智能科学技术导论
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作者周昌乐 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111517030
出版时间2015-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数176页
定价30元
货号SC:9787111517030
上书时间2024-12-03
商品详情
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作者简介:
周昌乐，1990年毕业于北京大学理论计算机科学专业，获理学博士学位。现为厦门大学智能科学与技术系教授、博士生导师，福建省仿脑智能系统重点实验室主任。长期从事人工智能及多学科交叉领域的研究工作，研究成果涉及手写汉字识别、视觉注意计算、汉语隐喻理解、认知逻辑推理、中医辨证推演、汉语诗歌创作、数字古琴艺术、机器智能哲学、禅宗思想发凡等多个方面。目前主要开展心智仿造（意识建模、脑机协同、机器歌舞）、圣学发明、心法实证等方面的研究工作。先后被聘为计算机科学与技术、基础数学、语言学与应用语言学、中医诊断学、哲学（逻辑学、国学）等五个不同学科门类的博士生导师。
曾任浙江大学人工智能研究所副所长、厦门大学国家示范性软件学院首任院长、厦门大学信息科学与技术学院院长、厦门市第十届政协委员、厦门市科学技术协会副主席。目前担任中国人工智能学会理事、福建省人工智能学会理事长、清华大学智能技术与系统国家重点实验室学术委员、浙江大学语言与认知研究中心学术委员、厦门市信息化专家组组长。受聘为浙江大学、上海中医药大学、苏州大学、汕头大学、重庆大学等十余所高校的兼职教授。
精彩内容:
智能科学与技术专业是一个新兴的学科专业，也是一个发展极为迅速的学科专业。自北京大学2003年率先获教育部批准建立，并于2004年开始招收该专业本科学生以来，目前在全国已有10余所高校建立了智能科学与技术系，近30余所高校设置了智能科学与技术本科专业。
但是遗憾的是，由于属于尚在不断发展之中的新兴学科，该专业的教材建设相对滞后，特别是专业入门教材更为短缺，远远不能满足该专业的教学需求。
厦门大学是全国第三个建立智能科学与技术系的大学，并于2007年正式招生，开始了智能科学与技术专业本科生的培养。在该专业办学伊始，厦门大学智能科学与技术系就十分重视教学质量的管控，考虑到笔者从事人工智能研究的时间相对较长，因此推荐笔者承担该专业入门课程的教学任务。
鉴于教材缺乏，自从承担入门课程的教学以来，笔者便有意留心教材的撰写工作。虽然由于身体和出国原因，笔者担任的该课程教学任务曾经中断过一段时间，但教材的撰写却一直没有中断。2011年访学美国一年回国后，笔者又继续担任该入门课程的教学工作，开始采用初步撰写的教材进行授课，并取得了较为满意的教学效果。
现在，又经过4年的不断改进与讲授，该课程教材终于能够出版面世了。应该说，对于从未为本科生撰写过教材的笔者来说，能够为智能科学与技术专业的教材建设做出一点微薄的贡献，还是感到十分欣慰的。
本教材共分为五个部分。第一部分只包含第1章“概述”，旨在让学生了解智能科学与技术学科的概貌，包括学科内涵的界定说明、学科发展的简短历史以及有关人脑运作机制的论述。其中1.2节“智能简史”和1.3节“人脑机制”的撰写主要参考了《心脑计算举要》（周昌乐，2003）第1章的相关内容，并根据最近十几年的学术进展加以补充和完善。
第二部分只有第2章“算法运用”，旨在让学生了解智能科学与技术学科所依仗的算法工具，不但介绍算法及
...
内容简介:
本书主要围绕着学科内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等内容，涉及智能哲学、智能科学、智能技术、智能服务等多个方面。本书覆盖了智能科学与技术专业入门课程所必须掌握的核心知识，强调基础性、思想性和前沿性并重，主要包括学科基础、科学研究和技术应用等部分，学科基础部分涉及学科概述、算法运用和学科展望等方面的内容，科学研究部分涉及环境感知、思维动作、行为表现等方面的内容，技术应用部分则涉及智能接口、智能系统和智能社会等方面的内容。
目录:
前言
教学建议
第1章概述
1.1学科界定
1.1.1 作为新兴学科的内涵
1.1.2在信息学科中的地位
1.1.3推动社会进步的作用
1.2智能简史
1.2.1 智能科学的草创期
1.2.2智能科学的积累期
1.2.3 智能科学的成熟期
1.3人脑机制
1.3.1人脑结构功能定位
1.3.2神经细胞连接网格
1.3.3 心脑行为的自组织
本章小结和习题
第2章算法运用
2.1算法构造
2.1.1 界定算法的性质
2.1.2描述算法的伪码
2.1.3算法构造的过程
2.2算法结构
2.2.1选择结构
2.2.2迭代结构
2.2.3递归结构
2.3问题求解
2.3.1 空间搜索的问题求解
2.3.2 步步为营的归结策略
2.3.3 智力游戏的机器博弈
本章小结和习题
第3章环境感知
3.1视觉原理
3.1.1视觉神经通路
3.1.2知觉组织规律
3.1.3视觉感知经验
3.2机器视觉
3.2.1机器视觉概述
3.2.2视觉计算过程
3.2.3机器视觉环节
3.3景物理解
3.3.1 获取景物空间线索
3.3.2 马尔视觉计算理论
3.3.3视觉主动计算问题
本章小结和习题
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