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深度學(xué)習(xí)
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機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能及應(yīng)用研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787557877934
- 條形碼：9787557877934 ; 978-7-5578-7793-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能及應(yīng)用研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能及應(yīng)用研究》著重展現(xiàn)人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)方法和理論，并通過(guò)由淺入深的介紹基礎(chǔ)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)理論和應(yīng)用，闡述了各個(gè)算法的應(yīng)用場(chǎng)景及算法復(fù)雜度，同時(shí)引入了國(guó)內(nèi)外典型人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的研究應(yīng)用實(shí)例。全書共6章，主要內(nèi)容包括緒論，人工智能技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法剖析，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)音處理，人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例。
機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能及應(yīng)用研究 目錄
第1章 緒論
1．1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能
1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)
1．3 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
第2章 人工智能技術(shù)
2．1 搜索策略
2．2 確定性推理
2．3 不確定性推理
2．4 專家系統(tǒng)
2．5 機(jī)器學(xué)習(xí)
2．6 自然語(yǔ)言處理
第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法剖析
3．1 正態(tài)貝葉斯分類器
3．2 K近鄰算法
3．3 決策樹
3．4 AdaBoost
3．5 梯度提升樹
3．6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第4章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
4．1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
4．2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思路
4．3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法
4．4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架
4．5 典型應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)例
第5章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)音處理
5．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)音概述
5．2 數(shù)字圖像的類型及機(jī)內(nèi)表示
5．3 常用計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型和關(guān)鍵技術(shù)
5．4 語(yǔ)音的識(shí)別與合成
5．5 語(yǔ)音的增強(qiáng)與轉(zhuǎn)換
5．6 情感語(yǔ)音
5．7 人臉識(shí)別技術(shù)
第6章 人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例
6．1 AI算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
6．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用
6．3 專家系統(tǒng)在智能機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用
6．4 自主學(xué)習(xí)在機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用
6．5 自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)在機(jī)器人中的應(yīng)用
6．6 改進(jìn)的遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
6．7 免疫遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
1．1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能
1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)
1．3 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
第2章 人工智能技術(shù)
2．1 搜索策略
2．2 確定性推理
2．3 不確定性推理
2．4 專家系統(tǒng)
2．5 機(jī)器學(xué)習(xí)
2．6 自然語(yǔ)言處理
第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法剖析
3．1 正態(tài)貝葉斯分類器
3．2 K近鄰算法
3．3 決策樹
3．4 AdaBoost
3．5 梯度提升樹
3．6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第4章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
4．1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
4．2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思路
4．3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法
4．4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架
4．5 典型應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)例
第5章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)音處理
5．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)音概述
5．2 數(shù)字圖像的類型及機(jī)內(nèi)表示
5．3 常用計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型和關(guān)鍵技術(shù)
5．4 語(yǔ)音的識(shí)別與合成
5．5 語(yǔ)音的增強(qiáng)與轉(zhuǎn)換
5．6 情感語(yǔ)音
5．7 人臉識(shí)別技術(shù)
第6章 人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例
6．1 AI算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
6．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用
6．3 專家系統(tǒng)在智能機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用
6．4 自主學(xué)習(xí)在機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用
6．5 自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)在機(jī)器人中的應(yīng)用
6．6 改進(jìn)的遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
6．7 免疫遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
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