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- 010 __ |a 978-7-301-32918-4 |d CNY109.00
- 100 __ |a 20220426d2022 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 人工智能算法基础 |A ren gong zhi neng suan fa ji chu |f 唐宇迪 ... [等] 编著
- 210 __ |a 北京 |c 北京大学出版社 |d 2022
- 215 __ |a 466页 |c 图 |d 26cm
- 300 __ |a 中国人工智能学会副理事长力荐教材
- 304 __ |a 题名页题: 唐宇迪, 史卫亚, 罗召勇, 李琳, 侯慧芳编著
- 314 __ |a 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。
- 330 __ |a 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。
- 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 算法导论理论
- 701 _0 |a 唐宇迪 |A tang yu di |4 编著
- 701 _0 |a 史卫亚 |A shi wei ya |4 编著
- 701 _0 |a 罗召勇 |A luo zhao yong |4 编著
- 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20220613
- 905 __ |a HDUL |d TP183/033