2.4.2K-均值聚類算法的一般流程-人教版高三選擇性必修4 人工智能初步信息技術(shù)(人教中圖版)電子課本

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人教版高三信息技術(shù)選擇性必修4 人工智能初步目錄

封面/前言/目錄
第1章人工智能概述
　　主題學習項目：人工智能在身邊
　　1.1人工智能基礎(chǔ)
　　1.1.1初識人工智能
　　1.1.2人工智能的基本特征
　　1.2人工智能發(fā)展歷程和現(xiàn)狀
　　1.2.1人工智能的發(fā)展歷程

　　1.2.2人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
　　1.3人工智能研究內(nèi)容與應(yīng)用
　　1.3.1人工智能的主要研究內(nèi)容
　　1.3.2人工智能的應(yīng)用
　　總結(jié)評價
第2章人工智能技術(shù)基本原理
　　主題學習項目：智能技術(shù)初體驗
　　2.1知識表示與專家系統(tǒng)
　　2.1.1知識表示
　　2.1.2啟發(fā)式搜索
　　2.1.3貝葉斯推理
　　2.1.4專家系統(tǒng)
　　2.2回歸算法
　　2.2.1回歸在學習中的應(yīng)用
　　2.2.2回歸算法的一般流程
　　2.3使用決策樹進行分類
　　2.3.1認識決策樹
　　2.3.2構(gòu)造決策樹的一般流程
　　2.4使用K-均值算法進行聚類
　　2.4.1認識基于距離的聚類
　　2.4.2K-均值聚類算法的一般流程
　　2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習
　　2.5.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　2.5.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　2.5.3深度學習及軟硬件平臺
　　總結(jié)評價
第3章人工智能領(lǐng)域應(yīng)用
　　主題學習項目：智能陪伴巧實踐
　　3.1計算機視覺
　　3.1.1計算機視覺簡介
　　3.1.2計算機視覺的應(yīng)用
　　3.2自然語言處理
　　3.2.1自然語言處理簡介
　　3.2.2自然語言處理的應(yīng)用
　　3.3機器理解與推理
　　3.3.1機器理解與推理的發(fā)展和現(xiàn)狀
　　3.3.2人工智能與腦科學
　　3.3.3認知推理的實踐應(yīng)用與展望
　　3.4博弈決策
　　3.4.1博弈決策的發(fā)展歷程
　　3.4.2強化學習及其應(yīng)用
　　3.5智能機器人
　　3.5.1智能機器人簡介
　　3.5.2智能機器人應(yīng)用實踐
　　總結(jié)評價
第4章人工智能發(fā)展
　　主題學習項目：優(yōu)勢局限之我見
　　4.1價值和未來發(fā)展
　　4.1.1人工智能的應(yīng)用價值
　　4.1.2人工智能的未來發(fā)展
　　4.2倫理及安全挑戰(zhàn)
　　4.2.1人工智能的隱私挑戰(zhàn)
　　4.2.2人工智能的安全挑戰(zhàn)
　　4.2.3人工智能的倫理挑戰(zhàn)
　　4.3法規(guī)與應(yīng)用規(guī)范
　　4.3.1法規(guī)與責任
　　4.3.2規(guī)范與安全
　　總結(jié)評價

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2.4.2K-均值聚類算法的一般流程

人教版高三信息技術(shù)選擇性必修4 人工智能初步目錄