人工智能入门(1～4册)

图书标准信息

• 作者 陈玉琨 著
• 出版社 商务印书馆
• 出版时间 2019-05
• 版次 1
• ISBN 9787100173711
• 定价 16.50元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 92页
• 丛书 人工智能入门

【内容简介】

《人工智能入门》 （全四册）教材由全球领先的人工智能平台公司、全球具价值的 AI 创新企业人商汤研究团队，联手全国知名教育专家和优秀中学教师共同编写。

 

本书系面向初中学生，以及初中文化程度以上读者，一共分为四册，九个章节。整体内容图文并茂，包括人工智能概览、简单的判断、机器视觉入门、图像理解入门、语音识别入门、自然语言处理、简单机器决策和开放实验与思考。考虑到学生的认知规律，在具体章节编排上基于应用穿插推进，使学习过程与生活应用相配合。每章以相关生活场景引入，通过对相关问题的思考，对知识进行循序渐进的传递。每章穿插编程练习和小项目，结合丰富的虚拟平台和小车教具，鼓励发展学生的动手能力与创造能力，对基础的编程教育也进行了普及。

 

《人工智能入门》 （第三册），讲述了人工智能远处不在，它的自然语言处理能力能够帮助人类解决一些难以解决的问题，让我们跟着书中的知识点一起深度去理解它的图像处理。

 

★人工智能的自然语言处理——智能英文文章分析

 

自然语言处理一直是人工智能的核心问题之一，它离我们并不遥远, 翻译软件可以实现主流语言之间的转换; 智能音箱可以跟我们聊天, 按照我们的指令做一些简单的事情; 新闻网站能够根据我们的兴趣找到相关主题的文章推荐给我们。这些产品中都应用了自然语言处理的技术。书中可以让计算机帮助读者去自动分析一篇英语文章的难度，通过自然语言处理技术来解决问题，理解英语文章中的难点。

 

 

 

★深度图像理解，让人工智能更加智能

 

在早期, 机器学习方法可以应用在邮件分类、推荐系统等实际的场景中。但是, 对于图像、声音这种较复杂的数据, 传统的机器学习方法就有较大的局限性。2012 年前后, 逐渐发展成熟的深度学习, 开始突破传统机器学习方法的局限性, 使得计算机在图像、声音等领域中的性能超过人类, 成为当前这一波人工智能浪潮的重要推动力。书中以图像理解为入口, 初步地认识深度学习。

 

【作者简介】

主编：

 

陈玉琨，华东师范大学教授，博士生导师，华东师范大学考试与评价研究院院长。主要著作有《教育评估的理论和技术》（广东高等教育出版社，1987年）、《教育学文集教育评价》（人民教育出版社，1989年），《中国高等教育评价论》（广东高等教育出版社，1993年）、《现代教育管理技术》（上海科技出版社，1994年）、《教育评价学》（人民教育出版社，1999年12月）等，论文有《教育质量本质探析》等近百篇。

 

 

 

 

 

执行主编：

 

林达华

 

商汤科技联合创始人；香港中文大学信息工程系教授；香港中文大学-商汤科技联合实验室主任。林教授在2004年于中国科学技术大学获得学士学位，在2006年于香港中文大学获得信息工程硕士学位，在2012年于美国麻省理工学院获得计算机科学博士学位。他在2012年到2014年于芝加哥丰田科技研究院任研究助理教授，在2014年8月到香港中文大学任教。林教授在计算机视觉，概率推断，与深度学习方面有广泛的研究经历，并在多个课题上取得突出成绩。他在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/PAMI等计算机视觉与机器学习会议与期刊发表70多篇论文。他在贝叶斯非参建模方面的开创性工作于2010年获得机器学习领域国际会议NIPS的佳学生论文奖。他分别在2009年与2011年获得计算机视觉高学术会议ICCV的杰出评审员奖。他曾指导香港中文大学的研究团队参加ImageNet和ActivityNet竞赛，获得多个冠军。此外，他也担任CVPR，ECCV，BMVC，ACMMultimedia等主要国际会议的领域主席（AreaChair）。

 

 

 

顾建军

 

南京师范大学教育科学学院院长、教育科学研究院院长、博士生导师。国务院学位委员会学科评议组（教育学）成员，教育部高中通用技术课程标准修订组组长，教育部课程中心K12技术与工程教育南京师大基地负责人，国际技术与工程教育组织中国中心主任，中国教育装备协会副理事长，中国职业安全教育研究会理事长，世界创客教育联盟执行主席。

 

【目录】

第六章  自然语言处理——智能英文文章分析
  6.1  字字珠玑：计算机如何表示文本
  6.2  雕章琢句：文本的输入和处理
  文本的输入
  分词
  列表
  6.3  层出叠见：如何建立词频字典
  词频
  字典类型
  自动统计词频
  6.4  物以类聚：文本特征和分类
  文本特征
  分类
  本章小结
第七章  深度图像理解
  7.1  众里寻他：从看见到看懂
  7.2  一斑窥豹：利用特征完成图像识别
  轮廓特征提取
  7.3  深谋远虑：深度学习初识
  卷积神经网络
  端到端学习
  7.4  一叶知秋：人脸属性——深度
  学习特征的进一步体验
  7.5  蓦然回首：相机如何找到你
  全图上的人脸检测(拓展选修)
  7.6  未来可期：深度学习的应用
  视频监控
  无人驾驶
  自动驾驶的分级
  医疗图像
  深度强化学习
  本章小结

内容摘要
《人工智能入门》（全四册）教材由全球领先的人工智能平台公司、全球最具价值的AI创新企业人商汤顶级研究团队，联手全国知名教育专家和优秀中学教师共同编写。
本书系面向初中学生，以及初中文化程度以上读者，一共分为四册，九个章节。整体内容图文并茂，包括人工智能概览、简单的判断、机器视觉入门、图像理解入门、语音识别入门、自然语言处理、简单机器决策和开放实验与思考。考虑到学生的认知规律，在具体章节编排上基于应用穿插推进，使学习过程与生活应用相配合。每章以相关生活场景引入，通过对相关问题的思考，对知识进行循序渐进的传递。每章穿插编程练习和小项目，结合丰富的虚拟平台和小车教具，鼓励发展学生的动手能力与创造能力，对基础的编程教育也进行了普及。
《人工智能入门》（第三册），讲述了人工智能远处不在，它的自然语言处理能力能够帮助人类解决一些难以解决的问题，让我们跟着书中的知识点一起深度去理解它的图像处理。
★人工智能的自然语言处理——智能英文文章分析自然语言处理一直是人工智能的核心问题之一，它离我们并不遥远,翻译软件可以实现主流语言之间的转换;智能音箱可以跟我们聊天,按照我们的指令做一些简单的事情;新闻网站能够根据我们的兴趣找到相关主题的文章推荐给我们。这些产品中都应用了自然语言处理的技术。书中可以让计算机帮助读者去自动分析一篇英语文章的难度，通过自然语言处理技术来解决问题，理解英语文章中的难点。
★深度图像理解，让人工智能更加智能在早期,机器学习方法可以应用在邮件分类、推荐系统等实际的场景中。但是,对于图像、声音这种较复杂的数据,传统的机器学习方法就有较大的局限性。2012年前后,逐渐发展成熟的深度学习,开始突破传统机器学习方法的局限性,使得计算机在图像、声音等领域中的性能超过人类,成为当前这一波人工智能浪潮的重要推动力。书中以图像理解为入口,初步地认识深度学习。