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农业人工智能 陆钰明 高等教育出版社
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商品名称:农业人工智能
ISBN:9787040663495
出版社:高等教育出版社
出版年月
作者:陆钰明
定价:59.00
页码:328
装帧:平装
版次:1
字数:385 千字
开本:16开
套装书:否

本书为“101计划”智慧农业领域核心教材之一,全面介绍了人工智能技术在农业生产、管理和供应链中的关键角色。全书分为五个部分,第一部分介绍了人工智能的基本概念和发展历程,重点探讨了人工智能在农业中的多种应用。第二部分介绍了数据科学的基本概念和重要性,详细讲解了数据类型和数据处理方法,包括表格数据、文本数据和数据交互等。第三部分介绍了量化不确定性的方法,包括概率推断、贝叶斯法则和时序模型等。第四部分介绍了统计学习、深度学习等机器学习方法。第五部分介绍了自然语言处理、计算机视觉和机器人学的基本概念和应用。全书通过系统化的知识结构和丰富的案例分析,帮助读者全面了解人工智能在农业中的应用,提升农业生产效率和可持续发展能力。

本书可以作为智慧农业等相关专业的本科生教材,也可作为广大农业科技工作者和人工智能学习者的重要参考书。

前辅文
第一部分 绪论:人工智能与农业
  第1章 农业与智能体
   1.1 现代农业与人工智能
   1.2 人工智能与智能体
   1.3 智能体与环境
   1.4 总结与展望
   思考题
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第二部分 数据科学:整合碎片化的农场数据
  第2章 数据科学
   2.1 数据科学概述
   2.2 数据科学生命周期
   2.3 基于统计的建模
   思考题
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  第3章 数据类型
   3.1 表格数据
   3.2 文本数据
   3.3 数据交互
   思考题
   推荐阅读
  第4章 理解数据
   4.1 数据整理
   4.2 数据分析
   4.3 数据可视化
   思考题
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第三部分 不确定推理:诊断农场中的病虫害
  第5章 不确定性的量化
   5.1 不确定性下的动作
   5.2 概率推断与独立性
   5.3 连续型随机变量
   5.4 贝叶斯法则
   思考题
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  第6章 时间上的概率推理
   6.1 时间与不确定性
   6.2 系统能观测性判断
   6.3 时间序列上的状态估计——滤波与平滑
   6.4 隐马尔可夫模型
   思考题
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  第7章 制定复杂决策
   7.1 性能指标
   7.2 系统能达性判断
   7.3 最优策略的求解
   思考题
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第四部分 机器学习:预测玉米产量
  第8章 统计学习
   8.1 监督学习
   8.2 线性回归及正则化
   8.3 非参数模型
   8.4 集成学习
   思考题
   推荐阅读
  第9章 深度学习
   9.1 前馈神经网络
   9.2 卷积神经网络
   9.3 循环神经网络
   9.4 网络优化
   9.5 讨论
   思考题
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第五部分 沟通、感知与行动:教机器人摘番茄
  第10章 自然语言处理
   10.1 句法分析与词嵌入
   10.2 循环神经网络应用
   10.3 Transformer模型
   10.4 预训练与微调
   10.5 植物基因组学的遗传语言模型
   思考题
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  第11章 计算机视觉
   11.1 二维图像的形成
   11.2 图像特征与分类
   11.3 三维世界
   11.4 多模态模型
   思考题
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  第12章 机器人学
   12.1 机器人与硬件
   12.2 感知、规划与控制
   12.3 机器人学中的强化学习
   12.4 人类与机器人
   思考题
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参考文献

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