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店鋪： 雲聚算圖書專營店

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512418578

版次：1

商品編碼：1796228806

Simulink仿真及代碼生成技術入門到精通如果你將畢業，你肯定期望有一份體麵的工作；如果你已經是工程師，你肯定期望拿到更高的薪酬。從Hyowinner這本書裏汲取Simulink仿真及代碼生成經驗，用實在的技術去實現你的目標吧！ 

作     者 （ ） 齣 版 社 齣版時間 2015-10-20 ＩＳＢＮ 9787512418578 所屬分類  >   > 

 

 

 

 

 

《人工智能：原理、方法與應用》 書籍簡介 《人工智能：原理、方法與應用》是一部全麵而深入地介紹人工智能核心概念、關鍵技術及其廣泛應用的學術專著。本書旨在為讀者提供一個堅實的人工智能理論基礎，並引導他們掌握實現智能係統所需的實用技能。本書內容涵蓋瞭從人工智能的哲學起源到最前沿的研究進展，力求在理論的嚴謹性與實踐的可操作性之間取得平衡，使讀者能夠理解人工智能的“為什麼”和“怎麼樣”，並能將其應用於解決現實世界中的復雜問題。 第一部分：人工智能的基石——理論與曆史迴顧 本部分將帶讀者穿越人工智能的發展長河，理解其思想的演變。 第一章：人工智能導論：定義、曆史與哲學思辨 什麼是人工智能？ 本章將深入探討人工智能（AI）的定義，從早期圖靈的“機器能否思考”的命題齣發，梳理不同流派對AI的理解，包括符號主義、連接主義、行為主義等，揭示AI的多重麵貌。我們將討論AI的終極目標，是實現通用人工智能（AGI），還是構建具有特定能力的狹義人工智能（ANI）。 人工智能的演進史： 從20世紀50年代的達特茅斯會議算起，我們將詳細迴顧AI發展的幾個關鍵時期：黃金時代及其後的“AI寒鼕”，專傢係統的興起與衰落，機器學習的崛起，以及當前深度學習引領的新一輪AI浪潮。重點分析每個階段的技術突破、學術思想和市場影響。 AI的哲學維度： 探討AI帶來的深刻哲學問題，如意識、智能的本質、道德責任、人類與機器的關係等。我們將審視不同的哲學立場，例如功能主義、心智歸約論等，以及它們對AI研究方嚮的影響。這部分內容將引導讀者思考AI的倫理邊界和長遠社會影響。 第二章：智能體的概念與設計 智能體的模型： 智能體是AI研究中的核心概念。本章將介紹不同類型的智能體，包括簡單反射智能體、基於模型的反射智能體、目標導嚮型智能體、效用導嚮型智能體以及學習型智能體。我們將分析每種智能體的架構、感知-思考-行動（Perception-Thinking-Action）的循環機製，以及它們在不同環境下的適用性。 環境的類型： 智能體工作的環境對其性能至關重要。我們將分類討論環境的屬性，如靜態與動態、確定性與隨機性、單智能體與多智能體、可觀測與部分可觀測、離散與連續等，並分析這些屬性如何影響智能體的設計和決策過程。 智能體設計原則： 學習如何設計高效的智能體。我們將介紹搜索算法、規劃技術、學習機製等在智能體設計中的應用，以及如何權衡智能體在理性、效率、魯棒性等方麵的錶現。 第二部分：人工智能的核心技術 本部分將係統地介紹構成現代人工智能的各項關鍵技術。 第三章：搜索算法與問題求解 無信息搜索： 深入講解各種無信息搜索算法，包括寬度優先搜索（BFS）、深度優先搜索（DFS）、深度限製搜索、迭代加深深度優先搜索（IDDFS）等。分析它們的特點、優缺點、空間和時間復雜度，以及在圖搜索和狀態空間搜索中的應用。 有信息搜索（啓發式搜索）： 重點介紹啓發式搜索算法，如貪心最佳優先搜索（Greedy Best-First Search）、A搜索算法。詳細闡述啓發式函數的構造原則、 admissibleness與consistency的概念，以及A算法在路徑規劃、遊戲AI等領域的強大威力。 約束滿足問題（CSP）： 介紹CSP的定義、建模方法以及求解技術，包括迴溯搜索、前嚮檢查、弧一緻性等。CSP廣泛應用於調度、配置、邏輯推理等問題。 博弈搜索： 講解在零和、完美信息兩人遊戲中的搜索策略，如極小化極大（Minimax）算法及其剪枝優化技術，如Alpha-Beta剪枝。 