Foundations of Computational Intelligence pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Hassanien, Aboul Ella (EDT)/ Abraham, Ajith (EDT)/ Herrera, Francisco (EDT)

出品人:

頁數:324

译者:

出版時間:

價格:996.00

裝幀:

isbn號碼:9783642015328

叢書系列:

圖書標籤:

• AI
• 計算智能
• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 神經網絡
• 優化算法
• 模糊邏輯
• 進化計算
• 數據挖掘
• 模式識彆

《計算智能基礎：探索智能湧現與機器思維的奧秘》 簡介 本書《計算智能基礎：探索智能湧現與機器思維的奧秘》是一部關於計算智能領域的深度探索之作，旨在為讀者構建一個全麵而紮實的理論框架，深入剖析人工智能的核心驅動力——計算智能的起源、發展脈絡、關鍵技術以及未來的發展趨勢。本書並非對特定計算智能書籍內容的復述，而是著眼於計算智能這一宏大概念本身，從其哲學根源、科學基礎，到其在不同領域的技術實現與應用，進行一次係統性的梳理與闡釋。我們將一同走進一個由數據、算法與智能交織而成的奇妙世界，理解機器如何“思考”，如何從復雜的數據中湧現齣智能，並最終改變我們認知世界和改造世界的方式。 核心論點與結構安排 本書的核心論點在於，計算智能並非僅僅是一係列孤立的技術工具，而是一種全新的、基於計算模型來模擬、擴展和增強生物智能的範式。它強調的是從根本上理解智能的本質，並利用計算的力量來實現智能的湧現。本書的結構安排緊緊圍繞這一核心論點展開，邏輯嚴謹，層層遞進： 第一部分：智能的哲學根基與計算的起源 第一章：何為智能？——跨越學科的界定與挑戰 本章將首先追溯人類對智能的思考曆程，從古代哲學傢關於心智的猜想，到現代認知科學、心理學、神經科學對智能的界定。我們將探討智能的多元性，包括感知、學習、記憶、推理、規劃、創造等不同維度，並討論在計算機科學的語境下，如何將這些抽象概念轉化為可操作的計算模型。同時，也會觸及“強人工智能”與“弱人工智能”的哲學爭論，以及圖靈測試等經典命題，為後續的計算智能研究奠定思想基礎。 第二章：計算的革命——從邏輯門到通用計算 本章將深入介紹計算科學的基石——計算的起源與發展。我們將迴顧邏輯運算的數學基礎，如布爾代數，介紹馮·諾依曼體係結構等早期計算機設計理念，以及“可計算性”理論的提齣，例如丘奇-圖靈論題。理解計算的本質，即信息處理和算法的執行，是理解計算智能的前提。本章將重點闡釋計算能力如何從最初的簡單數學運算，逐漸發展到能夠處理復雜信息和模擬復雜係統的可能性。 第三章：連接的神經網絡——生物啓發的計算模型 在本章中，我們將目光聚焦於計算智能的一個重要靈感來源——生物神經網絡。我們將介紹神經科學中關於神經元結構、信號傳遞、突觸可塑性等基本原理，並重點闡述如何將這些生物學概念轉化為人工神經網絡模型。從早期的人工神經元模型，到多層感知機，再到更復雜的網絡結構，本章將揭示生物啓發式計算的強大潛力，為理解現代深度學習奠定基礎。 第二部分：計算智能的核心技術與模型 第四章：神經網絡的演進——從淺層到深度 作為計算智能最成功的代錶之一，神經網絡的演進將是本章的重點。我們將詳細介紹不同類型的神經網絡架構，包括前饋神經網絡、捲積神經網絡（CNN）在圖像處理領域的突破，循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在序列數據處理中的應用，以及Transformer架構如何徹底改變自然語言處理的格局。本章將不僅僅是介紹模型，更會探討這些模型在解決實際問題時展現齣的強大泛化能力和學習能力。 第五章：進化計算——模擬自然選擇的智能 本章將介紹一類 inspired by biological evolution 的計算方法，即進化計算。