编辑评论：人工智能是怎么回事df免费下载，现在人工智能已经基本普及到生活中了，可以说是更加方便了人们的生活，但是人工智能的普及是不仅方便人类，还能影响其他生活。有关详细信息，您可以阅读本书的介绍。人工智能跟我有什么关系df书籍介绍人工智能近年来成为热门话题，但很多人对人工智能知之甚少。大多数人都觉得人工智能虽然热闹，但离自己还很远，对人工智能对自己事业和生活的影响浑然不觉。事实上，人工智能已经来到我们身边。未来30年，当前社会50%以上的人口将被人工智能取代。人们应该如何看待和理解人工智能对日常生活和工作的影响？本书从社会发展的过程和人工智能的起源说起。阐述了人工智能算法及其在写作与艺术、医疗、教育、流通、无人驾驶、餐饮、安防等领域的应用。最后，人工智能与5G、物联网、区块链和介绍了其他技术。本书通过与人工智能相关的故事和有趣的故事，以幽默的语言介绍人工智能的知识。人工智能与我有什么关系df作者信息王文革中国人工智能学会会员，人工智能领域《情感机器》和《第四次革命》中文版翻译。他在金融投资领域工作了20多年。先后负责和参与了数十家公司的投资和上市。近年来，他专注于投资银行和人工智能领域的投资。涉及领域广泛，在多个科学和文学领域有一定的研究。现为多所大学兼​​职教授，多家地方政府和企业经济顾问，兼任全国浙商总会理事、上海市科技翻译协会理事等社会职务。人工智能与我有什么关系df主要内容明天的章节你是存在还是被淘汰了？第2章时机已到。是机器变成人还是人变成机器？第3章情绪机器算法和大脑竞争Chater4WordadArt一个可以被取代的未来？第5章医疗：医生还是机器？第6章教育人工智能可以教授和解决难题吗？第7章零售流通的有效赚钱方式第8章无人驾驶学校教官失业与“女司机”失踪第九章：人工智能在安全领域的应用与隐私保护第十章“人工智能+”时代已经来临...

2022-05-11 鸵鸟是鸟是什么关系 人工智能的关系

编辑评论：人工智能：改变世界，重建未来df下载，这本电子书主要为读者普及人工智能的知识，从人工智能的出现到普及，读者经历了什么从中，读者们可以在本书中找到答案。人工智能简介df为什么一个只能在有限范围内使用的弱人工智能突然变得聪明了？以人类的创造力，复制人类的思维……人工智能能走多远？从无所不知的语音助手到复制人类思维的虚拟化身，本书串联了人工智能发展史上的趣事，梳理了计算机之父艾伦·图灵、深度学习鼻祖杰夫·辛顿等众多历史人物在人工智能发展中发挥了重要作用的人，呈现了科幻与现实交织、古今并存的人工智能立体感，从多个角度描绘了人工智能时代的辉煌。同时，也提出了人工智能时代人类的对策。人工智能df作者LukeDormer是著名的科技记者、纪录片和电影制片人，他与许多世界上最大的科技公司合作。经常为《连线》、《卫报》、《快公司》等媒体撰写科技文章。他出版了《算法时代》和《苹果革命》等书籍。AIdf主目录第1章表现良好的传统人工智能发生了什么第2章：通过自学创造新的人工智能第三章万物互联的智能时代已经到来第4章：AI助手如何为我们工作第5章AI正在改变就业市场第6章：人工智能真的有创意吗第7章意识上传实现人的不朽第8章：人工智能是未来的一切人工智能df书籍摘要在1964年的纽约世界博览会上突出了AI视觉的两种表现形式。首先是人们对等待他们的未来的乐观程度。尽管冷战的威胁迫在眉睫，但1860年代在许多方面都令人惊讶地乐观，毕竟在1860年代初期，约翰·肯尼迪总统宣布在10年内人类将登上月球。在本世纪末，人类做到了。如果连这点都能做到，解析和重构意识似乎更容易实现。政治学家、人工智能创始人之一赫伯特·西蒙（HerertSimo）在1960年宣称：“我们离复制人脑解决问题和处理信息的能力不远了。”可能是在提到肯尼迪他提出挑战的方式时，他随口补充了他的估计时间：“如果我们在未来10年内没有实现这一愿景，那将是令人惊讶的。”Simo的预言后来无可救药地落空了，但事实证明，纽约世博会的第二个表现是IBM在当时并没有错。尽管我们坚持认为人工智能尚未普及，但1964年让人们大吃一惊的三项技术现在已经很普遍了。光学扫描和信息检索已经演变成互联网，在瞬间为我们提供了比一生中可能获得的更多信息。虽然我们仍然无法预见未来，但我们正在基于用户不断预测我们可能感兴趣的新闻故事、书籍或歌曲所产生的巨大数据集，在人工智能方面取得巨大进步。这种预测性连接不仅限于传统意义上的计算机，还通过众多智能传感器和设备嵌入到周围的设备、车辆和建筑物中。........

2022-05-11 人工智能纽约客 纽约大学人工智能

编辑评论：人工智能会抢什么工作df免费下载，随着科技的发展，人工智能已经在我们家普及了，未来几年，人工智能也将逐渐向工作普及，这本书向读者介绍了人工智能对未来工作的影响。介绍人工智能将抢走哪些工作本书预测了人工智能时代哪些职业将受到极大影响。未来，不仅是劳动密集型产业被人工智能取代，还有医疗、教育、宗教、法律、新闻、审计、管理咨询、建筑等以前被认为是技术无法替代的专业产业，也面临挑战。腐烂的风险。人工智能不仅是一场技术革命，它还将引发社会结构的变化。人工智能对生产效率的大幅提升，人类劳动力的大规模替代，生活方式和工作方式的根本性变化，必然导致社会结构的全面变革。作者预测，这种转变将持续到“传统的专业工作完全瓦解”。针对即将到来的巨大职业影响，作者在对过去十年对各种职业的深入研究和大量实例的基础上，提出了六种应对人工智能带来的职业影响的新模型.人们应该尽快认清人工智能不断变化的本质，了解职业影响的规律，尽快制定出属于自己的一套人工智能时代的行动指南。PDF电子书作者信息理查德·萨斯金德大英帝国勋章获得者，牛津大学互联网学院顾问委员会主席，英国互联网与法律协会主席，英国首席大法官科技顾问。丹尼尔·萨斯金德牛津大学巴利奥尔学院经济学讲师，前英国首相战略部研究员，英国政府办公室高级政策顾问，哈佛肯尼迪学院客座讲师。电子书主目录预览第1部分更改第1章大交易第二章从开拓者开始第3章专业工作的共同特征第二部分理论第四章信息技术第五章知识的创造与传播第三部分影响第6章反对和焦虑第7章后专业时代结论我们未来应该期待什么人工智能会窃取哪些工作评论1、在这本书中，理查德和丹尼尔做了卓有成效的工作，帮助人们看到了人工智能的本质，打破了大多数人在人工智能革命面前的自欺欺人心理。2、对于那些对技术工作和社会未来感兴趣的人来说，没有比这本书更好的书了。凭借惊人的资料来源和研究，本书提供了对所有行业面临的冲击的重要见解。3、在这本书中，理查德和丹尼尔不仅消除了人们对自己职业的痴迷，还追踪了导致去中介化和职业衰退的技术力量。这本书充满了扎实而透彻的学术思想，是一份迫切的变革宣言，也是各行各业从业者行为的实践指南。...

