具体描述
本教材内容分别围绕成本预测决策支持系统，以及麦粒肿诊断专家系统的开发进行组织。在介绍成本预测决策支持系统的开发时，首先介绍了Access 2003及Visual Basic 6.0的安装与使用；然后，概要介绍了决策支持系统的基本理论知识；最后，对成本预测决策支持系统的开发进行了详细介绍。在介绍麦粒肿诊断专家系统的开发时，首先概要介绍了专家系统及其开发工具CLIPS的基本理论知识；然后，对麦粒肿诊断专家系统的开发进行了详细介绍。
教材具有四个显著特点：同时包含决策支持系统与专家系统两部分内容；理论联系实际，但更侧重实际；内容系统、连贯；实验任务相对简单。
教材不仅适合作为信息管理与信息系统专业高年级本科学生及研究生学习《决策支持与专家系统》或类似课程的配套实验教材；同时，也适合作为希望快速掌握决策支持系统与专家系统基本原理，并能够进行简单系统开发工作的多层次、多专业人员的入门教材。
《人工智能导论：原理与实践》 本书旨在为读者构建一个全面而深入的人工智能知识体系，从基础概念到前沿技术，系统性地阐述人工智能的演进历程、核心原理、关键算法及其在各领域的广泛应用。本书力求在理论深度和实践操作之间取得平衡，帮助读者不仅理解人工智能的“是什么”和“为什么”，更能掌握“如何做”。 核心内容概述： 第一部分：人工智能的基石 第一章：人工智能的定义、历史与伦理展望 深入探讨人工智能的定义，从早期符号主义到现代连接主义的演变。 梳理人工智能发展的关键里程碑，包括图灵测试、专家系统、机器学习的兴起等。 审视人工智能发展带来的伦理挑战，如偏见、隐私、就业影响及负责任的人工智能原则。 第二章：智能体：人工智能的基本单元 介绍智能体的概念、类型（如简单反射智能体、基于模型的智能体、基于目标的智能体、效用最大化智能体）。 阐述智能体的工作原理，包括感知、推理、决策和行动的循环。 讨论不同环境的性质（如可观察性、确定性、静态性、离散性、多智能体）对智能体设计的影响。 第三章：搜索算法：解决问题的核心 系统介绍无信息搜索算法，如宽度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、代价一致搜索（UCS）。 深入讲解有信息搜索算法（启发式搜索），包括贪婪最佳优先搜索（Greedy Best-First Search）、A搜索。 分析这些算法的性能指标（完备性、最优性、时间复杂度、空间复杂度），并结合实际问题进行演示。 第二部分：机器学习的深度探索 第四章：监督学习：从数据中学习规律 详细介绍回归问题（线性回归、多项式回归）和分类问题（逻辑回归、支持向量机SVM）。 深入讲解决策树的构建原理、剪枝技术以及其在分类和回归中的应用。 探讨最近邻分类器（k-NN）的工作机制及其优缺点。 第五章：模型评估与选择：构建可靠的AI模型 阐述过拟合与欠拟合问题，以及识别和解决这些问题的方法。 介绍交叉验证（K折交叉验证）等模型评估技术。 讲解混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标，并分析其适用场景。 第六章：无监督学习：发现数据中的隐藏结构 深入讲解聚类算法，包括K-Means、层次聚类（Agglomerative Clustering）及其变体。 介绍降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，理解其在数据可视化和特征提取中的作用。 探讨关联规则学习，如Apriori算法，理解其在市场篮子分析等领域的应用。 第七章：集成学习：融合多个模型的强大力量 介绍集成学习的基本思想：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 详细分析随机森林的构建和预测过程，以及其提高模型鲁棒性和准确性的机制。 讲解Boosting算法如何通过迭代优化和加权样本来提升模型性能。 第三部分：神经网络与深度学习的革命 第八章：人工神经网络：模仿大脑的计算模型 介绍感知机（Perceptron）作为最简单的神经网络模型。 深入讲解多层感知机（MLP）的结构、前向传播与反向传播算法。 探讨激活函数的选择及其重要性（Sigmoid, ReLU, Tanh等）。 第九章：卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器 详细阐述卷积层、池化层、全连接层的原理和作用。 介绍CNN在图像分类、目标检测、图像分割等领域的经典应用。 分析CNN的感受野、权值共享等关键概念。 第十章：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：处理序列数据 介绍RNN处理序列信息的能力，以及其在自然语言处理、时间序列预测中的应用。 深入讲解RNN的结构、训练中的梯度消失/爆炸问题。 详细阐述LSTM及其变体（GRU）如何通过门控机制有效解决长期依赖问题。 第四部分：高级主题与应用 第十一章：自然语言处理（NLP）：让机器理解人类语言 介绍文本预处理技术，如分词、词性标注、词形还原/词干提取。 讲解词嵌入技术（Word Embeddings），如Word2Vec, GloVe，以及其在语义表示中的作用。 介绍基于统计的模型（如N-gram）和基于深度学习的模型（如Seq2Seq, Transformer）在机器翻译、文本生成等任务中的应用。 第十二章：强化学习：通过交互学习最优策略 介绍强化学习的基本概念：智能体、环境、状态、动作、奖励。 讲解马尔可夫决策过程（MDP）及其核心要素。 介绍Q-Learning、SARSA等基于值函数的方法，以及深度Q网络（DQN）。 探讨策略梯度方法，理解其在连续动作空间中的应用。 第十三章：人工智能的实际应用领域 计算机视觉： 目标识别、人脸识别、自动驾驶。 自然语言处理： 智能助手、情感分析、问答系统。 推荐系统： 个性化推荐、协同过滤。 机器人学： 运动规划、导航。 医疗健康： 疾病诊断、药物研发。 金融科技： 欺诈检测、量化交易。 第十四章：构建与部署人工智能系统 讨论选择合适的开发框架（如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn）。 介绍模型训练、调优和优化的实践技巧。 探讨模型部署到生产环境的挑战与策略。 本书特色： 循序渐进的知识体系： 从基础概念逐步深入到复杂的模型和算法，确保读者能够轻松理解。 理论与实践相结合： 每一章节都配以清晰的理论解释和实例分析，帮助读者将知识融会贯通。 强调核心原理： 重点关注算法背后的数学原理和逻辑，帮助读者理解“为什么”这么做。 覆盖广泛的AI领域： 涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、强化学习等人工智能的核心分支。 前瞻性视角： 关注人工智能的最新发展趋势和伦理考量，引导读者对AI的未来有更深刻的认识。 本书适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生，也欢迎对人工智能技术感兴趣的从业人员和爱好者阅读。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握人工智能的基本原理和核心技术，为进一步深入研究或实际应用打下坚实的基础。
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