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『簡體書』人工智能基础与应用

書城自編碼: 3738683
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 周斌斌,周苏
國際書號(ISBN): 9787113287245
出版社: 中国铁道出版社
出版日期: 2022-03-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 289

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編輯推薦:
本书结构新颖、内容生动,较为系统、全面地介绍了人工智能的相关概念与理论,可以帮助读者扎实地打好人工智能的知识与应用基础。
內容簡介:
人工智能(artificialintelligence,AI)是计算机科学与技术的一个重要分支与应用。人工智能当前主要的研究与开发方向是模拟、延伸与扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及的技术包括思考的工具、人工智能定义、模糊逻辑与大数据思维、机器学习、神经网络与深度学习、大数据挖掘、智能代理、群体智能、机器视觉、智能图像处理、包容体系结构与智能机器人、自动规划、自然语言处理和人工智能的发展等方面。本书是针对各级各类学校学生的发展需要,为职业教育相关各专业“人工智能基础”课程、通识课程而全新设计编写,是具有丰富知识性与应用特色的教材。 本书知识内容较系统和全面,可以帮助读者扎实地打好人工智能的知识基础。本书内容特色鲜明、内容易读易学,既适合职业院校的学生学习,也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。
關於作者:
周斌斌,目前任职于嘉兴技师学院,主要从事智能制造相关专业教育教学工作,曾获得浙江省“百千万”高技能领军人才的优秀技能人才、嘉兴市优秀工匠、嘉兴市优秀科技工作者等荣誉称号。近五年,参与企业技改项目4项,本人或辅导学生参加技能大赛获奖10余项,撰写专业论文及课题20余篇;开发教材8本;申报专利20余项,已获批并取证9项。 周苏,1982年华东水利学院计算机应用专业本科毕业,1986年由水电部研究所调入杭州大学计算机系任教,1991年破格晋升副教授,1999年调入浙江大学城市学院计算机系任教,2005年晋升教授。在杭州大学、浙江大学、浙江大学城市学院、浙江工业大学之江学院、温州大学城市学院、嘉兴学院南湖学院、温州职业技术学院等多所院校专/兼职任教,教学经验丰富。长期从事计算机等专业教学工作,担任计算机基础、计算机导论、软件工程、软件测试技术、软件体系结构、电子商务概论、移动商务、多媒体技术、项目管理、管理信息系统、应用统计学、C语言程序设计、面向对象程序设计、网络传播技术、网络生态学、人机交互技术、艺术设计概论、艺术欣赏概论、计算机平面设计、信息管理与信息系统概论、信息资源管理、办公
內容試閱
作为计算机科学与技术的一个重要的研究与应用分支,人工智能
(artificial intelligence,AI)的发展几经起落,终于迎来了蓬勃发展、
硕果累累的大好局面。毫无疑问,一如当年的计算机,之后的网络,
接着的因特网、物联网、云计算与大数据。今天,人工智能与这些主
题一样,是每个学生甚至社会人所必须关注、学习和重视的知识。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、
方法、技术及应用系统的一门技术科学,它试图了解人类智能的实质,
并生产出新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域
的研究包括基础概念、人工智能定义、模糊逻辑与大数据思维、机器
学习、神经网络与深度学习、大数据挖掘、智能代理、群体智能、机
器视觉、智能图像处理、包容体系结构与智能机器人、自动规划、自
然语言处理和人工智能的发展等。可以想象,未来人工智能带来的科
技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能不是人的智能,但能像
人那样思考,甚至也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,包括的知识内容十分广泛。
本书结构新颖、内容生动,较为系统、全面地介绍了人工智能的相关
概念与理论,可以帮助读者扎实地打好人工智能的知识与应用基础。
本书内容共分14 课,每课都提供了课后作业和研究性学习环节。本书
后的附录给出了各课作业的参考答案。
每课在编写时都做了以下安排:
(1)精选的导读案例,以深入浅出的方式,引发读者的自主学习
兴趣。
(2)解释基本原理,让读者切实理解和掌握人工智能相关知识与
应用。
(3)浅显易懂的案例,注重培养扎实的基本理论知识,重视培养
学习方法。
(4)思维与实践并进,为读者提供自我评量的作业,让学习者自
我构建人工智能的基本观念与相关技术。
(5)研究性学习(或课程实践)。依托互联网环境完成精心设计
的研究性小组活动或课程实践活动,以带来真切的实践体验。
■ 课程进度安排
本课程的教学进度设计见“课程教学进度表”,供教师授课和学
生学习参考。
■ 建议测评手段
本课程的教学测评可以从以下几个方面入手,即:
(1)每课课前的【导读案例】(14 项);
(2)结合每课的课后作业(四选一标准选择题,14 组);
(3)结合每课的课后【研究性学习】(13 项);
(4)【课程学习与实训总结】(大作业,第14 课)。
(5)平时学习考勤记录;

 

 

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