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| 編輯推薦： |
1.内容全面
俯瞰全领域，网罗人工智能开发基础理论和技术；
2.图文并茂
334张图示帮助理解，以图配文，知识点清晰直观；
3.专业实用
详略得当，辅以公式和代码，为深入研究打基础。
知识点涵盖：
机器学习深度学习强化学习图像和语音的模式识别自然语言处理分布式计算
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| 內容簡介： |
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近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发必备的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解相关技术。
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| 關於作者： |
多田智史（作者）
1980年生于日本兵库县。生物工程学专业，现就职于某生物信息公司，负责数据分析和Web数据库系统的开发工作。
石井一夫（审校）
日本东京农工大学特任教授。研究领域为基因组科学。博士毕业于日本德岛大学研究生院医学研究科。曾就职于日本东京大学医科学研究所人类基因组解析中心、日本理化学研究所基因组科学综合研究中心。荣获2015年度信息处理学会优秀教育奖。日本技术士会特别研究员，APEC工程师，IPEA国际工程师。
张弥（译者）
毕业于大连外国语大学日本语学院，现就职于某日企，从事技术翻译工作，有10年以上软件开发及医学领域翻译经验。译有《图解深度学习》。
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| 目錄：
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第 1章人工智能的过去、现在和未来1
01 人工智能 2
02 人工智能的黎明时期 4
03 人工智能的发展 9
第 2章 规则系统及其变体 21
01 规则系统 22
02 知识库 26
03 专家系统 30
04 推荐引擎 37
第3章 自动机和人工生命程序 43
01 人工生命模型 44
02 有限自动机 50
03 马尔可夫模型 55
04 状态驱动智能体 59
第4章 权重和寻找最优解 65
01 线性问题和非线性问题 66
02 回归分析 70
03 加权回归分析 78
04 相似度的计算 82
第5章 权重和优化程序 93
01 图论 94
02 图谱搜索和最优化 98
03 遗传算法 106
04 神经网络 114
第6章 统计机器学习（概率分布和建模） 125
01 统计模型和概率分布 126
02 贝叶斯统计学和贝叶斯估计 142
03 MCMC方法 153
04 HMM和贝叶斯网络 158
第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习） 161
01 无监督学习 162
02 有监督学习 169
第8章 强化学习和分布式人工智能 179
01 集成学习 180
02 强化学习 185
03 迁移学习 193
04 分布式人工智能 197
第9章 深度学习 199
01 多层神经网络 200
02 受限玻尔兹曼机 206
03 深度神经网络 208
04 卷积神经网络 212
05 循环神经网络 215
第 10章 图像和语音的模式识别 219
01 模式识别 220
02 特征提取方法 222
03 图像识别 230
04 语音识别 236
第 11章 自然语言处理和机器学习 243
01 句子的结构和理解 244
02 知识获取和统计语义学 248
03 结构分析 252
04 文本生成 255
第 12章 知识表示和数据结构 263
01 数据库 264
02 检索 271
03 语义网络和语义网 277
第 13章 分布式计算 285
01 分布式计算和并行计算 286
02 硬件配置 287
03 软件配置 293
04 机器学习平台和深度学习平台 304
第 14章 人工智能与海量数据和物联网 311
01 数据膨胀 312
02 物联网和分布式人工智能 317
03 脑功能分析和机器人 322
04 创新系统 327
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