人工智能基础教程 机械工程 王忠,谢磊,汪卫星
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作者王忠,谢磊,汪卫星
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115615374
出版时间2023-07
装帧其他
开本16
定价49.8元
货号303_9787115615374
上书时间2024-12-30
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目录：
章 人工智能概述
本章要点
1.1 人工智能的基本概念
1.1.1 弱人工智能
1.1.2 强人工智能
1.1.3 超人工智能
1.2 人工智能的发展历程
1.2.1 国外发展历程
1.2.2 发展历程
1.3 人工智能的主流学派
1.3.1 符号主义学派
1.3.2 连接主义学派
1.3.3 行为主义学派
1.4 人工智能的典型技术
1.4.1 机器学
1.4.2 自然语言处理
1.4.3 计算机视觉
1.4.4 知识图谱
1.5 人工智能的应用现状
1.5.1 智能制造
1.5.2 智能安
1.5.3 智慧农业
1.5.4 智慧医疗
1.5.5 智能物流
1.5.6 智慧金融
1.5.7 自动驾驶
1.5.8 智慧零售
本章小结
课后题
第2章 积木编程
本章要点
2.1 初识sensestudy·ai实验台
2.1.1 sensestudy·ai实验台的特点
2.1.2 个sensestudy·ai积木程序
2.1.3 积木块的基本作
2.2 程序设计语言的基本元素
2.2.1 常量
2.2.2 变量
2.2.3 运算符
2.2.4 表达式及语句
2.3 程序控制结构
2.3.1 顺序结构
2.3.2 选择结构
2.3.3 循环结构
2.3.4 函数
2.4 列表
2.4.1 列表的定义
2.4.2 列表的基本作
2.4.3 列表的应用
本章小结
课后题
第3章 计算机视觉
本章要点
3.1 计算机视觉概述
3.1.1 计算机视觉的任务
3.1.2 计算机视觉应用范围
3.2 图像匹配
3.2.1 图像匹配简介
3.2.2 图像匹配算法
3.2.3 情绪识别
3.3 图像分割
3.3.1 图像分割简介
3.3.2 图像分割技术
3.4 目标检测
3.4.1 目标检测简介
3.4.2 目标检测难点
3.5 实验与实践
本章小结
课后题
第4章 自然语言处理
本章要点
4.1 自然语言处理的发展阶段
4.1.1 自然语言处理的基本任务
4.1.2 自然语言处理的发展
4.2 自然语言处理的概念表示
4.2.1 经典概念理论
4.2.2 原型理论
4.2.3 样例理论
4.3 自然语言处理的知识表示
4.3.1 产生式表示法
4.3.2 框架表示法
4.3.3 空间表示法
4.4 知识图谱
4.4.1 知识表示
4.4.2 知识抽取
4.4.3 知识图谱的向量表示方法
4.4.4 知识图谱查询语言sparol
4.5 语音处理
4.5.1 语音特征提取
4.5.2 语音识别框架
4.5.3 端到端的语音识别方法
4.5.4 语音合成
4.6 实验与实践
本章小结
课后题
第5章 机器学
本章要点
5.1 机器学概述
5.1.1 对于学的认知
5.1.2 机器学的概念
5.1.3 机器学的发展历程
5.1.4 机器学的研究现状及主流模型
5.1.5 大数据技术对机器学的影响
5.1.6 机器学的重要
5.1.7 传程与机器学的区别
5.1.8 机器学的分类
5.2 监督学
5.2.1 监督学简介
5.2.2 监督学工作流程
5.2.3 监督学的主要算法
5.3 无监督学
5.3.1 无监督学简介
5.3.2 k均值聚类算法
5.4 半监督学
5.5 强化学
5.6 实验与实践
本章小结
课后题
第6章 自动驾驶
本章要点
6.1 自动驾驶的概念
6.1.1 自动驾驶汽车
6.1.2 外自动驾驶的现状
6.1.3 人工智能技术在自动驾驶汽车上的应用
6.1.4 人工智能在自动驾驶中面临的挑战
6.2 自动驾驶的分级模式
6.3 自动驾驶的技术路线及涉及的软硬件
6.3.1 自动驾驶的两条技术路线
6.3.2 自动驾驶涉及的软硬件
6.4 实验与实践
本章小结
课后题
第7章 智能机器人
本章要点
7.1 智能机器人概述
7.1.1 机器人的起源与诞生
7.1.2 机器人的发展历程
7.1.3 智能机器人的分类
7.2 机器人中的智能技术
7.2.1 智能感知技术
7.2.2 智能人机交互技术
7.3 智能机器人的应用领域
7.3.1 科研国领域
7.3.2 服务领域
7.3.3 领域
7.3.4 农业领域
7.3.5 医用领域
7.4 实验与实践
本章小结
课后题
第8章 人工神经网络与深度耘
本章要点
8.1 人工神经网络与深度学概述
8.1.1 人工神经网络概述
8.1.2 深度学概述
8.1.3 前馈神经网络
8.1.4 卷积神经网络
8.2 欠拟合和过拟合
8.3 深度学的应用
8.3.1 物体检测
8.3.2 图像风格变换
8.3.3 语音识别
8.3.4 环境识别
8.4 实验与实践
本章小结
课后题
第9章 专家系统
本章要点
9.1 专家系统概述
9.1.1 专家系统的工作
9.1.2 专家系统中的解释器
9.2 专家系统实例
……
内容简介：
本书主要讲述人工智能的基础理论与案例实践。全书共9章，分别为人工智能概述、积木编程、计算机视觉、自然语言处理、机器学、自动驾驶、智能机器人、人工神经网络与深度学、专家系统。本书内容丰富，讲解细致，力求让读者全面地了解人工智能相关内容。本书还引入了人工智能通识课程台——eudyai实验台来展现相关技术应用，通过理论与实践相结合的方式使读者加深对相关内容的理解。
本书可作为高职高专院校、中等职业学校人工智能公共基础课程的教材，也可以作为电子信息、计算机相关专业的人工智能课程入门教材。
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