人工智能導論（基礎(chǔ)理論+應(yīng)用全景+成果案例）

第1章 人工智能概述
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1．1 人工智能概況
1．2 人工智能的社會價值
1．3 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 人工智能的未來與展望
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第2章 知識表示和知識圖譜
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查閱與思考
2．1 知識與知識表示
2．2 知識圖譜
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第3章 機器學習
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查閱與思考
3．1 機器學習概述
3．2 機器學習的發(fā)展
3．3 機器學習的范圍
3．4 機器學習的方法
3．5 監(jiān)督學習
3．6 無監(jiān)督學習
3．7 強化學習
3．8 機器學習的工具
3．9 機器學習的挑戰(zhàn)
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第4章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習
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查閱與思考
4．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概況
4．2 神經(jīng)元
4．3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．4 深度學習
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第5章 智能識別
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5．1 計算機視覺
5．2 圖像視頻識別
5．3 模式識別
5．4 語音識別
5．5 生物特征識別
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第6章 自然語言理解
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6．1 自然語言理解概述
6．2 自然語言理解過程的層次任務(wù)
6．3 自然語言理解系統(tǒng)的應(yīng)用
6．4 自然語言理解的未來與展望
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第7章 專家系統(tǒng)
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7．1 專家系統(tǒng)概述
7．2 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)與工作原理
7．3 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具
7．4 專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
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第8章 智能體與智能機器人
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8．1 智能體
8．2 多智能體
8．3 智能機器人
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第9章 Python語言與人工智能
案例導讀
查閱與思考
9．1 人工智能語言
9．2 Python語言基礎(chǔ)
9．3 Pvthon語言中的AI庫
9．4 Python語言在AI領(lǐng)域的應(yīng)用
9．5 微信機器人的設(shè)計與實現(xiàn)
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