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人工智能通识引论 吴飞 潘云鹤 编著 高等教育出版社
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商品名称:人工智能通识引论
ISBN:9787040661675
出版社:高等教育出版社
出版年月
作者:吴飞 潘云鹤 编著
定价:32.00
页码:164
装帧:平装
版次:1
字数:200 千字
开本:16开
套装书:否

本书是“新一代人工智能通识系列教材”之一,是国家教材建设重点研究基地(高等学校人工智能教材研究)重点成果。本书以“有专业高度、显学理深度、含人文温度”为核心思路组织内容,每章均由题记、主体内容、学理探究和延伸阅读四个部分构成,书后附录给出了重要概念解读和促进跨学科交叉思考的实例。主要内容包括第1章绪论、第2章符号主义人工智能、第3章传统机器学习、第4章深度神经网络、第5章强化学习、第6章生成式人工智能、第7章智能赋能、第8章总结。

本书可作为高等学校人工智能通识课程教材,也可供对人工智能技术感兴趣的读者及相关从业人员参考。

前辅文
第1章 绪论
  1.1 人工智能的起源
  1.2 可计算载体:形式化与机械化
  1.3 人工智能三大主义
  1.4 人工智能学科交叉
  1.5 新一代人工智能
  1.6 本书知识点脉络
  延伸阅读:科学第一性原理
第2章 符号主义人工智能:人类知识水晶球
  2.1 形式化推理的雏形
  2.2 逻辑推理
  2.3 知识图谱推理
  2.4 因果推理
  2.5 学理探究:休谟之问——推理的合理性和必然性之原生困境
  2.6 小结
  延伸阅读:推理即计算
第3章 传统机器学习:浅层架构下数据拟合执念
  3.1 机器学习基本概念
  3.2 模型评估与参数优化
  3.3 有监督学习:回归分析
  3.4 无监督学习:k均值聚类
  3.5 学理探究:拟合执念中的随机性
  3.6 小结
  延伸阅读:参数优化两种文化:数据与算法
第4章 深度神经网络:层次化抽象中的映射锤炼
  4.1 人工神经网络概述
  4.2 前馈神经网络
  4.3 神经网络参数优化
  4.4 前馈神经网络实例
  4.5 学理探究:还原论晴朗遭遇非线性累积混沌
  4.6 小结
  延伸阅读:炼金术的半个世纪轮回
第5章 强化学习:最大化奖励中悄然蝶变
  5.1 强化学习问题定义
  5.2 从马尔可夫链到马尔可夫决策过程
  5.3 表格型策略学习(Q学习)
  5.4 学理探究:在最优化原理中强化
  5.5 小结
  延伸阅读:最优化之策与试错术之谏的珠联璧合
第6章 生成式人工智能:概率组合中的数字投影
  6.1 自注意力机制
  6.2 大语言模型基础架构
  6.3 多模态大模型
  6.4 大模型扩展定律
  6.5 学理探究:突破洞穴之影的经验复现
  6.6 小结
  延伸阅读:预测下一个:语言是概率描述的符号序列
第7章 智能赋能:从工具革命到革命工具
  7.1 自然语言处理
  7.2 计算机视觉
  7.3 语音识别
  7.4 跨媒体检索
  7.5 科学智算
  7.6 具身智能
  延伸阅读:人工智能效应之奇怪悖论
第8章 总结:成己成物
  8.1 人工智能伦理
  8.2 人工智能安全
  8.3 人机协同进化
  8.4 迈向更通用人工智能
  8.5 小结
  延伸阅读:人有人的用处
附录1 名词术语溯源
附录2 学科交叉实例
参考文献

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