• 人工智能技术及应用
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人工智能技术及应用

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作者程显毅 主编;任越美 ;孙丽丽

出版社机械工业出版社

出版时间2020-08

版次1

装帧其他

货号9787111660835

上书时间2024-11-28

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品相描述:八五品
图书标准信息
  • 作者 程显毅 主编;任越美 ;孙丽丽
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2020-08
  • 版次 1
  • ISBN 9787111660835
  • 定价 55.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 232页
  • 字数 374千字
【内容简介】
人工智能已经上升到了国家战略层面的高度。面对人工智能发展的浪潮与需求高等教育应主动变革,围绕国家人工智能出台的规划和政策,加快促进人工智能技术人才培养。本书以优化知识结构、培养10项能力为出发点,以实施素质教育、培养学生具有新一代人工智能应用意识为目标,以培养学生创新精神、创业能力为重点,以企业人才需求构建新的知识体系为主线。全书共16章,分为4篇:科普篇、行业应用篇、理论篇和创新创业篇。以朴素的语言和浅显的例子,用图文并茂的形式,向读者生动展示新一代人工智能的专业知识。
  《人工智能技术及应用》可作为普通高校各专业人工智能通识课程教材,也可作为人工智能爱好者参考书籍。
【作者简介】



【目录】
前言

科普篇

第1章拥抱人工智能

1.1人工智能就在你身边

1.2人工智能发展史

1.2.1计算驱动

1.2.2知识驱动

1.2.3数据驱动

1.3人工智能内涵与外延

1.4人工智能再认识

1.4.1三大流派

1.4.2三个层次

1.4.3知识体系

习题1

第2章新一代人工智能生态

2.1人工智能赖以生存的土壤——物联网

2.1.1物联网概念

2.1.2物联网技术架构

2.1.3物联网感知层关键技术

2.1.4可穿戴设备

2.2人工智能的算力——云计算

2.2.1云计算概念

2.2.2“云”服务

2.2.3云计算核心技术——虚拟化和分布式

2.2.4“云”分类

2.3人工智能的血液——大数据

2.3.1揭秘大数据

2.3.2数据→价值

2.3.3大数据思维

2.3.4Hadoop

2.4人工智能的安全保障——区块链

2.4.1从比特币说起

2.4.2比特币的底层技术

2.4.3区块链核心技术

2.4.4区块链应用

2.4.5区块链与人工智能的结合

2.5人工智能的编程语言——Python

2.5.1面向对象编程思想

2.5.2学习Python的理由

2.5.3Python的核心语法

2.6人工智能项目开发框架——PaddlePaddle

2.6.1PaddlePaddle简介

2.6.2AI Studio

习题2

行业应用篇

第3章AI+交通——改变人类的出行方式

3.1智能汽车时代

3.1.1智能汽车真的要来了

3.1.2智能汽车技术原理

3.1.3SAE分级标准

3.2智能交通系统

3.2.1智能交通系统构成

3.2.2智能交通应用场景

习题3

第4章AI+电商——精准营销

4.1人工智能给电商带来的五大改变

4.2人工智能革新电商的五大趋势

4.3无人零售

4.4智慧物流和智慧仓储

习题4

第5章AI+建筑——让生活舒心随性

5.1智能建筑

5.1.1智能建筑组成要素

5.1.2智能建筑概念

5.2智能家居

5.2.1智能家居分类

5.2.2智能家居技术特点

5.2.3智能家居产业

5.3智能厨房

习题5

第6章AI+教育——因材施教

6.1教育AI的技术构成

6.2早教机器人

6.3人工智能时代的教师职责

6.3.1提高教学的创新性

6.3.2增加教学的科技感

习题6

第7章AI+制造——改变人类的生产方式

7.1四次工业革命

7.2未来制造业畅想

7.2.1工业软件充斥整个制造业

7.2.2大数据驱动制造业向服务业转型

