人工智能中學生入門

定　價：￥58.00

作　者：	李國良，好未來AI工程院編
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302557203	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	155	字數：

內容簡介

　　人工智能已經滲透到我們生活、學習和工作的方方面面，它必將對我們的未來產生持久而深遠的影響。在智能時代，認識、理解、使用和掌握智能技術將成為人們的基本需求，學習智能技術也是啟迪創(chuàng)新思想的有效途徑。本套人工智能教程，將帶領同學們踏上探索人工智能的奇趣旅程。愿這段旅程在帶來知識和樂趣的同時，能夠幫助大家打開思想之門，釋放天性，從而充滿信心地去迎接炫目的智能未來。《人工智能中學生入門》是面向中學生介紹人工智能領域的入門書籍，從人工智能的概念和發(fā)展歷史講起，全面系統(tǒng)地介紹了人工智能的數學基礎、人工智能領域的三大經典任務——回歸、分類和聚類，以及人工智能的前沿領域?！度斯ぶ悄?中學生入門》通過深入淺出的講解，幫助青少年認識人工智能并理解其背后的原理和技術?！度斯ぶ悄?中學生入門》可作為中學信息技術課程人工智能模塊的教材，也可作為青少年課外科普讀物，還可作為相關培訓機構的培訓教材。

作者簡介

　　李國良，清華大學計算機科學與技術系長聘教授，博士生導師，國家杰出青年科學基金獲得者，中國計算機學會數據庫專業(yè)委員會副主任，ACM SIGMOD China（國際計算機學會數據管理國際會議中國組）副主席。主要研究方向為數據庫、智能數據處理、在線教育等。在計算機領域的頂j會議和期刊上發(fā)表論文100余篇，他引8000余次。

圖書目錄

目錄
第1章人工智能的前世今生
.
.........................................001
1.1
人工智能的定義
.
.........................................002
1.2
人工智能發(fā)展史
.
.........................................003
1.3
人工智能學派及研究領域
.
........................................009
1.4
“人工智能+”：改變各行各業(yè)
.
........................................011
本章小結
.
.........................................015
第2章人工智能基礎
.
................................. ......016
2.1
人工智能的數學基礎
.
.........................................017
2.2
一般數據的表示與處理
.
.........................................022
2.3
其他數據的表示與處理
.
............... .......................026
本章小結...............................032
第3章回歸：預測圖書價格
.
........................................033
3.1
一元線性回歸
.
.........................................034
3.2
代價函數的求解
.
........................................037
3.3
使用Excel軟件求一元線性回歸方程
.
.........................................040
3.4
多元線性回歸與多項式回歸
.
.........................................041
3.5
模型選擇與過擬合問題
.
.........................................045
本章小結
.
..........................................049
第4 章分類：健康管理與均衡飲食..........050
4.1
分類問題實例 .............................051
4.2
k 近鄰算法 ...............................052
4.3
邏輯回歸 .................................054
4.4
支持向量機 ...............................057
4.5
多分類任務 ...............................060
4.6
分類任務評價指標與分析....................061
本章小結 ...................... 063
第5 章聚類：合理劃分景區(qū).................064
5.1
聚類初識 ................................065
5.2
簇間距離 .................................066
5.3
聚類算法: 如何劃分景區(qū) ...................067
5.4
聚類算法結果評估 .........................074
5.5
聚類算法優(yōu)劣對比 ..........................076
本章小結 ...................................077
第6 章神經網絡與深度學習：識別俄羅斯方塊..078
6.1
神經網絡：模擬人腦的計算方式 ...............079
6.2
神經網絡的結構和原理 .......................080
6.3
神經網絡的學習過程 .........................086
6.4
深度學習 ....................................088
6.5
卷積神經網絡——CNN ........................090
6.6
循環(huán)神經網絡——RNN ........................093
本章小結 ...................................095
第7 章強化學習：游戲之王的魅力..............096
7.1
強化學習簡史 .................................097

7.2
強化學習的基本概念和方法 ...................099
7.3
強化學習的數學原理 ..........................102
7.4
強化學習的應用 ..............................103
本章小結 .....................................104
第8章對抗學習：生成以假亂真的圖像.............105
8.1
神奇的生成對抗網絡 ..........................106
8.2對抗學習前沿應用 .........................110
8.3
小試牛刀———手寫數字生成 ................115
本章小結 ....................................120
第9 章主動學習：無人駕駛汽車.................121
9.1
困難——海量交通圖片 ........................122
9.2
策略——有選擇的標注 .........................124
9.3
應用——提高訓練效率 .........................127
本章小結 ......................................131
第10 章知識圖譜：與問答系統(tǒng)對話..............132
10.1
知識圖譜的應用 ...............................133
10.2
知識圖譜簡史 .................................135
10.3
知識圖譜的相關概念 ...........................137
10.4
從零構建知識圖譜 .............................143
本章小結 .....................................152
參考文獻......................................153