人工智能是一门新的交叉学科,近年来涌现出的许多算法模型和框架已经应用于实际生活。本书面向人工智能算法的实践与应用,全书共分为两大部分:第一部分主要介绍了人工智能基础,包括人工智能、机器学习、深度学习简述、深度神经网络的构成、深度神经网络典型模型、以及深度网络构建主要涉及的软件及环境配置等;第二部分针对近年来的典型模型结构和实践过程进行详细讨论,主要包括卷积神经网络、生成对抗网络、循环神经网络、图神经网络的实验,这些实验具体内容涉及图像与视频的检测、分割、跟踪等多项实践任务。该教程以实践与应用为导向,取材广泛,内容详实,具有理论与实践相结合的特点。每个实验详细阐述了实践的背景与内容,深入分析了实践的详细流程,描述了实践数据及来源,给出了参考文献和必要的链接。 本书可作为人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术等相关专业高年级本科生及研究生的实验教材,也可供相关领域及其交叉领域中从事机器学习及相关应用研究的技术人员参考使用。
(1)理论与创新相结合。本书反映当前人工智能研究的相关热点问题,突出夯实理论、重视实践、培育创新三位一体的紧密结合。 (2)取材兼顾新颖性和趣味性。选取实验中既包括人工智能发展中的前沿热点问题,也有与日常生活密切相关的实际问题,还有趣味性的实验,同时部分实验涉及工业领域的实际复杂应用。 (3)实验内容与理论教学相融合。选取实验涵盖了深度神经网络理论教学的基本内容,还包括深度神经网络的经典模型构建、模型的优化和训练。 (4)文风妙趣横生,内容详实。从实验的背景信息、模型构建的原理到实验操作的流程步骤均进行了详尽的描述。 (5)研发相关实验系统与平台。针对本书的实验内容,团队研发了相应的的人工智能实训平台,为读者提供了实验环境和教学资料,读者通过该平台可以进行完整的实验操作。
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2024-10-01
- 更新: 2025-04-02
- 书号:9787302673934
- 中图:TP18-33
- 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
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