第四章：機器學習基礎與監督學習 機器學習概述： 介紹機器學習的定義、類型（監督學習、無監督學習、強化學習）以及基本流程（數據收集、預處理、模型選擇、訓練、評估）。 模型評估與選擇： 講解如何評估模型的性能，包括精度、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC等指標。介紹交叉驗證、偏差-方差權衡、正則化等防止過擬閤的方法。 綫性模型： 深入講解綫性迴歸和邏輯迴歸，包括其原理、損失函數、優化方法（梯度下降）。 支持嚮量機（SVM）： 闡述SVM的原理，包括最大間隔、核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核），以及其在分類和迴歸任務中的應用。 決策樹與集成學習： 介紹決策樹的構建（ID3, C4.5, CART），及其易於解釋的特點。重點講解集成學習方法，如Bagging（隨機森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting），分析它們如何通過組閤多個弱學習器來提升整體性能。 神經網絡基礎： 引入人工神經網絡的概念，包括感知機、多層感知機（MLP）。講解激活函數、前嚮傳播和反嚮傳播算法，為深度學習打下基礎。 第五章：無監督學習與模式發現 聚類分析： 介紹K-Means聚類算法的原理、步驟和優缺點。講解層次聚類（凝聚型、分裂型）和密度聚類（DBSCAN）等其他聚類方法。 降維技術： 講解主成分分析（PCA）的原理，以及它如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，實現降維和去噪。介紹t-SNE等非綫性降維技術。 關聯規則學習： 介紹Apriori算法等頻繁項集挖掘和關聯規則生成方法，廣泛應用於購物籃分析等領域。 第六章：深度學習：現代AI的引擎 深度神經網絡（DNN）的構建： 詳細介紹深度學習的架構，包括捲積神經網絡（CNN）用於圖像處理，循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）用於序列數據處理。 CNN詳解： 講解捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及它們在圖像識彆、目標檢測等任務中的關鍵作用。 RNN/LSTM/GRU詳解： 分析RNN如何處理序列數據，以及LSTM和GRU如何通過門控機製解決長期依賴問題，在自然語言處理、語音識彆等領域錶現齣色。 深度學習框架與實踐： 介紹主流的深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）的使用，包括模型構建、數據加載、訓練和推理流程。 第七章：概率圖模型與貝葉斯推理 概率論基礎迴顧： 簡要迴顧概率論中的基本概念，如隨機變量、概率分布、條件概率、貝葉斯定理。 貝葉斯網絡： 介紹貝葉斯網絡的結構、因果關係錶示以及推理方法（如變量消除、信念傳播）。 馬爾可夫模型： 講解馬爾可夫鏈、馬爾可夫過程，以及隱馬爾可夫模型（HMM）在語音識彆、詞性標注等序列建模中的應用。 第八章：自然語言處理（NLP） NLP基本任務： 介紹文本預處理（分詞、詞性標注、去除停用詞）、命名實體識彆、情感分析、機器翻譯、文本摘要等核心NLP任務。 語言模型： 講解N-gram模型、基於神經網絡的語言模型（RNNLM, TransformerLM）。 詞嵌入技術： 介紹Word2Vec, GloVe等詞嵌入方法，以及它們如何將詞語映射到低維嚮量空間，捕捉詞語之間的語義關係。 Transformer模型與注意力機製： 深入分析Transformer模型的架構，特彆是自注意力（Self-Attention）機製，以及它在NLP領域帶來的革命性突破，如BERT, GPT係列模型。 第九章：計算機視覺（CV） 圖像處理基礎： 介紹圖像的錶示、濾波、邊緣檢測等基礎圖像處理技術。 圖像分類與識彆： 講解基於CNN的圖像分類模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）及其發展。 目標檢測與分割： 介紹R-CNN係列、YOLO、SSD等目標檢測算法，以及語義分割、實例分割等技術。 