7.2.3制造业将成为信息产业的一部分

7.3机器人

7.3.1机器人组成

7.3.2机器人分类

7.4人工智能给制造业带来的优势

7.5人工智能在制造业的研究方向

7.5.1视觉检测

7.5.2视觉分拣

7.5.3故障预测

习题7

第8章AI+医疗——提升人类的健康水平

8.1人工智能在医疗中的应用

8.1.1疾病预测

8.1.2医学影像

8.1.3辅助诊疗

8.1.4医院管理

8.1.5虚拟助理

8.1.6健康管理

8.1.7辅助医学研究平台

8.1.8新药研发

8.2人工智能在医疗业面临的挑战

习题8

理论篇

第9章问题求解单元——搜索技术

9.1盲目搜索

9.1.1深度优先搜索

9.1.2宽度优先搜索

9.1.3回溯搜索

9.2启发式搜索

9.2.1A算法或A*算法

9.2.2模拟退火

9.2.3遗传算法

习题9

第10章知识表示单元——知识图谱

10.1知识图谱演化

10.2知识图谱基本原理

10.2.1认知智能是人工智能的高级目标

10.2.2知识图谱概念

10.2.3知识图谱模型

10.2.4知识图谱特点

10.2.5知识图谱的分类

10.3知识图谱应用场景

习题10

第11章知识发现单元——深度学习

11.1机器学习过程

11.2机器学习模型

11.3数据准备

11.3.1数据集划分

11.3.2数据标注

11.4学习方式

11.4.1有监督学习

11.4.2无监督学习

11.4.3概率图模型

11.4.4集成学习

11.5模型评估

11.5.1过拟合和欠拟合

11.5.2交叉验证

11.5.3混淆矩阵

11.6深度学习

11.6.1从神经网络谈起

11.6.2人工神经网络

11.6.3深度学习基本原理

11.6.4卷积神经网络CNN

11.7机器学习面临的挑战

习题11

第12章感知单元——视觉和语音

12.1计算机视觉基础

12.2计算机视觉任务

12.2.1图像分类

12.2.2目标检测

12.2.3目标跟踪

12.2.4语义分割

12.2.5实例分割

12.3语音识别

12.3.1语音识别基础

12.3.2语音识别系统

习题12

第13章理解单元——自然语言处理

13.1自然语言处理基础

13.2TF-IDF算法

13.3NLP常见任务

13.4NLP应用场景

13.4.1聊天机器人

13.4.2机器翻译

13.4.3垃圾邮件过滤

13.4.4信息提取

13.4.5文本情感分析

13.4.6自动问答

13.4.7个性化推荐

习题13

创新创业篇

第14章人工智能对社会的影响

14.1人工智能重新定义工作

14.1.1易被人工智能取代的职业:烦琐+重体力+无创意

14.1.2辩证思考:人工智能是否引发大量失业

14.1.3人工智能只是改变工作形式:工作由低级升为高级

14.2人工智能创业项目

习题14

第15章人工智能素养

15.1人工智能思维

15.1.1从互联网思维到人工智能思维

15.1.2什么是人工智能思维

15.2应具有的人工智能能力

15.2.1懂工具

15.2.2懂编程

15.2.3懂业务

15.2.4懂模型

习题15

第16章人工智能前沿

16.1人工智能还不能做什么

16.1.1跨领域推理

16.1.2抽象能力

16.1.3知其然,也知其所以然

16.1.4常识

16.1.5审美

16.1.6情感

16.2量子计算

16.3机器学习的未来

16.3.1深度学习理论和新型网络结构

16.3.2强化学习

16.3.3迁移学习

16.43D打印

16.4.13D打印机基本原理

16.4.23D打印机+人工智能

16.4.33D打印机发展

16.5AR与VR

16.5.1VR和AR的概念

16.5.2VR应用场景

16.5.3AR应用场景

16.6RPA

16.6.1RPA概述

16.6.2RPA相关技术

16.6.3RPA软件产品的选择

16.6.4财务RPA

16.7群体智能与仿生计算

16.7.1从蚁群算法说起

16.7.2智能体的体系结构

16.7.3多智能体系统

16.7.4仿生计算

习题16

附录

附录A人类智能和人工智能对比

附录B人工智能相关学科

参考文献
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