人工智能基础：自然语言处理与数据挖掘

"《人工智能基础》(Fundamentals of Artificial Intelligence)是K.R.Chowdhary撰写的一本深入介绍人工智能的著作，涵盖了自然语言处理、数据挖掘、启发式搜索、计算机视觉、信息检索和信息抽取等多个关键领域。这本书由Springer Nature India Private Limited于2020年出版，具有ISBN号978-81-322-3970-3（纸质版）和978-81-322-3972-7（电子版）。" 人工智能基础是理解并构建智能系统的基石，它包括多个子领域： 1. **自然语言处理(NLP)**：NLP是使计算机理解和生成人类语言的科学。这涉及到语法分析、语义理解、情感分析、机器翻译等技术，是人机交互的重要部分。在实际应用中，NLP被广泛用于聊天机器人、语音识别、文本分类和问答系统。 2. **数据挖掘**：数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程。它包括预处理、模式识别和知识提取等步骤。常见的数据挖掘方法有分类、聚类、关联规则学习等，应用于推荐系统、市场趋势预测和欺诈检测等领域。 3. **启发式搜索**：启发式搜索是AI中的一种问题解决策略，通过利用问题的特定知识来指导搜索，以提高效率。A*算法是启发式搜索的一个经典例子，它结合了最佳优先搜索和启发式函数，用于找到从起点到目标的最短路径。 4. **计算机视觉**：计算机视觉是让机器“看”并理解图像和视频的领域。它涉及图像处理、特征检测、目标识别和场景理解等技术，广泛应用于自动驾驶、监控系统、医疗影像分析等。 5. **信息检索**：信息检索是关于如何高效地从大量文档或数据库中找到相关信息的技术。它包括关键词搜索、查询理解、相关性排名等，如搜索引擎的工作原理。 6. **信息抽取**：信息抽取是从非结构化文本中提取结构化信息的过程。这有助于自动化知识库的构建，例如从新闻报道中提取事件、人物和地点。 这本书的内容不仅涵盖了这些领域的基本概念，也可能会探讨更高级的主题，如深度学习、神经网络、强化学习等，这些都是现代人工智能发展中的核心组成部分。通过学习这些基础知识，读者可以构建对AI系统的深刻理解，并具备开发和应用AI解决方案的能力。