人工智能技术基础

作者: 王科俊,卢桂萍,张恩,方宇杰,张连波

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2024-07-01

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简介

人工智能在人类社会各领域得到广泛应用,已成为社会进步的核心技术。本书全面介绍当前人工智能技术的基础理论和方法,包括深度神经网络、知识图谱、图神经网络、生成式人工智能和机器学习方法5部分内容。重点介绍深度神经网络基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和Transformer,介绍知识图谱、图神经网络和生成式人工智能的基本理论与方法,最后简要介绍弱监督、自监督、迁移学习、深度强化学习、元学习和小样本学习、持续学习等机器学习方法,还介绍了大语言模型中的机器学习方法。 本书是作者总结近年来的教学和科研成果,结合国内外人工智能技术领域最新成果编写而成的。全书内容体系新颖,具有先进性、系统性和实用性。本书可作为高等学校人工智能技术课程的教材,也可供相关专业的工程技术人员参考。

编辑推荐

本书详细阐述了深度神经网络,知识图谱,图神经网络,生成式人工智能方法和机器学习方法,还介绍了弱监督、自监督、迁移学习、深度强化学习、元学习和小样本学习、持续学习等机器学习方法。还介绍了大语言模型中的机器学习方法。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2024-07-01
  • 作者:王科俊,卢桂萍,张恩,方宇杰,张连波
  • 更新: 2024-11-07
  • 书号:9787302664208
  • 中图:TP18
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术