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题名/责任者:

人工智能算法基础/唐宇迪 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:北京大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-301-32918-4/CNY109.00

载体形态项:

466页:图;26cm

个人责任者:

唐宇迪 编著

个人责任者:

史卫亚 编著

个人责任者:

罗召勇 编著

学科主题:

人工智能-算法导论理论

中图法分类号:

TP183

一般附注:

中国人工智能学会副理事长力荐教材

题名责任附注:

题名页题: 唐宇迪, 史卫亚, 罗召勇, 李琳, 侯慧芳编著

责任者附注:

唐宇迪, 计算机专业博士, 网易云课堂人工智能认证行家, 51CTO学院讲师, CSDN博客讲师。拥有多年人工智能领域培训经验, 带领课程研发团队累计开发A课程60余门, 覆盖当下人工智能热门应用领域。史卫亚, 计算机博士, EEE会员, CCF会员, INNS会员。2015-2016年在美国北卡罗纳大学做访问学者, 现执教于河南工业大学人工智能与大数据学院。主要研究方向: 机器学习、数据库、图像和视频处理、人工智能和模式识别。罗召勇, 深耕算法、程序架构十余年, 曾任1+X大数据技能等级考试出题人。

提要文摘附注:

本书以零基础讲解为宗旨, 详细讲解了常用的人工智能算法, 并与实际应用相结合, 内容循序渐进, 案例丰富翔实, 旨在帮助读者掌握人工智能的算法基础。全书分为4篇, 共20章。其中第1篇为基础算法篇, 从第1章到第9章, 主要讲述排序、查找、线性结构、树、散列图、堆栈等基本数据结构算法; 第2篇为机器学习算法篇, 从第10章到第14章, 主要讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法; 第3篇为强化学习算法篇, 从第15章到第16章, 主要讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法; 第4篇为深度学习算法篇, 从第17章到第19章, 主要讲述神经网络模型算法、循环神经网络算法和卷积神经网络算法等内容。

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