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书目信息

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题名:
人工智能算法基础
    
 
作者: 唐宇迪 , 史卫亚 , 罗召勇 编著
分册:  
出版信息: 北京   北京大学出版社  2022
页数: 466页
开本: 26cm
丛书名:
单 册:
中图分类: TP183
科图分类:
主题词: 人工智能--ren gong zhi neng--算法导论理论
电子资源:
ISBN: 978-7-301-32918-4
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200 1  @a人工智能算法基础@Aren gong zhi neng suan fa ji chu@f唐宇迪 ... [等] 编著
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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。
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    人工智能算法基础/唐宇迪 ... [等] 编著.-北京:北京大学出版社,2022
    466页:图;26cm
    中国人工智能学会副理事长力荐教材
    
    ISBN 978-7-301-32918-4:CNY109.00
    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。
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正题名:人工智能算法基础     索取号:TP183/9         预约/预借

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1 341600   S341600   历史工业书库(图文三楼西)/ [索取号:TP183/9] 在馆    
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