Foundations of Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hassanien, Aboul Ella (EDT)/ Abraham, Ajith (EDT)/ Herrera, Francisco (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:

价格:996.00

装帧:

isbn号码:9783642015328

丛书系列:

图书标签:

• AI
• 计算智能
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 优化算法
• 模糊逻辑
• 进化计算
• 数据挖掘
• 模式识别

《计算智能基础：探索智能涌现与机器思维的奥秘》 简介 本书《计算智能基础：探索智能涌现与机器思维的奥秘》是一部关于计算智能领域的深度探索之作，旨在为读者构建一个全面而扎实的理论框架，深入剖析人工智能的核心驱动力——计算智能的起源、发展脉络、关键技术以及未来的发展趋势。本书并非对特定计算智能书籍内容的复述，而是着眼于计算智能这一宏大概念本身，从其哲学根源、科学基础，到其在不同领域的技术实现与应用，进行一次系统性的梳理与阐释。我们将一同走进一个由数据、算法与智能交织而成的奇妙世界，理解机器如何“思考”，如何从复杂的数据中涌现出智能，并最终改变我们认知世界和改造世界的方式。 核心论点与结构安排 本书的核心论点在于，计算智能并非仅仅是一系列孤立的技术工具，而是一种全新的、基于计算模型来模拟、扩展和增强生物智能的范式。它强调的是从根本上理解智能的本质，并利用计算的力量来实现智能的涌现。本书的结构安排紧紧围绕这一核心论点展开，逻辑严谨，层层递进： 第一部分：智能的哲学根基与计算的起源 第一章：何为智能？——跨越学科的界定与挑战 本章将首先追溯人类对智能的思考历程，从古代哲学家关于心智的猜想，到现代认知科学、心理学、神经科学对智能的界定。我们将探讨智能的多元性，包括感知、学习、记忆、推理、规划、创造等不同维度，并讨论在计算机科学的语境下，如何将这些抽象概念转化为可操作的计算模型。同时，也会触及“强人工智能”与“弱人工智能”的哲学争论，以及图灵测试等经典命题，为后续的计算智能研究奠定思想基础。 第二章：计算的革命——从逻辑门到通用计算 本章将深入介绍计算科学的基石——计算的起源与发展。我们将回顾逻辑运算的数学基础，如布尔代数，介绍冯·诺依曼体系结构等早期计算机设计理念，以及“可计算性”理论的提出，例如丘奇-图灵论题。理解计算的本质，即信息处理和算法的执行，是理解计算智能的前提。本章将重点阐释计算能力如何从最初的简单数学运算，逐渐发展到能够处理复杂信息和模拟复杂系统的可能性。 第三章：连接的神经网络——生物启发的计算模型 在本章中，我们将目光聚焦于计算智能的一个重要灵感来源——生物神经网络。我们将介绍神经科学中关于神经元结构、信号传递、突触可塑性等基本原理，并重点阐述如何将这些生物学概念转化为人工神经网络模型。从早期的人工神经元模型，到多层感知机，再到更复杂的网络结构，本章将揭示生物启发式计算的强大潜力，为理解现代深度学习奠定基础。 第二部分：计算智能的核心技术与模型 第四章：神经网络的演进——从浅层到深度 作为计算智能最成功的代表之一，神经网络的演进将是本章的重点。我们将详细介绍不同类型的神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的突破，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的应用，以及Transformer架构如何彻底改变自然语言处理的格局。本章将不仅仅是介绍模型，更会探讨这些模型在解决实际问题时展现出的强大泛化能力和学习能力。 第五章：进化计算——模拟自然选择的智能 本章将介绍一类 inspired by biological evolution 的计算方法，即进化计算。我们将深入探讨遗传算法（GA）的工作原理，包括选择、交叉、变异等算子，以及它们如何通过模拟自然选择的过程来寻找最优解。