2022-05-10

编辑评论：人工智能的无能df免费下载，人工智能是未来越来越重要的行业，可以帮助人们的生活更好的享受便利，但是人工智能还有很多不足，大家可以学习通过这本书了解它。PDF电子书简介会有超级人工智能系统吗？这本书给了我们一个答案：没有。本书不局限于技术层面，而是回顾了过去100年物理和数学的进步。通过对量子力学、时间、虫洞、暗物质等概念的简单解读，从顶层逻辑、原理层面等，从源头知识探讨人工智能做不到的事情，并对完善和通用的人工智能判处“死刑”。最后，解决了如何培养适应人工智能共生时代的新人类，人类对宇宙的探索如何从根本上不处于疲惫状态。作者以深厚的学术功底，深入社会科学和自然科学，深入剖析人类认知和科学技术的发展，从数学和逻辑本身论证人工智能不能替代人类。笔者认为，从务实的角度来看，我们仍然可以努力推动人工智能的进步，但我们不能盲目崇拜机器，甚至不能忽视人类智能的优势——毕竟有些道理是我们可以认清的，但不能通过算法描述来控制。胡适曾经说过：“我所惧怕的没有极限，还会有更进一步的快乐。”通过这本书，我们可以对人工智能的原始和清晰的源头有一个新的认识，同时，我们可以更好地思考，在这个不可逆转的人工智能的进步中。在升级的过程中，我们如何控制自己的发明，实现人类智能的进步。电子书作者信息马兆远是谁？1997年通过全国物理奥林匹克竞赛，被推荐入北京大学物理学院；25岁获得牛津大学物理学博士学位，师从“超冷原子理论之父”、英国皇家科学院院士基思·伯内特爵士；美国国家标准局和加州大学伯克利分校的博士后研究员，师从“激光冷却之父”（1997年诺贝尔物理学奖获得者）威廉菲利普斯；30岁入选中科院百人计划研究员，为中国空间站“天宫四号”设计了世界首个空间冷原子实验平台。现任清华大学未来实验室首席研究员，数字化先进制造研究中心主任，英国谢菲尔德大学智能制造终身教授。“量子聊天”的作者。电子书主要内容第一章我什么都知道第二章基本逻辑第三章理性的终极理想第4章精彩聊天第五章哥德尔不完备定理第6章哥德尔问题的扩展第7章人工智能的无能第8章：物理学在不完备性中成长第9章量子力学的完备性第10章物理和数学：自然与认知的界限第11章创新与突破第12章不是完结的结局...

2022-05-10 物理数学哪个难 物理数学不好怎么办

编辑评论：无界：人工智能时代的认知升级，作者是刘志毅。在AI大爆发的时代，认知也在不断升级。人工智能时代的知识系统、个人知识管理与未来生活规律，在本书中你可以找到答案。无界：人工智能时代的认知升级目录第一章科技与文明第二章理性与基因第3章通往真理的道路：世界的本质第4章生命之路：基因与进化第5章：学者之路：历史的余波第六章文明之路：文明的逻辑Chater7TheRoadtoCrowd：重新认识世界第8章人类之路：认识人类第九章：修真之路：重塑世界观第10章：摆脱奴隶制的未来无界：人工智能时代的认知升级简介未来就在这里。在“AI+”的世界里，我们受限于认知。面对知识和信息的指数级增长，焦虑已经成为这个时代的底色。我们应该如何迎接和拥抱智能文明？面对人工智能带来的翻天覆地的变化，我们该如何应对？这本书很有趣，内容丰富。通过对复杂世界不同领域人类知识的研究，探索现代人面对未来智能文明必须掌握的生存法则。本书分为《智能的未来：技术进化与人类理性》、《价值观的重塑：探索未来知识的边界》和《思想的格局：摆脱奴役的未来》三个部分。知识升级知识系统。无界：人工智能时代的认知升级刘志毅信息化与数字经济研究智库（IDER）创始人，人工智能与科技哲学领域学者，主要研究领域包括信息哲学、人工智能等。在公司从事创新和行业研究多年，曾任百度搜索规划研究院高级研究员。现为工信部华新研究院特邀研究员、学术委员，《中国信息化》杂志专栏作家。...

2022-05-10

编辑评论：IBM商业价值报告df是一本关于IBM认知计算的书。主要结合我国各行业的实际发展情况，描述认知计算未来的发展趋势和应用前景。以及银行和金融市场的变化。电子书内容简介本书不仅阐述了IBM探索认知计算的缘起和发展历程，而且具有一定的理论深度。也十分注重中国各行业发展的实际落实情况。认知计算的应用前景和模式也为企业转变思维、拥抱下一个计算时代提出了方法论。IBM商业价值报告df亮点1955年，“人工智能”一词首次提出时，毫不意外地点燃了公众的想象力。在接下来的60年里，我们被它的承诺所吸引，担心它的潜力被滥用，并对其缓慢的步伐感到沮丧。然而，就像所有过早构思和超前于时代的先进技术一样，人工智能遇到了广泛的误解——被好莱坞电影误解，被媒体误解为各种角色——从人类的救世主到毁灭者，应有尽有。但是那些研究严肃的信息科学及其在现实商业社会中的应用的人真正了解智能系统的巨大潜力。而认知计算的未来（我们认为它将是“认知的”而不是“人工的”）与被称为“人工智能”的技术有着截然不同的性质，它将带来各种技术、科学和社会的挑战和机遇，以及对监管、政策和管理的新要求。认知计算是指可以大规模学习、有目的推理并与人类自然交互的系统。他们不需要事先进行精确编程，而是从他们与我们和他们的环境的互动中学习和推理。在过去的半个世纪里，多个科学领域的进步使认知计算成为可能，这与信息系统有着重要的区别。那些信息系统是确定性的，而认知系统是概率性的。认知系统不仅可以回答大量问题，还可以就更复杂（和有意义）的数据提出假设、推理论证和建议。此外，认知系统可以理解计算机科学家所称的“非结构化”数据，这些数据占全球数据的80%。这使他们能够跟上现代世界庞大、复杂和不可预测的信息。这些与机器的感知能力和自主性无关。相反，它使人类能够理解和操作复杂的社会系统。这种增强的智能是提高我们利用技术的能力的必要步骤，使我们能够追求更多的知识，加深我们的专业知识，并改善人类状况。这就是为什么它不仅仅是一项新技术，它是技术、商业和社会新时代的曙光——认知时代。df章节目录第1章认知计算与我们的未来-人类和机器如何打造认知新时代认知计算是指可以大规模学习、有目的推理并与人类自然交互的系统。他们不需要事先进行精确编程，而是从他们与我们和他们的环境的互动中学习和推理。在过去的半个世纪里，多个科学领域的进步使认知计算成为可能。它们与信息系统有重要区别。1计算的历史与认知的兴起世界上第一个认知系统未来的技术之路和如何实现的科学4前沿认知科学的意义和义务5为下一代人类认知铺平道路第2章认识蜘蛛商业的魔力——认知技术如何创造Ra”：商业的4k价值1生产£和服务§2重建Ⅱ与工作Ⅱ3革命tUXII型企业4=十个关键操作第3章您的认知计算技术-认知计算的演变1执行摘要2认知计算∞三个能力领域3案例研究14案例研究25案例研究36从勺子认识计算的未来发展7g我已经准备好在7个项目中回答“T题”8个研究概念和方法第4章您的认知计算未来——开始您的认知计算之旅我们从哪里开始实施认知计算？这是许多行业领导者一直试图回答的问题。认知计算就在这里——这种创新能力正在从根本上改变个人工作、沟通和与他人互动、学习和决策的方式。1执行摘要2认知计算先驱的经验教训3构想并解锁您的认知计算未来4准备好了吗？回答下列问题第5章颠覆银行业-银行业和金融市场的认知未来对于银行和金融市场而言，认知计算时代已经到来，它具有彻底改变行业的巨大潜力。认知系统可以在新时代充分发挥快速创新发展的能力，帮助机构转型，不仅向数字银行发展，还可以进一步提升客户体验。发掘新见解并提高及时决策的质量。1执行摘要2克服行业阻力银行和金融市场的3个认知机会4未来发展方向第六章保险第7章零售第8章消费品第九章政府第10章沟通第11章生命科学第12章医疗保健第十三章是天然气...

