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『簡體書』人工智能习题解析与实践

書城自編碼： 3439885
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： 朱福喜，朱丽达
國際書號(ISBN)： 9787302519669
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2019-09-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 94.2

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內容簡介：
本书作为作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教辅材料，其章节与原教材基本对应，但内容分为学习目标与要求、知识要点、原教材对应的习题解析、补充题、课堂演示与实验指导5个部分。其中，学习目标与要求为每章要达到的学习目标；知识点与原教材的内容对应，基本上全面介绍了人工智能的理论与技术；习题解析对每章的习题进行了解答；补充题对原教材的习题进行了补充，并给出了解答。
關於作者：
朱福喜，男，1957年出生，博士，武汉大学计算机学院教授，博士生导师。浙江大学数学系获学士学位、武汉大学计算机科学系获硕士学位和博士学位。一直从事人工智能方面的教学和科研工作。曾主持了国家自然科学基金项目《用户自适应的社会标签生成和优化模型研究》、湖北省自然科学基金项目《优化IPQoS系统模型研究与实现》。参与了国家自然科学基金重大研究计划《网上信息收集和分析的基础问题和模型研究》、《面向威胁的软件可信性分析模型》《专家系统开发环境与推理工具系统（87102034）》、国家863项目《国家科委办公知识信息系统（863-306-04-04-6）》和国防军工预演项目《支撑Ada语言的并行分布计算环境》的开发项目的研究、主持企业开发项目多项。1993年3月赴美国加州Alpha Omega公司从事项目合作半年，2000年8月访问美国西东Seton Hall Uni.大学，从事远程教育和数据挖掘研究一年。发表论文70余篇其中20余篇被SCI或EI检索，包括SCI二区论文、ESI论文、计算机学报、计算机研究与发展、电子学报论文，编写教材和专著18部。
目錄：
目录

第1章概论
1.1学习目标与要求
1.2知识要点
1.2.1人工智能的概念
1.2.2人工智能的产生及主要学派
1.2.3人工智能、专家系统和知识工程
1.2.4图灵测试
1.2.5人工智能应用系统
1.2.6人工智能的技术特征
1.3习题解析
1.4补充习题
1.5课堂演示与实践指导
第2章用搜索求解问题的基本原理
2.1学习目标与要求
2.2知识要点
2.2.1搜索求解问题的基本思路
2.2.2实现搜索过程的三大要素
2.2.3通过搜索求解问题的方法
2.2.4问题特征分析
2.3习题解析
2.4补充习题
2.5课堂演示与实践指导
2.5.1课堂演示
2.5.2实践指导： 分啤酒问题
第3章搜索的基本策略
3.1学习目标与要求
3.2知识要点
3.2.1盲目的搜索方法
3.2.2启发式搜索
3.3习题解析
3.4补充习题
3.5课堂演示与实践指导
3.5.1课堂演示
3.5.2实践指导： 传教士野人过河问题的实现
第4章图搜索策略
4.1学习目标与要求
4.2知识要点
4.2.1或图搜索策略
4.2.2与或图搜索
4.3习题解析
4.4补充习题
4.5课堂演示与实践指导
4.5.1课堂演示
4.5.2实践指导： 天平称球
第5章博弈与搜索
5.1学习目标与要求
5.2知识要点
5.2.1博弈与对策
5.2.2极小极大搜索算法
5.2.3剪枝算法
5.3习题解析
5.4补充习题
5.5课堂演示与实践指导
5.5.1课堂演示
5.5.2实践指导： 人机对战五子棋游戏的实现
第6章演化搜索算法
6.1学习目标与要求
6.2知识要点
6.2.1遗传算法的基本概念
6.2.2遗传编码
6.2.3适应值函数
6.2.4遗传操作
6.2.5初始化群体
6.2.6控制参数的选取
6.2.7算法的终止准则
6.2.8免疫算法
6.3习题解析
6.4补充习题
6.5课堂演示与实践指导
6.5.1课堂演示
6.5.2实践指导： 遗传算法求解TSP问题
第7章群集智能算法
7.1学习目标与要求
7.2知识要点
7.2.1群集智能的基本算法介绍
7.2.2群集智能与人工鱼
7.2.3群集智能的优缺点
7.3习题解析
7.4补充习题
7.5课堂演示与实践指导
7.5.1课堂演示
7.5.2实践指导： 蚁群算法的模拟实现
第8章记忆型搜索算法
8.1学习目标与要求
8.2知识要点
8.2.1禁忌搜索算法
8.2.2和声搜索算法
8.3习题解析
第9章基于Agent的搜索
9.1学习目标与要求
9.2知识要点
9.2.1DAI概述
9.2.2分布式问题求解
9.2.3Agent的定义
9.2.4Agent的分类
9.2.5Agent通信
9.2.6移动Agent
9.2.7典型的移动Agent平台
9.3习题解析
9.4补充习题
9.5实践指导： 基于Agent实现的分布式计算
第10章知识表示与处理方法
10.1学习目标与要求
10.2知识要点
10.2.1知识表示概述
10.2.2逻辑表示法
10.2.3产生式表示法
10.2.4语义网络表示法
10.2.5框架表示法
10.2.6过程式知识表示
10.3习题解析
10.4补充习题
第11章谓词逻辑的归结原理及其应用
11.1学习目标与要求
11.2知识要点
11.2.1命题演算的归结方法
11.2.2谓词演算的归结
11.2.3归结原理
11.2.4归结过程的控制策略
11.3习题解析
11.4补充习题
11.5课堂演示与实践指导
11.5.1课堂演示
11.5.2实践指导
第12章非经典逻辑的推理
12.1学习目标与要求
12.2知识要点
12.2.1非单调推理
12.2.2DempsterShaterDS证据理论
12.2.3不确定性推理
12.2.4MYCIN系统的推理模型
12.2.5模糊推理
12.3习题解析
12.4补充习题
第13章机器学习
13.1学习目标与要求
13.2知识要点
13.2.1概述
13.2.2归纳学习
13.2.3基于解释的学习
13.2.4基于类比的学习
13.3习题解析
13.4补充习题
13.5实践指导
第14章人工神经网络
14.1学习目标与要求
14.2知识要点
14.2.1人工神经网络的特点
14.2.2人工神经网络的基本原理
14.2.3人工神经网络的基本结构模式
14.2.4人工神经网络互联结构
14.2.5神经网络模型分类
14.2.6基本的神经网络学习算法介绍
14.2.7典型神经网络简介
14.2.8人工神经网络与人工智能其他技术的比较
14.3习题解析
14.4补充习题
14.5实践指导
第15章数据挖掘与知识发现
15.1学习目标与要求
15.2知识要点
15.2.1数据挖掘
15.2.2Web挖掘
15.2.3文本挖掘
15.3习题解析
15.4补充习题
15.5实践指导： 利用Weka挖掘关联规则
第16章专家系统
16.1学习目标与要求
16.2知识要点
16.2.1专家系统概述
16.2.2专家系统中的知识获取
16.2.3专家系统的解释机制
16.2.4专家系统开发工具与环境
16.2.5专家系统开发方法
16.3习题解析
16.4补充习题
参考文献
內容試閱：
前言

