Michael Negnevitsky 澳大利亞塔斯馬尼亞大學電氣工程和計算機科學係教授。他的許多研究課題都涉及人工智能和軟計算。他一直緻力於電氣工程、過程控製和環境工程中智能係統的開發和應用,發錶瞭300多篇論文,著有2本專著,並獲得瞭4項發明專利。
人工智能經常被人們認為是計算機科學中一門高度復雜甚至令人生畏的學科。長期以來人工智能方麵的書籍往往包含復雜矩陣代數和微分方程。本書基於作者多年來給沒有多少微積分知識的學生授課時所用的講義,假定讀者沒有編程經驗,以簡單易懂的方式介紹瞭智能係統的基礎知識。
本書目前已經被國際上多所大學(例如,德國的馬格德堡大學、日本的廣島大學、美國的波士頓大學和羅切斯特理工學院等)采納為教材。
如果您正在尋找關於人工智能或智能係統設計課程的淺顯易懂的入門級教材,如果您不是計算機科學領域的專業人員而又正在尋找介紹基於知識係統最新技術發展的自學指南,本書將是您的最佳選擇。
與上一版相比,本版進行瞭全麵更新,以反映人工智能領域的最新進展。其中新增瞭數據挖掘與知識發現一章和自組織神經網絡聚類一節內容,同時補充瞭4個新的案例研究。
發表於2024-11-07
人工智能 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
能把看似很復雜的人工智能算法講得很淺顯。 然後看那些很復雜的AI的書學會瞭以後,發現,其實核心思想就是這麼簡單。 現在Matlab什麼的很多人工智能的函數包,不是事必要自己寫程序。懶得寫程序的人,看看這本書瞭解瞭解核心思想,直接用就好~
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圖書標籤: 計算機 AI 人工智能
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評分入門書。
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