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本书注重算法的理解和应用，在讲解基础理论的同时，针对高校教学的特点，将主要知识和实践案例相结合，通过Python和c语言等设计成启发式实验的形式，帮助读者通过实操来理解理论中的重难点，尽快掌握如何将人工智能中的技术应用于实践。本书用通俗易懂的方式讲解人工智能技术中的一些数学理论、算法以及相关编程思路，并配合生动有趣的实验应用，增强读者的兴趣及实践动手能力。同时，本书在实操环节的安排上，注重引导读者进行创新思维，以帮助其能活学活用。教材内容紧扣当前人工智能领域中语音、图像识别，机器学习、深度学习等应用热点。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍和讲解目前人工智能三个主要流派所包含的基础理论和研究方法，并通过实例来详细了解这些技术的特点及应用，带领读者走进人工智能的世界。本书以人工智能技术的发展为线索，内容共分5章，包括知识的表示、搜索技术、机器学习、深度学习等内容，在结构上便于裁剪，适应于不同学时的高校教学需求；在内容上将对数学原理和算法的讲解与实例分析和Python代码实现相配合，通过例题来帮助读者理解和应用公式，具体代码实现部分也能更好地帮助读者理解数学原理和应用实际之间的结合方法、算法的组织过程以及相关人工智能技术的编程实现，能尽快上手应用。同时，本书除了介绍各种算法基本步骤的源代码实现以外，还介绍了目前人工智能领域里一些主要算法工具包的使用方法，降低了非计算机类专业学生的编程门槛，并增加了参考实验环节，方便实验教学和进行实战学习。实验和章节中的相关实例内容均附有源代码及介绍，源代码中包含详尽的注释。本书有配套网络教学平台，便于开展线上线下混合式教学，读者可下载超星学习通并注册，打开学习通APP，扫描二维码加入学习。本书可作为高等院校人工智能及相关专业本专科人工智能基础课程的教材，也可用于其他专业的选修教材，还适合对人工智能感兴趣的读者学习参考。
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| 關於作者： |
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周俊，江汉大学人工智能学院教师，长期担任《数字语音处理》、《电子设计自动化（EDA）》课程教学，近年来承担《人工智能及其应用》课程教学；2016年12月~2017年11月、2019年4月~2019年7月分别于美国佛罗里达国际大学、台湾铭传大学做访问学者，学习信号处理、人工智能等相关技术；发表论文：《基于Verilog HDL的LTC2308控制器设计》、《Integrated multimodal photoacoustic microscopy with OCT-guided dynamic focusing》；2015全国高校移动互联网（MIAC）应用开发创新大赛最佳指导老师；中国研究生电子设计竞赛指导教师，全国大学生电子设计竞赛指导教师，嵌入式系统专题邀请赛（英特尔杯）指导教师。
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| 目錄：
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第1章概述1
1.1人工智能发展历史简介1
1.2人工智能的应用4
思考与练习8
第2章知识的表示9
2.1知识与知识表示的概念9
2.2谓词逻辑表示法10
2.3产生式表示法13
2.4语义网络表示法15
2.5框架表示法17
2.6状态空间表示法20
2.7问题规约法25
2.8面向对象的表示法26
2.9实验与设计27
思考与练习29
第3章搜索技术31
3.1概述31
3.2盲目搜索33
3.3启发式搜索42
3.4博弈搜索49
3.5动态规划56
3.6实验与设计60
思考与练习64
第4章机器学习66
4.1概述66
4.2监督学习68
4.3人工神经网络98
4.4非监督学习113
4.5机器学习的应用134
4.6实验与设计142
思考与练习144
第5章群智能算法146
5.1概述146
5.2遗传算法147
5.3差分进化算法157
5.4蚁群优化算法163
5.5实验与设计166
思考与练习167
附录APython基础知识简介168
参考文献176
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| 內容試閱：
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“人工智能”是近几年非常火的名词，似乎各行各业都在谈论它和研究它。然而，人工智能的概念很早已经出现，并经历了很长时间的发展。1956年夏天在美国达特茅斯学院召开的研讨会正式将“人工智能”作为一门学科引入人们的视野。发展到现在，普遍认为人工智能经历了三次浪潮，存在三个主要流派。无论哪个流派，其研究内容及方法都在人类科学技术的发展中起到了重要的作用，并且流派之间的技术渗透也越来越多，全面系统地学习人工智能技术也至关重要。国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》明确了我国人工智能发展三步走的战略目标，并将人才培养、建设人工智能学科、鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容、建立人工智能学院等纳为重点任务之一。近年来，各高校人工智能学院、人工智能研究院相继建立，“人工智能基础及应用”课程也在许多专业中开始开设。人工智能涉及的知识点众多，本身仍处在不断发展之中，使得人工智能教学难以形成完整和成熟的体系，更为本课程的教学选材带来了一定的难度。本书的编写是希望通过介绍和讲解目前人工智能三个主要流派所包含的基础理论和研究方法，并通过实例来详细说明这些技术的特点及应用，提升读者对人工智能技术的兴趣，使读者能尽快走进人工智能的世界。本书在内容的编排上参考了人工智能应用工程师考试大纲、计算机科学技术专业硕士学位“人工智能考试大纲”以及人工智能技术目前的发展现状，既强调基本原理，又注重实际应用；在语言上力求用通俗的语言深入浅出地讲解，弱化了晦涩的数学证明和公式推导过程，也比较适合自学。为了适应不同层次教学和实际工程应用的需要，方便不同教学学时安排，全书共分5章，包括知识的表示、搜索技术、机器学习、深度学习等内容，在结构上便于裁剪，适应于不同学时的高校教学需求；在内容上将对数学原理和算法的讲解与实例分析和Python代码实现相配合，通过例题来帮助读者理解和应用公式，具体代码实现部分也能更好地帮助读者理解数学原理和应用实际之间的结合方法、算法的组织过程以及相关人工智能技术的编程实现，能尽快上手应用。同时，本书除了介绍各种算法基本步骤的源代码实现以外，还介绍了目前人工智能领域里一些主要算法工具包的使用方法，降低了非计算机类专业学生的编程门槛，并增加了参考实验环节，方便实验教学和进行实战学习。实验和章节中的相关实例内容均附有源代码及介绍，源代码中包含详尽的注释。本书有配套网络教学平台，便于开展线上线下混合式教学，读者可下载超星学习通并注册，打开学习通APP，扫描二维码加入学习。本书第3、4、5章由周俊编写，第2章、附录部分由秦工编写，第1章由熊才高编写。全书由周俊统稿，秦工和熊才高负责校对，李建民为本书编写提供了宝贵的意见。本书配有电子课件、习题解答和所有源代码，可免费提供给采用本书作为教材的高校老师使用（可发送邮件至211272956@qq.com获取）。由于编者水平有限，书中难免有错误和不当之处，恳请广大读者批评指正。编者2021年4月
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