人工智能新視野

定　價(jià)：￥62.00

作　者：	張自力，王峻，高超等編
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 人工智能

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ISBN：	9787030488107	出版時(shí)間：	2016-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	316	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中應(yīng)用*為廣泛的分支之一。作為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一，已有大量關(guān)于人工智能的研究論著產(chǎn)生。有別于其他主流人工智能專著和教材，《人工智能新視野》以一種全新的視野與思路，以受生物啟發(fā)的人工智能研究作為主要關(guān)注領(lǐng)域，以理論與實(shí)踐相結(jié)合的手法，詳細(xì)解析其核心理論，深入探討了人工智能領(lǐng)域中與其相關(guān)的經(jīng)典模型、算法及其具體實(shí)現(xiàn)方法；對(duì)近30年來全球人工智能界杰出的年輕研究者的工作進(jìn)行了整理匯總，并結(jié)合作者在人工智能相關(guān)領(lǐng)域的多年研究工作，展現(xiàn)了人工智能的前沿研究問題和相關(guān)應(yīng)用實(shí)例，試圖將經(jīng)典理論和前沿研究緊密結(jié)合，真實(shí)地反映當(dāng)代人工智能領(lǐng)域的新思路和新進(jìn)展?！度斯ぶ悄苄乱曇啊愤m合作為大學(xué)高年級(jí)或者研究生的人工智能課程教材和參考書籍，也適合作為想真正了解人工智能前沿研究和發(fā)展的科研人員的自修讀物和參考資料。

作者簡介

　　張自力編

圖書目錄

第一部分生物啟發(fā)帕人工智能第1章人工智能發(fā)展簡況1.1 人工智能領(lǐng)域主要研究成就回顧1.1.1 1956年：人工智能的信息處理觀1.1.2 20世紀(jì)60年代：啟發(fā)式搜索與知識(shí)表示1.1.3 20世紀(jì)80年代：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1.4 20世紀(jì)90年代：物化與多代理系統(tǒng)1.1.5 21世紀(jì)：符號(hào)動(dòng)力學(xué)1.1.6 我國的人工智能研究1.2 人工智能的發(fā)展1.2.1 從圖靈測(cè)試到IBM的沃森1.2.2 谷歌的智能機(jī)器未來1.2.3 百度大腦1.2.4 微軟智能生態(tài)1.2.5 臉書的深臉1.2.6 三大突破讓人工智能近在眼前1.3 生物啟發(fā)的人工智能發(fā)展里程碑1.3.1 遺傳算法與進(jìn)化計(jì)算1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.3.3 群體智能1.4 小結(jié)參考文獻(xiàn)第2章進(jìn)化計(jì)算、遺傳算法與人工生命2.1 受生物啟發(fā)的計(jì)算2.1.1 受生物啟發(fā)的計(jì)算科學(xué)：康莊大道還是荊棘叢生？2.1.2 什么是受生物啟發(fā)的計(jì)算？2.1.3 生物學(xué)在計(jì)算科學(xué)研究中的多重角色2.2 進(jìn)化計(jì)算2.2.1 什么是進(jìn)化計(jì)算？2.2.2 進(jìn)化計(jì)算的基本框架與主要特點(diǎn)2.2.3 進(jìn)化計(jì)算的分類2.2.4 進(jìn)化計(jì)算的若干關(guān)鍵問題2.3 遺傳算法2.3.1 遺傳算法的概述2.3.2 遺傳算法的理論基礎(chǔ)2.3.3 遺傳算法的基本思想2.3.4 遺傳算法的一個(gè)簡單的應(yīng)用實(shí)例2.4 人工生命2.4.1 機(jī)器人學(xué)1：包容性架構(gòu)2.4.2 機(jī)器人學(xué)2：受細(xì)菌活動(dòng)啟發(fā)的機(jī)器人趨向性技術(shù)2.4.3 機(jī)器人學(xué)3：能量和容錯(cuò)性控制2.5 小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章神經(jīng)計(jì)算3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)介紹3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用3.1.3 小結(jié)3.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.2.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述3.2.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)想記憶3.3 博弈與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合3.3.1 博弈論概述3.3.2 博弈模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合的學(xué)習(xí)模型3.4 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)3.4.1 快速SOM文本聚類法3.4.2 樸素貝葉斯與SOM相結(jié)合的混合聚類算法3.5 神經(jīng)芯片與人工生命3.5.1 神經(jīng)芯片的發(fā)展及其應(yīng)用3.5.2 人工生命的相關(guān)應(yīng)用3.6 深度學(xué)習(xí)3.6.1 深度學(xué)習(xí)的基本思想3.6.2 深度學(xué)習(xí)的典型結(jié)構(gòu)3.6.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用3.6.4 深度學(xué)習(xí)現(xiàn)狀及前景分析3.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)影像3.7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)影像概述3.7.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦成像分類模型介紹參考文獻(xiàn)第4章群體智能4.1 群體智能基本思想4.1.1 思想來源……第5章變形蟲模型與應(yīng)用第6章智能Agent與多Agent系統(tǒng)
第二部分人工智能熱門研究問題第7章 AI研究熱點(diǎn)第8章 Turing開創(chuàng)性工作對(duì)人工智能研究的啟示
第三部分建馥、橫批與應(yīng)用第9章社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析第10章語義網(wǎng)技術(shù)及其應(yīng)用第11章信息融合第12章人工智能技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用