当前位置:电子课本网 > 人教版 > 信息技术 > 高三信息技术选择性必修4 人工智能初步(人教中图版) > 

2.4.2K-均值聚类算法的一般流程

友情提示:扫描二维码关注官方公众号可快速搜索课本

上一章节:2.4.1认识基于距离的聚类   上一页下一页   下一章节:2.5神经网络与深度学习
友情提示:扫描二维码关注官方公众号可快速搜索课本
注:本站提供人民教育出版社高三选择性必修4 人工智能初步信息技术(人教中图版)电子版书本导航,供中小学、信息技术培训机构以及信息技术家教老师备课,高三学生预习和复习以提高学习成绩。由于我们不存储课本图片,点击上方图片将跳转到第三方网站进行阅读,若是您发现链接失效,可发邮件跟我们反馈。

人教版高三信息技术选择性必修4 人工智能初步目录

封面/前言/目录
第1章 人工智能概述
  主题学习项目:人工智能在身边
  1.1人工智能基础
  1.1.1初识人工智能
  1.1.2人工智能的基本特征
  1.2人工智能发展历程和现状
  1.2.1人工智能的发展历程

  1.2.2人工智能的发展现状
  1.3人工智能研究内容与应用
  1.3.1人工智能的主要研究内容
  1.3.2人工智能的应用
  总结评价
第2章 人工智能技术基本原理
  主题学习项目:智能技术初体验
  2.1知识表示与专家系统
  2.1.1知识表示
  2.1.2启发式搜索
  2.1.3贝叶斯推理
  2.1.4专家系统
  2.2回归算法
  2.2.1回归在学习中的应用
  2.2.2回归算法的一般流程
  2.3使用决策树进行分类
  2.3.1认识决策树
  2.3.2构造决策树的一般流程
  2.4使用K-均值算法进行聚类
  2.4.1认识基于距离的聚类
  2.4.2K-均值聚类算法的一般流程
  2.5神经网络与深度学习
  2.5.1人工神经网络
  2.5.2卷积神经网络与循环神经网络
  2.5.3深度学习及软硬件平台
  总结评价
第3章 人工智能领域应用
  主题学习项目:智能陪伴巧实践
  3.1计算机视觉
  3.1.1计算机视觉简介
  3.1.2计算机视觉的应用
  3.2自然语言处理
  3.2.1自然语言处理简介
  3.2.2自然语言处理的应用
  3.3机器理解与推理
  3.3.1机器理解与推理的发展和现状
  3.3.2人工智能与脑科学
  3.3.3认知推理的实践应用与展望
  3.4博弈决策
  3.4.1博弈决策的发展历程
  3.4.2强化学习及其应用
  3.5智能机器人
  3.5.1智能机器人简介
  3.5.2智能机器人应用实践
  总结评价
第4章 人工智能发展
  主题学习项目:优势局限之我见
  4.1价值和未来发展
  4.1.1人工智能的应用价值
  4.1.2人工智能的未来发展
  4.2伦理及安全挑战
  4.2.1人工智能的隐私挑战
  4.2.2人工智能的安全挑战
  4.2.3人工智能的伦理挑战
  4.3法规与应用规范
  4.3.1法规与责任
  4.3.2规范与安全
  总结评价