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人工智能基础 简介
本书从经典人工智能入手,介绍知识表示、确定性推理、不确定性推理、专家系统和演化算法等。同时,也介绍了典型机器学习和深度学习的学习框架和方法,如决策树、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。另外,还以PyTorch、sklearn等为基础通过实践项目巩固人工智能的基础知识。
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