人工智能Artificial Intelligence作为研究机器智能和智能机器的一门综合性学科，备受人们的重视和关注，其意义已远远超出计算机学科的范畴。
自20世纪50年代人工智能产生以来，使计算机具有智能，能够模拟人的思维和行为，一直是人工智能研究者的理想和追求。尽管人工智能的发展道路崎岖不平，但不畏艰难地从事人工智能研究的科学工作者们并没有放弃对这个理想的追求。尽管计算机科学其他分支的发展也非常迅猛，并不断出现新的学科领域，但是当这些学科的发展进一步深化的时候，人们不会忘记这样一个共同的目标： 使计算机更加智能化。正是有这样一大批坚忍不拔、执着追求的人孜孜不倦地努力，才使我们迎来了人工智能的第三次高潮。近来，教育部已经申请将人工智能上升为一级学科，军事领域将其视为未来战争胜利的决定因素之一，而国家则将其列为国家发展的战略目标之一。
在这个人工智能的春天里，作者作为人工智能的教学和研究工作者，敢于下笔撰写这本人工智能教学工具书，首先要感谢那些不管人工智能是处于高潮还是处于低谷，都在人工智能领域默默奋斗的人们，他们的努力使得人工智能一直保持着那种神秘的魅力，吸引着作者在人工智能的教学岗位上站岗30余年站岗一词来自于股票低迷时期那些默默坚守的持有人的执着，30余年终归有所积累； 其次，要感谢作者的那些聪明优秀的学生，他们有的是优秀的本科生、研究生，有的来自于弘毅班、卓越工程班，他们在学习人工智能这门课程时表现出的不仅仅是天资聪慧，更多的是刻苦钻研、勇于实践和创新的精神，作者与他们在人工智能课程教学和探讨过程中积累了很多的经验。
本书配合作者出版的《人工智能（第3版）》的内容，集习题解答、课堂演示和实践指导于一体，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向，是从事人工智能学习、研究和教学的实用工具书。
全书共16章，内容基本与《人工智能（第3版）》对应。每章分为五部分，第一部分是学习目标与要求，简要列出每章的学习目标； 第二部分是知识要点，简要概述各章的主要知识点； 第三部分是习题解析，给出对应教材的习题答案； 第四部分是补充习题，同时也给出了这些补充习题的答案； 第五部分是课堂演示与实践指导，列出了算法演示、动画和视频资料，给出一些经典实践项目的实现过程和程序代码。其中，第四、五部分的内容除了在本书中介绍以外，还提供电子版形式，读者，特别是教师，可以扫描封底的课件二维码下载，用于课堂演示和指导学生进行项目实践。
本书参考了许多较新的国外同类教材和教辅资料及习题解答，力图保持新颖性和实用性，强调基本概念和基本观点，注重理论和实际相结合。
在本书的编写过程中，引用了朱三元副教授编写的教学演示程序，肖家清博士、朱丽达博士提供了大量教学资料和大力支持，袁君老师和聂雄超、贺志龙硕士帮助编写程序和验证程序，作者在此向他们表示衷心的感谢。
同时,本书的编写得到了清华大学出版社魏江江分社长、王冰飞编辑的大力支持，在此谨表示衷心感谢。
由于本书涉及的知识面较广，加上作者学术水平所限，难以对人工智能的方方面面进行很深入的研究，因此书中疏漏在所难免，恳请读者批评指正，使本书得以改进和完善。
作者
2019年7月于武汉黄家湖畔

 

 

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