2022-05-10 认知计算是什么意思 认知计算对人工智能有什么作用

编辑评论：仙儿机器人僧漫游人工智能df是一本关于人工智能的书。主要讲述了仙儿机僧研究人工智能的过程，其中涉及到很多佛教中的知识和人生道理。为你解读人工智能的历史。电子书内容简介“如果妈妈老是唠叨怎么办？”你有过这样的困惑或烦恼吗？你会如何回答这个问题？“老头子，放过她吧。”这就是人工智能“和尚”仙儿机器僧的答案。《仙儿机修士漫游人工智能》全面描述了仙儿机修士的创作过程。这位能念经、懂佛法、能弘法、爱“吃”冰激凌，时不时给你讲几句人生道理，立志“为人间带善”的仙儿机僧，有着可爱萌萌的外表和充满佛学智慧的“心”是怎么来的？机器人为什么要穿上袈裟和“和尚”？了解佛教和技术如何创造“爱的火花”。“极客殿堂”龙泉寺为何涉足人工智能领域？为什么传统佛教和现代科技会走到一起？仙儿机僧的出现对佛教和科技有什么积极意义和重要影响？《仙儿机僧漫游人工智能》将为我们讲述仙儿机僧背后的故事。有趣而轻松的人工智能光科学。我们将从多梦仙儿机器武僧的角度，解读人工智能发展的历史，深入探讨人工智能当前和未来的发展和意义。图书编辑推荐学诚法师说：“佛教是古老而传统的，而佛教是现代的。真正的科学不否认心的存在。”“仙儿机器人僧漫游人工智能”体现了龙泉寺将传统佛教与现代科技相结合。北京龙泉寺授权作品，授权使用小和尚“仙儿”形象。中国佛教协会会长、北京龙泉寺方丈学诚法师专文前言。《仙儿机修士漫游人工智能》首次全方位揭示仙儿机修士的创作过程。讲述了龙泉寺与国内众多人工智能领域的研究先驱，共同将仙儿机僧从概念发展为实体。以通俗易懂、轻松活泼的方式探讨当代人工智能的发展历史和未来意义。精致的双封面设计，元素丰富，轻松活泼的版面设计，独特的质感特种纸双色印刷，带给读者更舒适的阅读体验。仙儿小和尚充满佛教智慧的漫画，灵活运用AR技术、二维码技术，通过3D动画、视频、音频等互动方式，让读者阅读更生动、更有立体感！df在线试读这不是佛教与科学的冲突和对立，而是人们认识方式的问题。世界上的各种学科和理论，无不都是为了让人类过上更幸福、更美好的生活。佛教的目的也是如此。佛教的出发点是从人的本性出发，从人的内心深处，培养光明的一面，消除黑暗的一面。现代社会的许多问题源于人类对自我认识的误解和困惑。佛教的智慧可以帮助人们面对精神危机。佛法解决精神领域的问题，科技解决物质领域的问题。只有将两者结合好、相辅相成，才能更好地改善生活，促进人类获得持久稳定的物质享受和深刻的精神幸福。这是仙儿机武僧想要传达给我们的重要信息。尤其是这几年，现代科技给人们的生活带来了很多便利，满足了很多人的需求，解决了很多外在的问题，但是对于内在的问题，技术是技术无法企及的；它深深植根于人们的心中，高度发达的科技并没有缓解家里的困惑、烦恼和痛苦。社会的进步，不仅是物质的进步和富足，还有精神的高贵和幸福。如今，人们普遍将追求物质财富视为成功的标志。正是由于这种片面的、片面的价值取向，才造成了道德的衰退、精神的空虚，甚至许多不稳定因素。人们的期望。物质财富的积累和科技的发展固然重要，但精神财富的增长和心灵的净化同样重要，为之努力的人就更少了。在这个科技飞速发展的时代，每个人都很容易感受到科技给生活带来的便利。但冷静观察，人们也为此付出了巨大的代价。例如，人类赖以生存的自然环境因自然资源的过度开发和废物的过度排放而遭到破坏；不同人群组成的社会环境，因资源的竞争和占有而互相仇恨，甚至斗殴；人群中，因过分强调物质利益的得失而产生了不和和争执。电子书内容第1部分起源01机器人修道士当科技遇上佛教你好，仙儿02改造世界，引导世俗，仙儿机僧的启示龙泉寺密会佛教是古老的，而佛教是现代的0358个昼夜，修菩提心世界上第一个由爱引起的创造法如水，仙儿机僧如杯神秘高手齐聚龙泉寺从概念到现实的激动人心的30天知行合一，真仙儿的诞生因缘虚拟贤治，在A上讲法第二部分：因果关系04历史上的佛与人工智能从“模拟演员”到“木牛木马”机器人三定律，现代人工智能的基础工业机器人，一个甲子的锤炼05前世的“模仿游戏”，今世的“超级沃森”艾伦·图灵，机器能有“意识思维”吗从《深蓝》到《华生》，未来没有界限06中国人工智能震惊世界天河二号，从一小步走向一大步机器人，智能制造皇冠上的明珠佛法融入科技，仙儿惊艳世界第三部分07无处不在的贤治仙儿和他的朋友们机器换了，是不是“狼来了”？欢迎来到202608机器人故事科幻，从银幕变成现实“ExMachia”，深受喜爱的人形机器人寒冷中的温暖失业危机，难以忍受的痛苦09杜鲁门的世界禁锢之门在透明与聪明之间穿梭第四部分边界10是天使还是终结者人工智能会超越人脑吗？四大领域，改写人类社会11是融合还是叛变为什么斯蒂芬霍金、比尔盖茨、埃隆马斯克担心即将到来的技术奇点走在善恶的边缘结论：寻找人工智能的道德边界...