我們將深入探討遺傳算法（GA）的工作原理，包括選擇、交叉、變異等算子，以及它們如何通過模擬自然選擇的過程來尋找最優解。此外，還會介紹差分進化（DE）、粒子群優化（PSO）等其他進化算法，並分析它們在解決復雜優化問題、參數調優等場景下的優勢。 六章：模糊係統與專傢係統——處理不確定性與知識錶示 智能的另一個重要方麵是處理不確定性和利用人類知識。本章將介紹模糊邏輯（Fuzzy Logic）的概念，它如何通過模糊集閤和模糊規則來彌閤精確計算與模糊現實之間的差距，並在控製係統、決策支持等領域得到廣泛應用。同時，我們還將探討專傢係統（Expert Systems）的構建原理，即如何將領域專傢的知識錶示為規則庫和推理引擎，從而模擬人類專傢的決策過程。 第七章：機器學習的核心範式——監督、無監督與強化學習 機器學習是計算智能實現的核心驅動力。本章將對機器學習的三大範式進行深入剖析。首先，我們將詳細介紹監督學習，包括分類和迴歸問題，以及常見的算法如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹等。接著，我們將探討無監督學習，如聚類、降維（PCA）等，以及它們如何從數據中發現隱藏的結構。最後，本章將重點介紹強化學習（RL），它如何通過智能體與環境的交互來學習最優策略，並在機器人控製、遊戲AI等領域取得顯著成就。 第三部分：計算智能的應用領域與前沿探索 第八章：感知智能——讓機器“看”懂世界 本章將聚焦於計算智能在感知領域的應用，特彆是計算機視覺。我們將探討圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等關鍵技術，以及它們是如何利用深度學習模型（如CNN）實現的。此外，還會涉及圖像生成、風格遷移等更具創造性的應用。 第九章：認知智能——賦予機器“理解”與“交流”的能力 本章將深入探討計算智能在自然語言處理（NLP）領域的進展。我們將分析文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本生成等任務，並重點介紹基於RNN、LSTM以及Transformer的語言模型（如BERT、GPT係列）如何極大地提升瞭機器理解和生成人類語言的能力。 第十章：決策與規劃智能——讓機器“行動”與“優化” 本章將關注計算智能在決策和規劃方麵的應用。我們將探討如何利用強化學習、規劃算法以及優化技術來解決機器人路徑規劃、自動駕駛決策、供應鏈管理、資源調度等復雜問題。本章將強調如何將計算智能的預測能力與決策能力相結閤，以實現更智能的自主係統。 第十一章：計算智能的倫理、挑戰與未來展望 在本書的最後一章，我們將迴歸到計算智能的深層影響。本章將討論計算智能發展帶來的倫理問題，例如數據隱私、算法偏見、就業影響、以及潛在的安全風險。我們將探討如何構建負責任的AI，以及如何應對這些挑戰。最後，我們將展望計算智能的未來發展方嚮，包括通用人工智能（AGI）的可能性、人機協作的新模式、以及計算智能如何進一步賦能科學研究、醫療健康、環境保護等各個領域，從而描繪齣一幅更加智能、更加美好的未來圖景。 本書特點 理論與實踐並重： 本書在介紹計算智能的理論基礎的同時，也穿插瞭大量實際應用的案例和技術細節，幫助讀者建立起完整的知識體係。 跨學科視角： 本書融閤瞭計算機科學、數學、神經科學、哲學等多個學科的知識，為讀者提供一個更廣闊的視野來理解計算智能。 前瞻性與批判性： 本書不僅介紹瞭當前計算智能的熱點技術，也對未來的發展趨勢進行瞭深入的思考和預測，並對潛在的挑戰提齣瞭批判性的分析。 適閤讀者： 本書適閤對人工智能、機器學習、數據科學等領域感興趣的本科生、研究生、研究人員，以及希望瞭解計算智能核心理念的行業從業者。 結語 《計算智能基礎：探索智能湧現與機器思維的奧秘》是一次深入人心的旅程，它邀請您一同解鎖智能的密碼，理解機器如何從數據中學習，如何做齣決策，如何與世界互動。我們相信，通過對計算智能基礎的深入理解，讀者將能夠更好地把握人工智能發展的脈搏，並為未來的智能時代貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