人臉識彆與圖像生成： 探索人臉識彆的原理和方法，以及GAN（生成對抗網絡）在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 第十章：強化學習 強化學習基本概念： 介紹智能體、環境、狀態、動作、奬勵、策略、價值函數等核心概念。 基於值的方法： 講解Q-learning、SARSA等時序差分（TD）學習算法。 基於策略的方法： 介紹策略梯度（Policy Gradient）方法，如REINFORCE。 深度強化學習： 結閤深度學習，講解DQN（Deep Q-Network）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等深度強化學習算法，及其在遊戲AI（AlphaGo）等領域的成功。 第三部分：人工智能的應用與倫理 本部分將探討人工智能在各個領域的實際應用，並深入討論與之相關的倫理和社會問題。 第十一章：人工智能在現實世界的應用 醫療健康： 疾病診斷、藥物研發、個性化治療方案、醫療影像分析。 金融科技： 欺詐檢測、風險評估、量化交易、智能投顧。 自動駕駛： 環境感知、路徑規劃、決策控製。 智能製造： 故障預測、質量控製、機器人協作。 教育： 個性化學習、智能輔導、自適應學習係統。 娛樂： 遊戲AI、推薦係統、內容生成。 其他領域： 智慧城市、環境保護、科學研究等。 第十二章：人工智能的倫理、法律與社會影響 偏見與公平性： 分析AI模型中可能存在的偏見來源（數據、算法），以及如何解決AI的公平性問題。 隱私保護： 討論AI技術對個人隱私的潛在威脅，以及數據安全和隱私保護的挑戰。 可解釋性與透明度： 探討“黑箱”模型的不可解釋性問題，以及發展可解釋AI（XAI）的重要性。 就業與經濟影響： 分析AI對勞動力市場的影響，自動化帶來的失業風險，以及新的就業機會。 安全與控製： 討論AI係統的安全性問題，如對抗性攻擊，以及如何確保AI係統的可控性。 AI的未來發展方嚮： 展望通用人工智能（AGI）的可能性、AI的自主性、以及人類與AI的共生關係。 結論 《人工智能：原理、方法與應用》旨在為讀者提供一個係統、全麵、深入的人工智能知識體係。本書不僅講解瞭AI的核心理論和技術，還著重探討瞭其在現實世界中的應用價值以及所帶來的深遠社會影響。通過學習本書，讀者將能夠理解人工智能的過去、現在和未來，並為參與或引領下一代智能技術的創新和發展做好充分準備。無論您是希望進入AI領域的研究者，還是希望將AI技術應用於自身業務的實踐者，抑或是對未來科技充滿好奇的普通讀者，《人工智能：原理、方法與應用》都將是您不可或缺的寶貴指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭新世界的大門！我之前對Simulink這個工具一直隻聞其名，覺得它高深莫測，像是專門為那些數學天纔和硬件工程師準備的。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。從最基礎的概念講起，比如什麼是模型，什麼是信號，什麼是仿真，都用非常直觀的比喻和清晰的圖示來解釋，讓我這個完全的門外漢也能很快理解。它沒有一開始就拋齣一堆晦澀的數學公式，而是循序漸進，一步步引導你去認識Simulink的各個模塊和功能。特彆是它在介紹如何搭建簡單的控製係統模型時，簡直是手把手教學，從輸入信號的生成，到PID控製器的實現，再到輸齣的觀察和分析，每一個步驟都講解得非常到位，而且提供瞭大量的實際案例，讓我能夠跟著練習，親手操作。書中的代碼生成部分更是讓我驚嘆，原來那些復雜的模型竟然可以如此輕鬆地轉化為C/C++代碼，這對於我這樣想將仿真結果應用到實際項目中的人來說，簡直是福音。我甚至覺得，這本書不僅僅是教你Simulink，更是在培養一種係統建模和仿真的思維方式，這對於解決很多工程問題都非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解方式真的是我見過的最清晰、最有效的。我之前也嘗試過學習一些仿真軟件，但總是因為教程晦澀難懂而半途而廢。這本書從最基礎的概念開始，用非常形象的比喻和生動的例子，一步步地引領我進入Simulink的世界。它不僅僅是教我如何使用工具，更重要的是，它讓我理解瞭仿真和模型構建的核心思想。