浙教版高三信息技術(shù)選擇性必修4 人工智能初步目錄
第一章 智能之路:歷史與發(fā)展
1.1 人工智能的起源
1.2 人工智能的現(xiàn)狀與發(fā)展
第二章 智能之源:算法與模型
2.1 類腦計(jì)算
2.2 邏輯推理
2.3 基于搜索的問題求解
2.4 決策樹
2.5 回歸分析
2.6 貝葉斯分析
2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
2.8 混合增強(qiáng)智能
第三章 智能之力:賦能之術(shù)
3.1 對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘:知識挖掘
3.2 對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí):模式挖掘
3.3 對數(shù)據(jù)進(jìn)行合成:創(chuàng)意智能
第四章 智能之用:服務(wù)社會
4.1 “智能+X”推動(dòng)社會進(jìn)步
4.2 自然語言理解:機(jī)器翻譯
4.3 智能模擬:人機(jī)博弈
4.4 智能控制:無人駕駛車系統(tǒng)
4.5 混合智能:腦機(jī)接口
4.6 人工智能發(fā)展對社會的潛在影響
第五章 智能之基:倫理與安全
5.1 概述
5.2 人工智能倫理
5.3 人工智能安全
1.1 人工智能的起源
1.2 人工智能的現(xiàn)狀與發(fā)展
第二章 智能之源:算法與模型
2.1 類腦計(jì)算
2.2 邏輯推理
2.3 基于搜索的問題求解
2.4 決策樹
2.5 回歸分析
2.6 貝葉斯分析
2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
2.8 混合增強(qiáng)智能
第三章 智能之力:賦能之術(shù)
3.1 對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘:知識挖掘
3.2 對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí):模式挖掘
3.3 對數(shù)據(jù)進(jìn)行合成:創(chuàng)意智能
第四章 智能之用:服務(wù)社會
4.1 “智能+X”推動(dòng)社會進(jìn)步
4.2 自然語言理解:機(jī)器翻譯
4.3 智能模擬:人機(jī)博弈
4.4 智能控制:無人駕駛車系統(tǒng)
4.5 混合智能:腦機(jī)接口
4.6 人工智能發(fā)展對社會的潛在影響
第五章 智能之基:倫理與安全
5.1 概述
5.2 人工智能倫理
5.3 人工智能安全
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- 〖秋天〗 “鏡水夜來秋月,如雪!
- 〖秋天〗 “今日暫同芳菊酒,明朝應(yīng)作斷蓬飛!
- 〖秋天〗 “桂花浮玉,正月滿天街,夜涼如洗!
- 〖秋天〗 “客睡何曾著,秋天不肯明。”
- 〖秋天〗 “白云映水搖空城,白露垂珠滴秋月!
- 〖秋天〗 “采菱人語隔秋煙,波靜如橫練!
- 〖秋天〗 “只有一枝梧葉,不知多少秋聲!
- 〖秋天〗 “曉迎秋露一枝新,不占園中最上春!
- 〖秋天〗 “船動(dòng)湖光滟滟秋,貪看年少信船流!
- 〖秋天〗 “求得人間成小會,試把金尊傍菊叢。”
- 〖秋天〗 “寒更承夜永,涼夕向秋澄!
- 〖秋天〗 “鵲飛山月曙,蟬噪野風(fēng)秋!
- 〖秋天〗 “秋色到空閨,夜掃梧桐葉!
- 〖秋天〗 “故鄉(xiāng)籬下菊,今日幾花開!
- 〖秋天〗 “秋夜訪秋士,先聞水上音。”
- 〖秋天〗 “小溪清水平如鏡,一葉飛來浪細(xì)生!
- 〖秋天〗 “秋容淺淡映重門,七節(jié)攢成雪滿盆!
- 〖秋天〗 “如何肯到清秋日,已帶斜陽又帶蟬。”
- 〖秋天〗 “枕簟溪堂冷欲秋。斷云依水晚來收!
- 〖秋天〗 “鳥下綠蕪秦苑夕,蟬鳴黃葉漢宮秋!
- 〖秋天〗 “寒山幾堵,風(fēng)低削碎中原路,秋空一碧無今古!
- 〖秋天〗 “北郭清溪一帶流,紅橋風(fēng)物眼中秋,綠楊城郭是揚(yáng)州!
- 〖秋天〗 “雨過一蟬噪,飄蕭松桂秋!
- 〖秋天〗 “深秋絕塞誰相憶,木葉蕭蕭!
- 〖秋天〗 “蒂有余香金淡泊,枝無全葉翠離披。”
- 〖秋天〗 “濃霧知秋晨氣潤,薄云遮日午陰涼,不須飛蓋護(hù)戎裝。”
- 〖秋天〗 秋天〗 “一點(diǎn)烽傳散關(guān)信,兩行雁帶杜陵秋!
- 〖秋天〗 “自有多情處,明月掛南樓!
- 〖秋天〗 “白雁亂飛秋似雪,清露生涼夜!