2022-05-10

编辑评论：自适应学习df是一本介绍人工智能教育革命的书。全书共分四章，描述了人工智能教育的来路和未来发展等，相关从业者可以看看。PDF书籍介绍这本书以简单、生动的语言介绍了前沿理念——人工智能和自适应学习将如何改变教育。目前，人工智能正悄然影响着社会生活和教育系统的各个层面，将对全球的学习和教育活动产生深远的影响。因为人工智能和自适应学习，孔子以来的两千年是人类历史上的第一次。我们才能有机会真正实现“因材施教”的伟大教育理念，克服以往难以克服的障碍，使教育真正“个性化”。”，积极提高教学效果，“复制”好教师，让好教师不再是“稀缺资源”。学校可以更有效地进行教育改革，政府部门可以以更低的成本实现教育公平。这一刻，我们可以清楚地看到，一场新的教育革命正在展开！图书作者简介李仁博士，长期从事互联网教育研究和实践。曾就职于中央电教中心、新浪等机构。关注教育理念和教育技术，特别是在互联网和人工智能时代，新技术影响下的教育新理念、新模式。自适应学习亮点系统介绍人工智能教育（EAI）和自适应学习（AdativeLearig）的国产书籍。用简单生动的语言描述1个前沿理念——人工智能和自适应学习将如何改变教育。全书包含近20个案例，100多张图表进行具体讲解，通俗易懂。电子书目录预览第1章即将到来1.1人工智能时代来临，教育为何焦虑1.2教育人工智能1.3自适应学习第2章开发2.1自适应学习的发展2.2自适应学习的领导者2.3自适应学习的教学2.4自适应学习的应用第3章研究3.1自适应学习的深度判别3.2自适应学习的理论研究3.3自适应学习的研究方向3.4透过迷雾看自适应学习的内部系统构成3.5自适应学习的两个核心：系统模型和自适应引擎3.6自适应学习的两种基本技术：算法和数据第4章未来4.1自适应学习的发展方向4.2人工智能时代，未来的教育会是什么样子4.3人工智能时代，教育的可能性有多大...

2022-05-09 人工智能与适应性教学 人工智能智适应教育

编者点评：游戏AI编程案例精髓df游戏人工智能编程案例精华主要讲述如何让游戏中的角色拥有智能技术。本书首先介绍了游戏角色的基本属性（包括速度、质量等物理属性）和常用的数学方法。接下来，我将深入讨论游戏代理状态机的实现。小编为大家准备了游戏人工智能编程案例的df，欢迎下载书籍简介游戏人工智能编程案例精华主要讲述如何让游戏中的角色拥有智能技术。本书首先介绍了游戏角色的基本属性（包括速度、质量等物理属性）和常用的数学方法。接下来，我们深入研究游戏代理状态机的实现。本书通过一个简单的足球比赛例子，给出了一个使用状态机实现游戏AI的例子。在图论部分，本书详细介绍了图在游戏中的使用和各种图搜索算法，并用一章讨论了游戏中的路径规划是如何完成的。此外，本书还讨论了目标驱动代理、触发器的实现以及模糊逻辑在游戏中的使用。为了让代理行为更丰富、更灵活、更容易实现，本书还介绍了游戏脚本语言的优势，并以Lua脚本语言为例。本书适合对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发者阅读和参考。游戏人工智能编程案例精华部分预览图书特色《游戏人工智能编程案例精髓（修订版）》由MatBucklad撰写，罗岱等人翻译。是游戏人工智能中的经典之作，多年来一直畅销。它展示了如何在游戏中使用专业的人工智能技术，并为真正的难题提供强大的解决方案。《游戏人工智能编程案例精髓（修订版）》主要讲述了如何让游戏中的人物拥有智能技术。本书首先介绍了游戏角色的基本属性（包括速度、质量等物理属性）和常用的数学方法。接下来，我们深入研究游戏代理状态机的实现。通过一个简单的足球比赛例子，本书给出了一个用状态机实现游戏ai的例子。在图论部分，本书详细介绍了图在游戏中的使用和各种图搜索算法，并用一章讨论了游戏中的路径规划是如何完成的。此外，本书还讨论了目标驱动代理、触发器的实现以及模糊逻辑在游戏中的使用。为了使代理的行为更加丰富、灵活和易于实现，本书还介绍了游戏脚本语言的优点，并以lua脚本语言为例进行说明。《游戏人工智能编程案例精髓（修订版）》适合对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发者阅读和参考。游戏人工智能编程案例精华目录第1章数学和物理1.1数学1.2物理1.3总结第2章状态驱动的代理设计2.1什么是有限状态机2.2实现有限状态机状态机2.3WetWorld项目2.4使状态基类可重用2.5全局状态和状态Bli2.6创建StateMachie类2.7介绍Ela2.8将消息添加到您的FSM第3章如何创建自主移动游戏代理3.1什么是自主代理3.2车辆模型3.3更新车辆物理属性3.4转向行为3.5组行为rgt3.6组合转向行为3.7确保不重叠3.8处理大众车辆：空间分区3.9平滑第4章运动模拟（简单足球）4.1简单的环境和规则足球4.2设计AI4.3使用估计和假设4.4总结第5章人物的秘密生活5.1图形5.2实现图形类5.3图形搜索算法5.4总结第6章脚本，还是不是？这是一个问题6.1什么是脚本语言6.2脚本语言可以为您做什么6.3Lua中的脚本6.4创建脚本有限状态自动机6.5有用的链接6.6并非所有精彩6.7总结第7章概述掠夺者游戏7.1关于此游戏7.2游戏架构概述7.3触发器工具7.4AI设计注意事项7.5实施AI7.6总结第8章实用路径规划8.1构建导航图8.2Predator游戏导航图8.3创建路径规划类8.4节点或边路径8.5走出困境8.6总结第9章目标驱动的代理行为9.1勇士埃里克的回归lt9.2实施9.3捕食者角色使用的目标示例9.4仲裁目标9.5扩展9.6总结第10章模糊逻辑10.1普通集gt10.2模糊集10.3模糊语言变量10.4模糊规则10.5从理论到应用：编写模糊逻辑模块10.6如何在Predator中使用模糊逻辑类gt10.7Cooer方法10.8总结Pullout附录AC++模板函数模板类模板链接器混淆附录BUML类图类名称、属性和动作属性和动作的可见性...

