人工智能与机器学习入门/(美) 理查德·E. 那不勒坦, 姜霞, 张留美, 高国旺, 程国建
附件:设置1:设置2:姜霞设置3:本书是在第1版的基础上, 经过全面的修订、更新和扩展, 保留了相同的可读性和解决问题的方法, 同时介绍了新的素材和最新发展。全书分为5个部分, 重点介绍了人工智能中常见的关键的技术。本书第1部分介绍了基于逻辑的方法, 第2部分则重点介绍了基于概率的方法, 第3部分介绍了新兴的涌现智能, 探讨了基于群体智能的进化计算及其方法。接下来是最新的发展, 第4部分详细介绍了神经网络和深度学习。本书最后一部分重点介绍了自然语言理解。本书可为人工智能和机器学习相关领域技术人员提供关键的人工智能与机器学习算法指导, 用于解决具有挑战性的实际问题, 如在智慧医学、软件诊断、财务决策、语音识别、文本处理, 遗传分析等专业领域中的智能解决方案。摘要:有书目 (第350-370页)