人工智能導論習題與實驗指導

李維、韓慧、蔡娟

人工智能導論習題與實驗指導 預覽內頁
  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2026-07-01
  • 售價: $294
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302720363
  • ISBN-13: 9787302720362
  • 相關分類: Machine Learning

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人工智能導論習題與實驗指導-preview-1

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KMeans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TFIDF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

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