2022-05-07 人工智能在游戏 失控玩家 人工智能

编辑评论：《游戏AI编程案例（修订版）》是游戏AI的经典之作，多年来一直畅销。它展示了如何在游戏中使用专业的人工智能技术，并为真正的难题提供强大的解决方案。简介《游戏人工智能编程案例精髓（修订版）》主要讲述了如何让游戏中的人物拥有智能技术。本书首先介绍了游戏角色的基本属性（包括速度、质量等物理属性）和常用的数学方法。接下来，我们深入研究游戏代理状态机的实现。本书通过一个简单的足球比赛例子，给出了一个使用状态机实现游戏AI的例子。在图论部分，本书详细介绍了图在游戏中的使用和各种图搜索算法，并用一章讨论了游戏中的路径规划是如何完成的。此外，本书还讨论了目标驱动代理、触发器的实现以及游戏中模糊逻辑的使用。为了使代理的行为更加丰富、灵活和易于实现，本书还介绍了游戏脚本语言的优点，并以Lua脚本语言为例。《游戏人工智能编程案例精髓（修订版）》适合对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发者阅读和参考。关于作者MatBucklad是一名自由程序员和技术作家。他在1980年代为ZXSectrum撰写Waddigto的Moooly时对AI产生了兴趣，多年来，他对让计算机“思考”的热情从未减弱。他是《AITechiqueforGameProgrammig》一书的作者，也是专注于AI教程的知名网站ai-jukie.com的创始人。他是AI接口标准委员会成员和欧洲游戏开发者大会圆桌会议的主持人。媒体评论“本书不仅是游戏编程初学者的入门教材，也是高级程序员或专家的不错选择。这本书简洁明了，涵盖了人工智能中几乎所有重要的学科，从基础数学到物理。从多年的图论和Lua脚本，到程序员创建一些非常微妙的代理行为所需的工具等等。本书的软件工程方面也值得学习。演示游戏中使用了我们非常熟悉的代码示例设计模式。我会向所有游戏程序员推荐这本书。这是一本值得一读的书，它传播了伟大的思想！”——ChriKeega，英国ClimaxStudio技术总监，GhotRider开发者之一和方向问题。Mat引导读者为真正的游戏打下坚实的基础。本书适合AI初学者。对于该领域的人来说，这是必备的，对于经验丰富的专家来说，书中有很多技巧。要是我能在8年前读到这篇文章就好了。”——JeffOrki，MoolithProductio，英国企业AI架构师，NoMa'Eteral2,Fear的联合开发者“......将许多非常有用的信息完美地结合在一个不会让我头晕的方式。”——GarethLewi，英国LioheadStudio项目总监，《黑与我2》开发者之一todee，围绕这个技术给出了很多代码和文字。例子。本书通俗易懂，通过将理论知识应用到自己的系统开发中，或者通过在一定环境下扩展和理解代码示例，可以加深对游戏人工智能编程的理解。本书将各个独立的技术点结合起来，形成了多种完整的游戏环境。在这些环境中，你可以很好地理解大型游戏结构下各种交互系统之间的关系。”——MikeDucker，LioheadStudio，英国AI架构师，Fale的开发者之一描述的示例，Mat向我们展示了如何使用只有专业AI程序员才能使用的大多数技术。对于初学者也就是说，这是一个很好的介绍；如果您是一位经验丰富的程序员，它也是一本很好的参考手册。-EricMartel，AI程序员，Uioft，法国，FarCry(XBox)开发者之一智力的错觉但是，我们称之为人工智能的这种神秘事物是什么？关于游戏AI，我可以肯定这一点，即如果玩家认为他正在对抗的代理是智能的，那么它就是智能的。就是这么简单。我们的目标是设计能够提供智能错觉的代理，仅此而已。因为智力的幻觉是主观的，所以有时并不需要太多的努力。例如，Halo的AI设计师发现他们的玩家测试人员很容易被愚弄，只需增加杀死代理所需的生命值，测试人员就会认为AI更聪明。在一项测试中，他们让特工很容易被杀死（低生命值）；事实证明，36%的测试人员认为代理过于简单，而8%的测试人员认为代理非常智能。在下一次测试中，特工被设置为更难杀死（更高的生命值）。经过这么小的改动，没有测试人员认为代理太简单，而43%的测试人员认为代理非常智能！这是一个了不起的结果，它清楚地表明了在整个游戏开发周期中进行游戏测试的重要性。实验表明，简单地给玩家一些关于智能体“在想”什么的可见或可听线索可以大大增强玩家对游戏智能体智力水平的感知。例如，如果玩家进入房间并提醒代理人，这应该是一个震惊的举动。如果你的游戏是秘密行动，比如小偷，游戏角色听到一些可疑的声音，那么它应该开始四处张望，也许会咕哝着“那是什么？”或者“有人在吗？”即使是简单的事情，比如让一个代理的头随着相邻代理的移动而转动，也可以大大提高玩家对AI的感知。但你在设计你的AI时必须小心，不要让伪装的错觉出错，因为一旦玩家对游戏中的角色失去信任，游戏就会变得无趣。如果AI看起来很愚蠢（撞墙、卡在角落、对明显的刺激没有反应）或被抓到“作弊”（看穿墙壁，使用少于人类玩家），就会发生这种情况，并且在500m外可以听到针落下的声音），因此您将不得不花费更多的精力来避免这些缺陷中的任何一个。...

2022-05-07 python人工智能游戏脚本 ai人工智能游戏辅助脚本

编辑评论：高级人工智能（第三版）内容新颖，反映了人工智能领域的最新研究进展，总结了作者多年来的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用等方面探讨人工智能的方法和关键技术。与高级人工智能第二版（第三版）相比，增加了两个章节。其他章节也进行了重大修改和补充。 2022-05-06 人工智能电子书下载 高级人工智能pdf

编辑评论：人工智能第三版介绍了人工智能的理论、方法和技术及其应用。除了讨论仍然有用和有效的基本原理和方法外，它还重点介绍了一些正在研究的新的和人工智能的方法和技术，特别是最近开发的那些。此外，更多的空间用于人工智能的应用，包括新的应用研究简介人工智能是一门研究、理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的学科。它的主要任务是建立智能信息处理的理论，然后设计一个可以表现出一些类似人类智能行为的计算系统。本书介绍了人工智能的理论、方法和技术及其应用。除了讨论仍然有用和有效的基本原理和方法外，它还侧重于一些新的和研究不足的人工智能方法和技术，特别是最近的发展。u方法和技巧。此外，更多的空间用于人工智能的应用，包括新的应用研究。本克荣、张彦铎的《人工智能（高等学校计算机教育规划教材第3版）》包括以下内容：①简述人工智能的起源和发展，讨论人工智能的定义、人工智能与人工智能的关系。计算机，人工智能的发展。研究和应用领域；②讨论知识表示、推理和不确定推理的主要方法，包括谓词逻辑、生产系统、语义网络、框架、知识图谱、归纳推理、非单调推理、主观贝叶斯方法、确定性理论、证据理论、模糊逻辑和模糊推理等；3.讨论常见的搜索原理，如盲搜索、启发式搜索、mi-max搜索、α-β剪枝和约束满足等，研究一些更高级的搜索技术，如贪婪局部搜索、局部剪枝搜索、模拟退火算法、遗传算法等；④引入分布式人工智能与Aget、计算智能、反向传播神经网络、深度学习、竞争网络支持向量化等已成为当前研究热点的人工智能。智能技术和方法；⑤对人工智能主要应用领域的更详细分析，涉及自动规划系统、自然语言处理、信息检索、语言翻译、语音识别、计算机视觉、群体智能机器人等。本书适合作为教材面向高等院校计算机及相关专业的高级和非计算机专业研究生，也可作为希望深入研究人工智能的科技人员的参考书。人工智能的定义与发展在过去的40年里，人工智能取得了长足的进步，越来越受到多学科和不同专业背景的学者的关注，已成为一门交叉学科和前沿科学。近十年来，现代计算机已经能够存储极其大量的信息并进行快速的信息处理，无论是软件功能还是硬件实现都取得了长足的进步，为人工智能的进一步应用提供了可能。随着人类活动，人类智慧无处不在。许多人类活动，如国际象棋、比赛、解决问题、游戏、计划和编程，甚至驾驶和骑自行车，都需要“智能”。如果一台机器能够执行这样的任务，就可以认为它具有某种“人工智能”。不同科学或学科背景的学者对人工智能有不同的理解，先后出现了三个主流学派：逻辑学派（象征主义方法）、仿生学派（联结主义方法）和控制论学派（行为主义方法）。人工智能的研究与应用领域人工智能领域包括自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题解决、人工智能方法和编程语言以及自动编程。在过去的四年里，已经建立了具有人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、下棋、设计和分析集成电路、合成人类自然语言、检索智能、诊断疾病和控制航天器等。用于地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的系统。以下对人工智能研究和应用的讨论试图直接链接相关子领域，识别智能行为的某些方面，并指出相关人工智能研究和应用的状态。这里讨论的各种智能属性也是相互关联的，单独呈现只是为了方便指出现有的人工智能程序可以做什么和不能做什么。大多数人工智能研究主题都涉及智能的许多领域。下面从智能感知、智能推理、智能学习和智能行动四个方面进行概述。智能推理概述推理的研究通常涉及逻辑的研究。逻辑是人类思维的规律，也是推理的理论基础。用于机器推理或人工智能的逻辑主要包括经典逻辑中的谓词逻辑和由其扩展发展而来的各种逻辑。后者通常被称为非经典或非标准逻辑。古典逻辑中的谓词逻辑实际上是一种表达能力很强的形式语言。使用这种语言不仅可以让人们用符号演算的方法进行推理，还可以让计算机用符号演绎的方法进行推理。特别是一阶谓词逻辑的使用，不仅可以在机器上像人一样进行“自然演绎”推理，还可以实现不同于人的“归约反演”推理。而后一种方法是机器推理或自动推理的主要方法，是一种完全机械的推理方法。基于一阶谓词逻辑，人们还开发了一种人工智能编程语言Prolog。非标准逻辑一般是指除经典逻辑之外的那些逻辑，如多值逻辑、多类逻辑、模糊逻辑、模态逻辑、时态逻辑、动态逻辑、非单调逻辑。各种非标准逻辑被开发出来，以弥补经典逻辑的不足。例如，为了克服经典逻辑的“二元”限制，人们发展了多值逻辑和模糊逻辑。事实上，这些非标准逻辑都源于经典逻辑的扩展和发展。在非标准逻辑中，可以分为两种情况，一种是通过扩展经典逻辑的语义生成的，如多值逻辑、模糊逻辑等。这些逻辑也可以看作是经典逻辑的并行逻辑。因为它们使用与经典逻辑基本相同的语言，不同之处在于经典逻辑中的一些定理在这种非标准逻辑中不再成立，并且增加了一些新的概念和定理。另一种是通过扩展经典逻辑的句法得到的，如模态逻辑、时序逻辑等。这些逻辑一般都承认经典逻辑的定理，但又在两个方面进行了补充，一是扩展了经典逻辑的语言，二是补充经典逻辑定理。例如，模态逻辑通过添加两个新的运算符L...eceary)和M(.ioile)扩展了经典逻辑的词汇。上述逻辑为推理，尤其是机器推理提供了理论基础，也开辟了新的推理技术和方法。随着推理的需要，会出现一些新的逻辑：同时，这些新的逻辑也会提供一些新的推理方法。事实上，推理和逻辑是齐头并进的。一方面，推理为逻辑提出主题；另一方面，逻辑为推理奠定了基础。...

