人工智能基础与进阶（第二版）

人工智能基础与进阶（第二版）读书笔记模板01思维导图目录分析读书笔记内容摘要作者介绍精彩摘录目录0305020406思维导图版基础人工智能基础人工智能进阶篇领域知识小结人工智能深度基础结构计算机车大数据实验机器感知关键字分析思维导图内容摘要内容摘要人工智能是一门发展极其迅速且内容丰富的学科，其众多分支领域都值得大家去探索和学习。本书分为基础篇和进阶篇两个篇章。其中，基础篇内容包括了人工智能的基本概念、人工智能的发展历史、计算机与环境感知、简单几何形状的识别、人工智能搜索算法；进阶篇则包括大数据的定义、知识与推理、回归与分类、深度学习网络、感知信息处理。此外还有配合知识学习的课程实践，包括图形匹配以及微缩车倒车入库等实验。本书与《人工智能基础与进阶（Python编程）》共同形成一套适合人工智能初学者的教材，同时也适合广大对人工智能相关领域感兴趣的读者。目录分析1走近人工智能2计算机与人工智能3计算机与环境感知4简单几何形状的识别基础篇6智能感知与交互——智能微缩车5人工智能搜索算法基础篇1走近人工智能1.1什么是人工智能1.2人工智能简史1.3人工智能对人类的影响1.4当前人工智能的局限1.5人工智能的未来本章小结2计算机与人工智能2.1数理逻辑的基础——布尔代数2.2“用机器计算”的基础——可计算理论2.3人工智能之父——图灵2.4计算机2.5早期人工智能2.6动物识别专家系统2.7二进制与位运算本章小结3计算机与环境感知3.1声音是一种一维信号3.2图像是一种二维信号3.3红外测距本章小结4简单几何形状的识别4.1角点检测4.2模板匹配4.3基础形状的识别4.4箭头识别4.5直线检测4.6圆的检测4.7拓展应用本章小结拓展阅读5人工智能搜索算法5.1广度优先搜索5.2深度优先搜索5.3A∗搜索5.4基于搜索算法的迷宫案例分析5.5梯度下降法5.6牛顿法本章小结6智能感知与交互——智能微缩车6.1微缩车的任务目标6.2微缩车的整体结构6.3微缩车各部分的结构和原理6.4实验阶段本章小结7大数据开启了人工智能新时代8知识与推理9回归与分类10深度学习网络进阶篇12人工智能进阶实验11感知信息处理进阶篇7大数据开启了人工智能新时代7.1人工智能的发展历史回顾7.2当代人工智能的基石：大数据7.3大数据时代下的人工智能7.4大数据下深度学习成功的启示7.5大数据人工智能的伦理本章小结8知识与推理8.1知识表示8.2知识推理8.3产生式系统的推理8.4知识图谱本章小结9回归与分类9.1线性回归9.2最小二乘法9.3支持向量机9.4决策树9.5k近邻算法9.6集成学习9.7随机森林本章小结10深度学习网络10.1从特征工程到深度神经网络10.2神经元模型10.3深度神经网络的结构及训练10.4深度学习与传统机器学习的优势10.5深度学习的应用本章小结11感知信息处理11.1语音识别11.2图像识别本章小结12人工智能进阶实验12.1实验1——标志牌识别12.2实验2——微缩车倒车入库本章小结拓展阅读作者介绍同名作者介绍这是《人工智能基础与进阶（第二版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。读书笔记读书笔记这是《人工智能基础与进阶（第二版）