此外，还会介绍差分进化（DE）、粒子群优化（PSO）等其他进化算法，并分析它们在解决复杂优化问题、参数调优等场景下的优势。 六章：模糊系统与专家系统——处理不确定性与知识表示 智能的另一个重要方面是处理不确定性和利用人类知识。本章将介绍模糊逻辑（Fuzzy Logic）的概念，它如何通过模糊集合和模糊规则来弥合精确计算与模糊现实之间的差距，并在控制系统、决策支持等领域得到广泛应用。同时，我们还将探讨专家系统（Expert Systems）的构建原理，即如何将领域专家的知识表示为规则库和推理引擎，从而模拟人类专家的决策过程。 第七章：机器学习的核心范式——监督、无监督与强化学习 机器学习是计算智能实现的核心驱动力。本章将对机器学习的三大范式进行深入剖析。首先，我们将详细介绍监督学习，包括分类和回归问题，以及常见的算法如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等。接着，我们将探讨无监督学习，如聚类、降维（PCA）等，以及它们如何从数据中发现隐藏的结构。最后，本章将重点介绍强化学习（RL），它如何通过智能体与环境的交互来学习最优策略，并在机器人控制、游戏AI等领域取得显著成就。 第三部分：计算智能的应用领域与前沿探索 第八章：感知智能——让机器“看”懂世界 本章将聚焦于计算智能在感知领域的应用，特别是计算机视觉。我们将探讨图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等关键技术，以及它们是如何利用深度学习模型（如CNN）实现的。此外，还会涉及图像生成、风格迁移等更具创造性的应用。 第九章：认知智能——赋予机器“理解”与“交流”的能力 本章将深入探讨计算智能在自然语言处理（NLP）领域的进展。我们将分析文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成等任务，并重点介绍基于RNN、LSTM以及Transformer的语言模型（如BERT、GPT系列）如何极大地提升了机器理解和生成人类语言的能力。 第十章：决策与规划智能——让机器“行动”与“优化” 本章将关注计算智能在决策和规划方面的应用。我们将探讨如何利用强化学习、规划算法以及优化技术来解决机器人路径规划、自动驾驶决策、供应链管理、资源调度等复杂问题。本章将强调如何将计算智能的预测能力与决策能力相结合，以实现更智能的自主系统。 第十一章：计算智能的伦理、挑战与未来展望 在本书的最后一章，我们将回归到计算智能的深层影响。本章将讨论计算智能发展带来的伦理问题，例如数据隐私、算法偏见、就业影响、以及潜在的安全风险。我们将探讨如何构建负责任的AI，以及如何应对这些挑战。最后，我们将展望计算智能的未来发展方向，包括通用人工智能（AGI）的可能性、人机协作的新模式、以及计算智能如何进一步赋能科学研究、医疗健康、环境保护等各个领域，从而描绘出一幅更加智能、更加美好的未来图景。 本书特点 理论与实践并重： 本书在介绍计算智能的理论基础的同时，也穿插了大量实际应用的案例和技术细节，帮助读者建立起完整的知识体系。 跨学科视角： 本书融合了计算机科学、数学、神经科学、哲学等多个学科的知识，为读者提供一个更广阔的视野来理解计算智能。 前瞻性与批判性： 本书不仅介绍了当前计算智能的热点技术，也对未来的发展趋势进行了深入的思考和预测，并对潜在的挑战提出了批判性的分析。 适合读者： 本书适合对人工智能、机器学习、数据科学等领域感兴趣的本科生、研究生、研究人员，以及希望了解计算智能核心理念的行业从业者。 结语 《计算智能基础：探索智能涌现与机器思维的奥秘》是一次深入人心的旅程，它邀请您一同解锁智能的密码，理解机器如何从数据中学习，如何做出决策，如何与世界互动。我们相信，通过对计算智能基础的深入理解，读者将能够更好地把握人工智能发展的脉搏，并为未来的智能时代贡献自己的力量。

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