2022-05-06 模糊逻辑推理 模糊逻辑 推理结果

编辑评论：人工智能机器人概论第二版首先介绍了人工智能机器人的定义、历史和架构，然后全面系统地阐述了人工智能机器人在感知、感知、运动、规划、导航、学习、交互等基础理论和关键技术编辑推荐适合阅读：本书可作为机器人工程、人工智能、电子、自动化、计算机科学等领域高年级本科生和研究生的教材或参考书。它也可供从事智能机器人研究的教师和研究人员使用。以及参加各种机器人比赛的教师和学生，供学习参考。为了方便读者学习，本书特邀高手编写指南。本书适合作为机器人工程、人工智能、自动化等专业高年级本科生的教材，以及人工智能与机器人专业研究生的教材。作者科学地组织了知识体系，将其分为框架、反应层、商议层、交互层、设计与伦理五个部分进行讨论。简介本书首先介绍了人工智能机器人的定义、历史和架构，然后全面系统地阐述了人工智能机器人在感知、感知、运动、规划、导航、学习、交互等方面的基本理论和关键技术。全书分为五个部分。第一部分由5章组成，定义了智能机器人是什么，介绍了人工智能机器人的简史，并讨论了自动化和自主、软件架构和远程操作；第二部分共6章，针对机器人的响应（行为）层智能讨论，对应机器人行为、感知与行为、行为协调、运动学、传感器与感知、距离感知等。第三部分共5章，其中详细讨论了机器人的慎思级智能，包括慎思级智能。内涵、导航、路径与运动规划、定位、测绘与探索、机器学习；第四部分分两章，讨论机器人交互层智能，包括多机器人系统和人机交互；第五部分由两章组成。第二章介绍了自主系统的设计和评估方法，以及与机器人相关的伦理问题。章节详情第一部分人工智能与机器人的思维框架第一章讨论了人工智能机器人的定义。为了明确这个定义，首先从什么是机器人、什么是人工智能入手，然后讨论人工智能机器人的构成、分类、应用，以及人工智能的七个方面。研究领域。第2章回顾了人工智能机器人的发展历史，重点介绍了从将机器人视为工具到将机器人视为代理的转变及其影响。第3章讨论自动化和自治。它首先介绍了自动化和自治之间的区别，然后描述了如何从规划能力、行动的确定性、世界模型的开放性和知识表示的层次等方面来描述一个系统。自动化和自治的程度，然后回答为什么要区分自动化和自治，自治相对于自动化的优势在哪里，以及如何根据需要确定是开发自动化系统还是自治系统。第四章介绍了自主系统的软件组织，将智能机器人的软件按照功能架构分为反应层、审议层和交互层，并阐述了各层的内涵；子系统，即规划、建模、导航、控制和感知。第5章讨论远程系统，一个典型的人机系统。在给出了远程系统、监控、远程操作、共享控制、远程控制和远程呈现的概念后，讨论了任务代理和远程呈现这两个概念。进行了区分，然后介绍了远程系统的七个组成部分。在此基础上，讨论了监督控制、手动控制、轮转控制、共享控制的内涵以及人在远程系统中的作用，最后给出了一个典型的远程系统案例。第二部分反应层第6章重点讨论两个问题：第一，AI机器人的响应层与行为学的响应层相似吗？答案是肯定的；第二，如果是相似的，现有的行为学知识如何应用于人工智能机器人？马尔的计算理论可以作为生物智能向人工智能迁移的工具。第7章解释了感知-规划-执行和执行-感知循环之间的区别，其中执行-感知循环更实时，不依赖于全局世界模型和复杂的规划。感知在循环中扮演两个角色，要么作为动作的结束，要么作为新动作的指南。知觉的加工也有两种方式，即直接知觉和认知知觉，其中直接知觉是利用物体的潜在可供性，而认知知觉则依靠记忆和特征描述来识别物体。第8章侧重于行为的协调。行为协调涉及两种情况：第一种情况是当多个行为同时发生时，需要将很多行为整合为一个动作；第二种情况是针对顺序行为的组织。对于并发行为的协调，根据行为是合作的还是竞争的，有两种不同的解决方案。这里重点介绍行为合作的经典算法势场方法和行为竞争的经典算法包含方法。对于顺序行为组织，介绍了有限状态机和脚本描述两种最常用的方法。第9章介绍了地面机器人移动的主要方式。地面机器人最常见的运动方式是依靠轮子的转动。根据轮子的形状和布局，可以分为完全约束和非完整约束。完整约束主要包括同步驱动和全向轮两种形式，非完整约束主要包括差动转向和阿克曼转向两种形式。此外，介绍了爬行、滑动、行走等主要仿生运动方式，强调了腿式机器人的平衡控制。第10章重点介绍如何让机器人“看”，哪些传感器适合机器人，什么是传感器融合。首先介绍传感器和感知模型、传感器分类、传感器输出类型、常用位置传感器和接触传感器；然后讲解计算机视觉的基础知识，如图像表示、区域分割、颜色直方图等；最后，介绍传感器选择和行为级传感器融合的原理。第11章介绍测距传感器及其基本原理，包括立体视觉、超声波、结构光、激光雷达、RGB-D相机，并给出各种传感器的应用实例。审议层第三部分第12章是对审议层的概述，回答了机器人如何思考的问题。以世界上第一个人工智能机器人Shakey及其用于规划和问题求解的Stri算法为例，对审议层涉及的术语进行解释，并引入概念框架，为章节的学习打下坚实的基础13到16、第13章首先阐述了机器人导航四个关键问题的内涵，即“我要去哪里？哪条路径最好？我周围的地图？我在哪里？”。之后重点介绍了如何在拓扑空间中规划路径，并给出了一个为移动机器人竞赛设计的导航系统示例。第14章介绍了度量路径规划和运动规划。首先介绍了配置空间的概念和常用的配置空间表达方式。然后，针对平面路径规划，介绍了经典的A*算法及其变体D*算法；对于机械臂的运动规划，引入了经典的快速扩展随机树方法。最后给出了路径规划算法的评价标准。第15章介绍机器人的定位、建图、探索，阐述定位问题的分类和经典方法，同时定位和建图的内涵，地形识别和分类，地图表示，立体摄影，可达性，两种解决方案环境探索等，最后是本章主题与人工智能的关系。第16章讨论机器学习，首先给出学习的定义和分类，然后介绍机器人学中常用的学习算法，包括归纳法、支持向量机、决策树、聚类、人工神经网络、Q-learig，然后是简要介绍了进化机器人学和遗传算法，最后讨论了学习与机器人软件架构之间的关系，并对机器学习进行了展望。第四部分交互层第17章探讨了多机器人系统(MRS)，首先列出了多机器人系统与单个机器人相比的4个优势和7个挑战；然后介绍两个主要的多机器人系统，群和多机器人；之后，讨论了多机器人系统设计过程中需要考虑的几个主要因素，包括任务属性、协作方式、系统架构等；最后，回顾了多机器人系统编程的策略。第18章介绍人机交互（HRI），首先给出了HRI的定义和交互模式的分类，HRI与HCI的关系，心理学和沟通；然后详细阐述了用户界面设计中应遵循的8项原则，最后详细讨论了HRI设计过程中涉及的关键问题，例如建模、自然语言理解、人机比、互信、测试和评估。第5部分机器人设计和伦理第19章介绍了人工智能机器人的设计原则和评价方法，给出了智能机器人设计应遵循的重要原则并举例说明，列举了机器人系统异常的三个主要因素，并介绍了评价方法的机器人系统。在标准和机器人实验期间应关注的数据类型。第20章重点关注智能机器人相关的伦理问题，介绍伦理学和机器人学在这个问题上的不同视角，给出机器人伦理学问题的两种分类，并讨论阿西莫的三定律。...

