错，印刷清楚，非常棒

评分☆☆☆☆☆

还可以吧。估计能用得上、。

评分☆☆☆☆☆

很有用很有用很有用很有用

评分☆☆☆☆☆

人工智能好书，帮助梳理重点难点

评分☆☆☆☆☆

怎么说呢 这书也太老了 2009年出版的 而且消解原理里面压根没有 失望