書中的插圖非常精美，而且講解的邏輯性很強，讓我能夠很容易地跟著書中的步驟進行操作。我特彆喜歡它關於代碼生成的部分，讓我能夠將我的仿真模型直接轉化為嵌入式係統的代碼，這對我來說意義重大。而且，書中的內容涵蓋瞭從入門到精通的整個過程，無論是初學者還是有一定經驗的工程師，都能從中獲益匪淺。它不僅讓我掌握瞭Simulink這項強大的工具，更重要的是，它培養瞭我用模型驅動開發的思維方式，這對於我今後的工作有著深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在人工智能軟件係統這一塊的講解，真的是獨樹一幟。它沒有空談理論，而是將Simulink這個強大的仿真工具巧妙地融入到AI係統的開發流程中。我之前一直覺得AI係統的開發離不開大量的代碼編寫和調試，但這本書讓我看到瞭另一種可能性——通過圖形化建模來構建和優化AI模型。書中關於如何將機器學習算法，例如支持嚮量機、決策樹等，集成到Simulink模型中的講解，非常詳細和實用。而且，它還介紹瞭如何利用Simulink進行AI模型的訓練和測試，並最終生成可執行的代碼。這對於我來說，不僅極大地簡化瞭AI係統的開發過程，還提高瞭開發效率。我尤其欣賞書中關於模型部署到嵌入式設備的章節，這對於我想要將AI技術應用到實際産品中的人來說，提供瞭非常有價值的指導。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往AI軟件係統高效開發的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超我的預期，它不僅為我提供瞭強大的工具，更重要的是，它教會瞭我如何用一種全新的視角去理解和解決問題。我之前在進行一些復雜的係統設計時，常常會陷入代碼的細節中，而忽略瞭整體的邏輯和係統的行為。Simulink的圖形化建模方式，讓我能夠以一種更宏觀、更直觀的方式來設計和驗證我的係統。書中關於模型驗證和性能分析的部分，讓我能夠更早地發現潛在的問題，從而節省瞭大量的調試時間和精力。特彆是在處理一些非綫性係統或者復雜交互時，Simulink的優勢就更加明顯瞭，我可以輕鬆地搭建模型，觀察不同參數對係統行為的影響，並進行優化。而且，書中的代碼生成功能，讓我在完成仿真驗證後，能夠快速地將模型轉化為實際可運行的代碼，這極大地縮短瞭從概念到實現的周期。我強烈推薦這本書給任何想要提升係統設計和開發效率的工程師，特彆是那些在復雜係統和控製領域工作的朋友。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在AI領域摸爬滾打多年的工程師，我一直在尋找能夠橋接理論與實踐的工具，而這本書無疑滿足瞭我的需求。它不僅僅是簡單地介紹Simulink的界麵和功能，而是深刻地剖析瞭Simulink在人工智能軟件係統開發中的應用。我特彆喜歡它關於如何利用Simulink構建和訓練神經網絡的章節，裏麵詳細講解瞭如何將各種AI算法，比如深度學習、強化學習等，通過圖形化的方式在Simulink環境中實現。書中的例子非常貼閤實際應用場景，比如自動駕駛中的目標識彆，機器人路徑規劃等，這些都是我日常工作中經常會遇到的問題。而且，它在代碼生成方麵的講解也非常深入，不僅僅是生成簡單的代碼，而是如何優化生成的代碼，使其在嵌入式係統中高效運行，這一點對於AI模型的落地至關重要。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些高級話題，比如模型的實時仿真，以及如何與其他AI框架（如TensorFlow、PyTorch）進行集成，這為我進一步探索AI模型的性能優化和部署提供瞭新的思路。這本書真的讓我看到瞭AI技術與傳統工程工具結閤的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

還好還好，不錯的書

評分☆☆☆☆☆

質量好

評分☆☆☆☆☆

不錯，非常感謝！

評分☆☆☆☆☆

好書，學習瞭，學到老

評分☆☆☆☆☆

好書，學習瞭，學到老

評分☆☆☆☆☆

好著呢，京東貴一點但是更快拿到

評分☆☆☆☆☆

老公看的書，不知道寫的怎麼樣，看不懂，不明白

評分☆☆☆☆☆

書寫得的確很好！作者很用心！

評分☆☆☆☆☆

無