2022-05-06 感知自动化 自动驾驶感知技术

编辑评论：计算机科学系列：人工智能与智能系统指南（原书第3版）是一本很好的人工智能入门书籍，内容丰富，通俗易懂。笔者结合多年的教学和实践经验，结合实际代码、图解、案例，讲解了人工智能的基础知识。前言本书的主要目的与第一版相同，都是为读者提供一本对计算机智能领域有实际了解的书。它适合作为一学期课程的入门教程，学生需要一些微积分知识并且不需要编程经验。在内容方面，本书介绍了数据挖掘的新篇章，并展示了智能工具在解决复杂的现实世界问题中的新应用。主要变化如下：在新的“数据挖掘与知识发现”章节中，我们介绍了大型数据库中知识发现的一个组成部分——数据挖掘。涵盖将数据转化为知识的主要技术和工具，包括统计方法、数据可视化工具、结构化查询语言、决策树和购物篮分析。还显示了数据挖掘应用程序的几个示例。在第9章中，添加了使用自组织神经网络进行聚类分析的新示例。最后，我们扩充了本书的参考书目和参考书目，更新了附录中的人工智能工具和供应商列表。简介全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、此外，本书还提供了人工智能相关术语的词汇表和包含商业人工智能工具的附录。《计算机科学丛书：人工智能与智能系统指南（原书第3版）》可作为计算机专业本科生的入门教材，也可作为非计算机专业的自学参考书理科专业。章节详情本书共10章。第一章简要介绍了人工智能的历史，从20世纪中叶人工智能思想的诞生到1960年代设定远大目标并积极实现到1970年代初。从1970年代第一代专家系统（DENDRAL、MYCIN、PROSPECTOR）的诞生到1980年代和1990年代专家系统技术的成熟及其在不同领域的广泛应用；从1940年代的简单二元神经元模型到1980年代人工神经网络领域的复兴；从1960年代提出模糊集理论并被西方忽视其存在到1980年代日本大量生产模糊用户产品，1990年代软计算和文字计算在世界范围内被广泛接受。第2章概述了基于规则的专家系统。作者简要介绍了知识的概念和专家用产生式规则表达知识的过程。作者介绍了专家系统开发团队的主要成员以及基于规则的系统的结构。分析了专家系统的基本特点，指出专家系统并非万无一失。然后，它回顾了前向链接和后向链接推理技术，并讨论了冲突解决策略。最后分析了基于规则的专家系统的优缺点。第3章介绍了专家系统使用的两种不确定性管理技术：贝叶斯推理和确定性因素。作者分析了不确定性知识的主要来源，并简要回顾了概率论。作者考虑了积累论据的贝叶斯方法，并开发了一个简单的基于贝叶斯的专家系统。然后，它讨论了保证因子理论（贝叶斯推理的常见替代方法）并开发了一个基于论据进行推理的专家系统。最后，比较贝叶斯推理和置信因子理论并分析其适用性。第4章介绍了模糊逻辑并讨论了其背后的哲学。首先介绍模糊集的概念，考虑如何在计算机中表示一个模糊集并介绍模糊集的操作。作者还定义了语言变量和对冲。然后作者描述了模糊规则并解释了经典规则和模糊规则之间的主要区别。本章主要研究了两种模糊陷印技术：Madai方法和Sugeo方法，并对它们的适用领域提出了建议。最后介绍了开发模糊专家系统的主要步骤，并通过构建和调试模糊系统的具体过程阐明了其理论。第5章概述了基于框架的专家系统。介绍框架的概念，讨论框架如何用于知识表示，说明继承是基于框架的系统的基本特征，并讨论方法、守护进程和规则的应用。最后通过实例介绍了基于框架的专家系统的开发。第6章介绍了人工神经网络并讨论了机器学习的基本思想。将感知器的概念描述为一个简单的计算单元，讨论感知器的学习规则，探索多层神经网络，并讨论如何提高反向传播学习算法的计算效率。然后介绍循环神经网络，考虑Hofield网络训练算法和双向联想记忆(BAM)。最后，我们介绍了自组织神经网络，并讨论了Heia学习规则和竞争学习。第7章概述了进化计算，包括遗传算法、进化策略和遗传编程。首先介绍了开发遗传算法的主要步骤，讨论了遗传算法的工作机制，并通过遗传算法的具体应用阐明了其理论。然后描述进化策略的基本概念，比较进化策略和遗传算法的区别。最后考虑遗传编程及其实际应用。第8章讨论了结合不同智能技术的混合智能系统。1、介绍了一种新型的专家系统——神经专家系统家庭系统，结合了神经网络和基于规则的专家系统。然后考虑一个在功能上等效于Mamdai模糊推理模型的神经模糊系统，以及一个在功能上等效于Sugeo模糊推理模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。最后，讨论了进化神经网络和模糊进化系统。第9章讨论知识工程。它首先讨论了智能系统可以解决什么样的问题，并介绍了知识工程过程的6个主要阶段。然后，展示了专家系统、模糊系统、神经网络和遗传算法的典型应用。作者演示了如何构建智能系统来解决诊断、选择、预测、分类、聚类和优化问题。最后，讨论了混合神经模糊系统在决策支持和时间序列预测中的应用。第10章概述了数据挖掘并讨论了将数据转化为知识的主要技术。首先，广义地定义了数据挖掘，解释了大型数据库中数据挖掘和知识发现的过程。介绍了一些统计方法，包括主成分分析，并讨论了它们的局限性。然后展示了结构化查询语言在关系数据库中的应用，并介绍了数据仓库和多维数据分析。最后介绍了最流行的数据挖掘工具——决策树和购物篮分析。这本书还包括一个词汇表和一个附录。该词汇表包含300多个专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算、知识工程和数据挖掘的定义。附录中提供了商业AI工具的列表。...

