人工智能应用基础
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作者罗先进 沈言锦
出版社机械工业出版社
ISBN9787111679387
出版时间2021-05
装帧平装
开本16开
定价49.9元
货号1202354535
上书时间2024-09-04
商品详情
- 品相描述：全新
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前言
前 言
当今，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透，为经济社会发展注入了新的动能，并正在深刻改变着人们的生产生活方式。人工智能和机器人崛起的时代，被称为是“第四次工业革命”，这也反映了人们对于人工智能对社会经济产生重大影响的期待。人工智能的现状如何？它又将如何发展？这些都是学界较为关注的课题。
本书旨在提高学生的人工智能思维和人工智能素养，内容选取上力求突出人工智能的通识性和实用性，便于教学。全书共分6章：第1章介绍人工智能的基本概念和分类，并详细阐述图灵测试的思想和内容，以开阔读者的视野，引导学习者进入人工智能的天地。第2章介绍人工智能的发展史及各学派思想。第3章介绍人工智能的应用现状。第4章介绍人工智能关键技术，包括计算机视觉、机器学习、生物特征识别、自然语言处理、人机交互技术、知识工程。第5章介绍人工智能相关技术，包括机器人、计算机图形学、多媒体技术、可视化技术、数据库技术、数据挖掘、信息检索技术。第6章基于Python 的学习，介绍人工智能快速入门的实践路径。
本书编写遵循下列四个要点：（1）以深入浅出的方式，引发学习者的自我学习兴趣。（2）介绍基本概念或解释原理框架，让学习者能切实理解和掌握人工智能的基本原理及相关应用知识。（3）提供浅显易懂的案例，配合微课视频，善用学习金字塔的学习效能要求，便于学习者运用可视化的多元学习方式。（4）每章都设置了难度适中的习题测试，让学习者在测试后能够更自信地建构人工智能的基本观念与技术架构。
本书是**职教团队公共领域课题研究课题资助项目：人工智能和信息技术引领的职业院校教学改革融合研究与实践（GG2020070001）的研究成果之一。本书在编写过程中，参考了一些国内外书籍、期刊等文献资料，在此一并对这些文献的作者表示诚挚感谢。由于编者水平有限，对书中存在的疏漏之处，敬请广大院校师生提出意见和建议，以便再版时完善。
编 者
商品简介
本书是*职教团队公共领域课题研究课题资助项目：人工智能和信息技术引
领的职业院校教学改革融合研究与实践（GG2020070001）的研究成果之一。本书的编写思路
是提高学生的人工智能思维和人工智能素养，内容选取上力求突出人工智能的通识性和实用
性，便于教学。
全书主要分为三部分内容。首先概述了人工智能的基础知识，包括基本概念、发展简史、
应用现状；然后阐述了人工智能的核心知识，包括计算机视觉、机器学习、生物特征识别等
关键技术和机器人、计算机图形学、 多媒体技术等相关技术；*后介绍了Python 相关知识，
带领读者实现人工智能应用的快速入门，体现了理论教学和实践实训的有机统一。
本书配备了微课视频，读者只需用手机扫一扫书中二维码，就可以直接观看视频。
本书配有电子课件，凡使用本书作为教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.
cmpedu.com 下载。咨询电话：010-88379375。
本书既可作为高职高专及应用型本科的“人工智能应用基础”公共课教材，也可作为广
大人工智能爱好者的参考书。
目录
目 录
前 言
微课视频清单
第1章 人工智能绪论001
1.1 人工智能的基本概念和特征003
1.2 人工智能的分类004
1.3 人工智能与图灵测试008
习题测试011
第2章 人工智能的发展简史013
2.1 人工智能的孕育015
2.2 人工智能的形成020
2.3 人工智能的发展021
2.4 人工智能的各学派思想023
习题测试027
第3章 人工智能的应用现状029
3.1 人工智能与“人机大战”031
3.2 人工智能与智能助理035
3.3 人工智能与量子计算039
3.4 人工智能与自动驾驶043
3.5 人工智能与智慧教育056
3.6 人工智能与智能家居059
习题测试065
第4章 人工智能的关键技术069
4.1 计算机视觉071
4.2 机器学习074
4.3 生物特征识别077
4.4 自然语言处理082
4.5 人机交互技术086
4.6 知识工程089
习题测试093
第5章 人工智能的相关技术97
5.1 机器人99
5.2 计算机图形学104
5.3 多媒体技术110
5.4 可视化技术114
5.5 数据库技术121
5.6 数据挖掘技术127
5.7 信息检索技术132
习题测试136
第6章 人工智能应用快速入门——Python学习139
6.1 编写*个Python程序142
6.2 数值类型与字符串149
6.3 流程控制154
6.4 列表与元组162
6.5 字典与集合171
6.6 函数的使用179
6.7 类与对象184
6.8 模块的使用189
习题测试196
参考文献200
【前言】
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