人工智能導論習題與實驗指導
李維、韓慧、蔡娟
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2026-07-01
- 售價: $294
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 220
- ISBN: 7302720363
- ISBN-13: 9787302720362
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相關分類:
Machine Learning
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商品描述
"本書是主教材《人工智能導論(微課版)》(由清華大學出版社出版)配套的實驗指導和習題,以實現“鞏固+應用”的閉環學習。全書共9章,包括人工智能概述、腦科學基礎、機器學習、人工神經網絡、深度學習、大語言模型、自然語言處理、計算機視覺、人工智能倫理與法律,與主教材的各章對應。 本書各章知識點概述提供思維導圖、重難點列表,便於讀者鞏固理論知識;習題包括單項選擇題、多項選擇題、判斷題,形式多樣,針對性強,便於學生檢驗學習效果。全書還提供了13個實驗,覆蓋面廣,涉及機器學習和深度學習領域,處理對象包括數值、文本、圖像、語音,這些實驗采取問題驅動—思路構建—方案驗證的設計模式,培養學生利用提示詞,基於大模型進行輔助編程和代碼調試的能力,且實驗難度分層設計,契合大一新生的知識能力水平。 本書適用面廣,既可以作為高等院校非計算機類專業的“人工智能導論”課程的輔助教材和實驗教材,也可作為計算機愛好者、培訓機構的參考書。 "
目錄大綱
目錄
第1章人工智能概述1
1.1知識點概述1
1.2本章習題2
1.2.1單項選擇題2
1.2.2多項選擇題8
1.2.3判斷題10
第2章腦科學基礎11
2.1知識點概述11
2.2本章習題13
2.2.1單項選擇題13
2.2.2多項選擇題17
2.2.3判斷題19
第3章機器學習21
3.1知識點概述21
3.2本章習題23
3.2.1單項選擇題23
3.2.2多項選擇題30
3.2.3判斷題32
3.3實驗1: 基於k近鄰算法的鳶尾花分類33
3.3.1問題背景33
3.3.2實驗目的35
3.3.3實驗任務35
3.3.4實驗步驟35
3.3.5思考與擴展38
3.4實驗2: 基於決策樹算法的鳶尾花分類38
3.4.1問題背景38
3.4.2實驗目的39
3.4.3實驗任務39
3.4.4實驗步驟40
3.4.5思考與擴展43
3.5實驗3: 基於KMeans算法的森林火災聚類43
3.5.1問題背景43
3.5.2實驗目的45
3.5.3實驗任務45
3.5.4實驗步驟46
3.5.5思考與擴展53
3.6實驗4: 使用DBSCAN聚類算法對火災聚類54
3.6.1問題背景54
3.6.2實驗目的56
3.6.3實驗任務56
3.6.4實驗步驟56
3.6.5思考與擴展65
3.7實驗5: 使用線性回歸對股價進行預測65
3.7.1問題背景65
3.7.2實驗目的66
3.7.3實驗任務66
3.7.4實驗步驟66
3.7.5思考與擴展69
第4章人工神經網絡70
4.1知識點概述70
4.2本章習題71
4.2.1單項選擇題71
4.2.2多項選擇題77
4.2.3判斷題78
4.3實驗6: 基於BP算法的鳶尾花分類79
4.3.1問題背景79
4.3.2實驗目的80
4.3.3實驗任務80
4.3.4實驗步驟81
4.3.5思考與擴展83
4.4實驗7: 使用LSTM模型對股價進行預測84
4.4.1問題背景84
4.4.2實驗目的85
4.4.3實驗任務85
4.4.4實驗步驟85
4.4.5思考與擴展90
第5章深度學習92
5.1知識點概述92
5.2本章習題94
5.2.1單項選擇題94
5.2.2多項選擇題100
5.2.3判斷題102
5.3實驗8: 基於深度學習的校園花朵識別103
5.3.1問題背景103
5.3.2實驗目的105
5.3.3實驗任務105
5.3.4實驗步驟105
5.3.5思考與擴展121
5.4實驗9: 基於百度飛槳的語音識別124
5.4.1問題背景124
5.4.2實驗目的126
5.4.3實驗任務126
5.4.4實驗步驟126
5.4.5思考與擴展130
第6章大語言模型131
6.1知識點概述131
6.2本章習題132
6.2.1單項選擇題132
6.2.2多項選擇題137
6.2.3判斷題139
6.3實驗10: 基於提示詞的圖像生成139
6.3.1問題背景139
6.3.2實驗目的141
6.3.3實驗任務141
6.3.4實驗步驟141
6.3.5思考與擴展146
6.4實驗11: 網頁遊戲——同義詞連連看146
6.4.1問題背景146
6.4.2實驗目的147
6.4.3實驗任務147
6.4.4實驗步驟148
6.4.5思考與擴展149
第7章自然語言處理150
7.1知識點概述150
7.2本章習題151
7.2.1單項選擇題151
7.2.2多項選擇題155
7.2.3判斷題157
7.3實驗12: 基於TFIDF的文本情感分類158
7.3.1問題背景158
7.3.2實驗目的162
7.3.3實驗任務162
7.3.4實驗步驟162
7.3.5思考與擴展167
7.4實驗13: 基於詞袋模型的文本情感分類167
7.4.1問題背景167
7.4.2實驗目的168
7.4.3實驗任務169
7.4.4實驗步驟170
7.4.5思考與擴展178
第8章計算機視覺179
8.1知識點概述179
8.2本章習題181
8.2.1單項選擇題181
8.2.2多項選擇題185
8.2.3判斷題187
第9章人工智能倫理與法律188
9.1知識點概述188
9.2本章習題189
9.2.1單項選擇題189
9.2.2多項選擇題193
9.2.3判斷題195
附錄196
附錄A習題參考答案196
附錄B安裝Jupyter Notebook202



