2009 IEEE Workshop on Hybrid Intelligent Models and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ieee

作者:

出品人:

页数:83

译者:

出版时间:2009-6-26

价格:USD 200.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781424427581

丛书系列:

图书标签:

• IEEE
• Hybrid Intelligent Models
• Applications
• Workshops
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Computational Intelligence
• Modeling
• Algorithms
• Data Analysis

《人工智能的演进与前沿：跨学科的融合与创新》 本书旨在深入探讨人工智能（AI）在21世纪初期的发展轨迹，聚焦于人工智能技术的创新性应用以及其在各个领域的融合潜力。我们特别关注那些能够突破传统AI界限，整合不同智能范式，以期实现更强大、更灵活、更具适应性智能系统的研究方向。 核心议题与研究范畴： 本书的核心聚焦于“混合智能模型”的构建与应用。这并非仅仅是简单叠加不同的AI技术，而是对不同智能理论和计算方法的深刻理解与有机结合。我们探讨以下几个关键的研究方向： 智能模型的混合与协同： 知识驱动与数据驱动的融合： 传统的AI方法常常偏重于基于知识工程的符号逻辑推理，而近年来，基于深度学习的数据驱动方法取得了巨大成功。本书将深入研究如何将这两者有机结合，利用知识图谱、本体论等显式知识来引导和约束数据驱动模型的学习过程，从而提高模型的解释性、鲁棒性以及在数据稀疏场景下的泛化能力。反之，也可以利用数据驱动的方法来发现和完善知识库。 符号AI与连接主义的桥梁： 探讨如何弥合符号AI（如逻辑推理、规划）与连接主义（如神经网络）之间的鸿沟。这包括开发能够从神经网络中提取符号规则的方法，以及设计能够与符号推理模块无缝集成的神经网络架构。 Such integration aims to combine the perceptual and learning capabilities of neural networks with the explicit reasoning and problem-solving abilities of symbolic AI. 贝叶斯方法与机器学习的结合： 深入研究贝叶斯推理在不确定性建模和决策制定中的作用，以及如何将其与现代机器学习算法（如深度学习）相结合，以构建能够量化不确定性、进行概率预测并支持更优决策的混合模型。 这将有助于解决数据噪声、模型不确定性等问题。 进化计算与机器学习的协同： 探索如何利用进化算法（如遗传算法、粒子群优化）来优化机器学习模型的结构、参数以及训练过程。 进化计算的全局搜索能力可以帮助克服局部最优问题，发现更优的模型配置。 智能应用的创新与拓展： 复杂系统建模与控制： 混合智能模型在处理非线性、高维度、动态变化的复杂系统方面展现出巨大潜力。本书将探讨如何利用混合模型来模拟、预测和控制生物系统、经济系统、交通系统、工业生产线等复杂场景，实现更精准的控制和更优化的资源配置。 人机协作与增强智能： 关注如何设计能够与人类用户有效协作的智能系统。这包括开发能够理解人类意图、提供个性化建议、协助完成复杂任务的AI助手，以及研究如何通过AI技术来增强人类的认知能力和决策效率，实现“人机共生”的智能形态。 跨模态信息融合： 探讨如何整合来自不同模态的信息（如文本、图像、音频、视频、传感器数据），构建能够进行多模态理解和推理的智能系统。 这对于开发更全面、更丰富的智能应用至关重要，例如能够理解一段视频内容的AI系统，或者能够根据文字描述生成图像的AI。 新兴领域的智能解决方案： 考察混合智能模型在机器人学、自然语言处理、计算机视觉、智能医疗、智能教育、金融科技等新兴领域的创新应用。 针对这些领域的特定挑战，提出定制化的混合智能解决方案。 理论基础与算法创新： 新型混合模型架构的设计： 提出和设计能够支持多种智能范式集成的全新模型架构，例如具有可解释模块的深度神经网络，或者能够进行符号推理的生成模型。 混合智能的学习算法： 研究能够有效地训练和优化混合智能模型的算法，包括同步学习、分层学习、迁移学习等技术。 不确定性与鲁棒性分析： 针对混合智能模型的性能，深入分析其在不确定环境下的行为，以及如何提高其对噪声、异常值和对抗性攻击的鲁棒性。 模型评估与验证： 探索更加全面和有效的混合智能模型评估方法，以衡量其在不同任务和场景下的表现。 本书的独特贡献： 本书并非简单罗列现有AI技术，而是着重于“融合”与“创新”的理念。我们强调通过跨学科的视角，将看似独立的智能理论和计算方法进行整合，以期创造出超越个体性能总和的“混合智能”。研究的出发点是解决当前AI技术面临的局限性，例如缺乏解释性、泛化能力不足、对大量标注数据依赖严重等问题，并为未来更通用、更强大的人工智能发展方向提供有益的探索和前瞻性的指导。 本书适合对人工智能的最新发展趋势、前沿研究方向以及跨学科融合应用感兴趣的研究人员、工程师、学生以及政策制定者。通过阅读本书，读者将能够对人工智能的未来发展获得更深刻的理解，并为相关领域的研究和应用提供新的思路和启发。

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