2022-05-06 专家系统知识工程师 专家系统和知识工程

编辑评论：终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界揭示机器学习的终极逻辑，勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者WalterIaaco、图灵奖获得者JudeaPearl、中国大数据领军人物车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢都推荐！关于作者PedroDomigo，美国华盛顿大学计算机科学教授，博士。加州大学欧文分校信息和计算机科学专业，着有200多本专业书籍和数百篇文章。国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委，JAIR前副主编。美国人工智能协会院士（AAAIFellow，国际人工智能界最高荣誉），荣获SIGKDD创新奖（数据科学领域最高奖）、SloaFellowhi、美国国家科学基金会成就奖(NSFCAREER)奖）、富布赖特奖学金、IBM学院奖和多个顶级论文奖。简介购物网站使用算法为您推荐产品，评论网站使用算法帮助您选择餐厅，GPS系统使用算法​​帮助您选择最佳路线，公司使用算法选择求职者......当机器最终学会如何学习时会发生什么？与传统算法不同，现在悄悄主宰我们生活的是“学习机器”，它们通过从我们的琐碎数据中学习来执行任务；他们甚至可以在我们要求之前做我们想做的事。什么是终极算法？有五个机器学习流派，每个流派都有自己的主算法，可以帮助人们解决特定问题。而如果综合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也将创造一个新的人类文明。为什么你必须了解终极算法？无论您从事什么行业或工作，了解终极算法将为您带来全新的科学世界观，预测未来技术发展，规划未来，占领未来！在《终极算法》中，世界著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱佩德罗·多明戈斯为我们揭开了算法的奥秘，让我们一窥谷歌和你的机器学习智能手机背后的原理。他为大家讲解了机器学习中的五种思想流派，它们是如何将神经科学、心理学、物理学等领域的理论转化为算法的，并提出了“终极算法”的思想，并讨论了最终算法的含义为了商业、科学、社会和每个人的未来。对于任何想了解未来将带来什么的人以及想站在变革前沿的人来说，这都是一本重要的思想指南。“如果这个终极算法存在，那么它将能够通过数据获得关于世界过去、现在和未来的所有知识。这个算法的发明将是科学史上的一大进步。”我们要去哪里技术趋势来来去去。机器学习的不同寻常之处在于，在经历了所有这些变化和繁荣和萧条之后，它开始变得更强大。它的第一个大热门是金融领域，从1980年代开始预测股票的涨跌。下一波，挖掘企业数据库，在1990年代中期开始增长，特别是在直销、客户关系管理、信用评分和欺诈检测等领域。然后是网络和电子商务，自动化个性化迅速流行起来。当互联网泡沫暂时抑制了这一趋势时，机器学习在网络搜索和广告服务中的应用开始腾飞。无论哪种方式，机器学习都被应用于9-11恐怖袭击之后的反恐战争。We2.0带来了许多新的应用程序，包括挖掘社交网络和搜索哪些博客谈论您的产品。与此同时，各领域的科学家也在逐渐转向大尺度建模，分子生物学家和天文学家处于领先地位。房地产泡沫几乎没有被注意到，其主要影响是人才从华尔街转移到硅谷及其受欢迎程度。2011年，“大数据”概念开始流行，机器学习被明确置于全球经济未来的中心位置。今天，似乎没有任何人类研究领域不受机器学习的影响，即使是似乎不太受关注的领域（如音乐、体育、品酒）。虽然机器学习很明确，但这只是未来的预览。虽然它很有用，但如今在工业中工作的学习算法的生成实际上非常有限。如果实验室的算法现在可以用在各个领域的前线，比尔盖茨表示，机器学习突破所产生的价值将相当于10个微软。事实上，这种说法有些保守。如果这些观点让研究人员真正感到光明和有效，那么机器学习将带来的不仅仅是文明的新纪元，而是地球生命进化的新阶段。如何实现这个目标？学习算法是如何工作的？他们现在不能做什么？他们的下一代会是什么样子？机器学习革命将如何呈现？你要抓住哪些机会，要注意哪些危险？这就是这本书的内容。进化论的论据生物多样性源于单一机制：自然选择。值得注意的是，计算机科学家对这种机制非常熟悉：我们通过反复尝试许多备选方案、选择和改进最优解决方案以及尽可能多地尝试这些步骤来解决问题。进化是一种算法。用查尔斯·巴贝奇（维多利亚时代的计算机先驱）的话说，上帝没有创造物种，而是创造了它们的算法。达尔文在《物种起源》的结语中提到的“无限形式，极其美丽”，掩盖了最美丽的统一：所有这些形式都编码在DNA中，所有这些形式都是通过改变和连接这些染色体来表达的。只需对算法的一种描述，谁能猜到它产生了你和我？如果进化算法可以学习我们，可以想象它也可以学习它可以学习的一切，只要我们将进化算法应用到一台足够强大的计算机上。确实，在机器学习领域，通过模仿自然选择来进化程序是很多人都在尝试做的事情。因此，进化是通往终极算法的另一条有希望的途径。有了足够的数据，一个简单的算法能掌握什么？这个问题最经典的例子是进化论。输入进化算法的信息是所有生物的经历和命运（当今算法的大数据）。此外，这种进化算法已经在地球上最强大的计算机上运行了超过300万年——这台强大的计算机就是地球本身。运行该算法的真实计算机应该比地球上的“计算机”更快且数据密集度更低。哪种模型更适合终极算法：进化还是大脑？这是一场关于机器学习的辩论，在先天与后天之间。正如我们的存在取决于先天和后天的共同力量，也许真正的终极算法包含两者。...

2022-05-06