圖解人工智能

第 1章\t人工智能的過去、現(xiàn)在和未來 1
01　人工智能　2
02　人工智能的黎明時期　4
03　人工智能的發(fā)展　9
第　2章 規(guī)則系統(tǒng)及其變體　21
01　規(guī)則系統(tǒng)　22
02　知識庫　26
03　專家系統(tǒng)　30
04　推薦引擎　37
第3章　自動機(jī)和人工生命程序　43
01　人工生命模型　44
02　有限自動機(jī)　50
03　馬爾可夫模型　55
04　狀態(tài)驅(qū)動智能體　59
第4章　權(quán)重和尋找最優(yōu)解　65
01　線性問題和非線性問題　66
02　回歸分析　70
03　加權(quán)回歸分析　78
04　相似度的計算　82
第5章　權(quán)重和優(yōu)化程序　93
01　圖論　94
02　圖譜搜索和最優(yōu)化　98
03　遺傳算法　106
04　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　114
第6章　統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)（概率分布和建模）　125
01　統(tǒng)計模型和概率分布　126
02　貝葉斯統(tǒng)計學(xué)和貝葉斯估計　142
03　MCMC方法　153
04　HMM和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　158
第7章　統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)（無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)）　161
01　無監(jiān)督學(xué)習(xí)　162
02　有監(jiān)督學(xué)習(xí)　169
第8章　強(qiáng)化學(xué)習(xí)和分布式人工智能　179
01　集成學(xué)習(xí)　180
02　強(qiáng)化學(xué)習(xí)　185
03　遷移學(xué)習(xí)　193
04　分布式人工智能　197
第9章　深度學(xué)習(xí)　199
01　多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　200
02　受限玻爾茲曼機(jī)　206
03　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　208
04　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　212
05　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　215
第　10章 圖像和語音的模式識別　219
01　模式識別　220
02　特征提取方法　222
03　圖像識別　230
04　語音識別　236
第　11章 自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)　243
01　句子的結(jié)構(gòu)和理解　244
02　知識獲取和統(tǒng)計語義學(xué)　248
03　結(jié)構(gòu)分析　252
04　文本生成　255
第　12章 知識表示和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　263
01　數(shù)據(jù)庫　264
02　檢索　271
03　語義網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)　277
第　13章 分布式計算　285
01　分布式計算和并行計算　286
02　硬件配置　287
03　軟件配置　293
04　機(jī)器學(xué)習(xí)平臺和深度學(xué)習(xí)平臺　304
第　14章 人工智能與海量數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)　311
01　數(shù)據(jù)膨脹　312
02　物聯(lián)網(wǎng)和分布式人工智能　317
03　腦功能分析和機(jī)器人　322
04　創(chuàng)新系統(tǒng)　327