人工智能技术与行业应用
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天津西青
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作者李媛媛、万卫兵、张红兵、杨红军 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302675808
出版时间2024-11
装帧平装
开本其他
定价59元
货号1203465749
上书时间2024-12-16
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商品详情
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作者简介
李媛媛，教授，硕导，东华大学工学博士，美国加州大学洛杉矶分校高级访问学者。现任上海工程技术大学电子电气工程学院党委副书记、院长。中国人工智能学会智能服务专委会委员、中国自动化学会标准化工作委员会委员。近五年主持科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目子课题、国家自然科学基金青年基金项目、浦东新区科委产学研合作项目、企业委托等项目。获上海市科技进步三等奖、上海市一流本科课程，在国内外刊物上发表论文50余篇，授权及申请发明专利多项，主编教材多本。
目录
目录
第1章 人工智能概论
1.1人工智能的定义 /
1.2人工智能的发展 /
1.2.1人工智能的孕育和发展阶段 /
1.2.2人工智能的形成阶段 /
1.2.3人工智能的发展阶段 /
1.3人工智能的研究方法 /
1.3.1人工智能的结构模拟 /
1.3.2人工智能的功能模拟 /
1.3.3人工智能的行为模拟 /
1.3.4人工智能的集成模拟 /
1.4机器智能研究领域 /
1.4.1机器思维的概念 /
1.4.2机器感知的概念 /
1.4.3机器行为的概念 /
1.4.4机器学习的概念 /
1.5人工智能研究领域 /
1.5.1计算智能与分布智能 /
1.5.2智能体系统的概念 /
1.5.3人工心理与人工情感 /
1.5.4认知智能与深度学习 /
1.5.5边缘智能的概念 /
1.6人工智能的典型应用 /
1.6.1人工智能在普通领域的应用 /
1.6.2人工智能在ChatGPT领域的应用 /
参考文献 /
第2章 知识表示与特征工程
2.1状态空间表示 /
2.1.1问题状态描述 /
2.1.2状态空间表示应用 /
2.2问题规约表示 /
2.2.1问题规约描述 /
2.2.2问题规约应用 /
2.2.3与或图表示 /
2.3谓词逻辑表示 /
2.3.1逻辑学基础 /
2.3.2谓词演算 /
2.3.3基本谓词公式 /
2.3.4置换与合一 /
2.3.5谓词逻辑表示方法 /
2.4语义网络表示 /
2.4.1语义网络描述 /
2.4.2基本语义关系 /
2.4.3语义网络推理 /
2.5框架表示 /
2.5.1框架表示描述 /
2.5.2框架表示推理 /
2.6特征构建 /
2.6.1常用的特征构建方法 /
2.6.2特征提取 /
2.7特征选择 /
2.7.1特征选择的基本原则 /
2.7.2基于统计特性的特征选择 /
2.7.3基于模型的特征选择 /
参考文献 /
第3章 机器学习基础
3.1机器学习的定义和发展 /
3.1.1机器学习的定义 /
3.1.2机器学习的发展 /
3.2归纳学习 /
3.2.1逻辑回归 /
3.2.2聚类算法 /
3.2.3降维算法 /
3.3决策树学习 /
3.3.1决策树构造算法 /
3.3.2决策树学习算法 /
3.4类比学习 /
3.4.1类比学习的定义 /
3.4.2类比学习的研究类型 /
3.5解释学习 /
3.5.1解释学习的基本研究 /
3.5.2解释学习算法 /
3.6分类算法 /
3.6.1支持向量机 /
3.6.2基于概率论的方法——朴素贝叶斯法 /
参考文献 /
第4章 深度学习
4.1深度学习的定义与特点 /
4.1.1深度学习的起源 /
4.1.2深度学习的发展 /
4.1.3深度学习的成功案例 /
4.1.4深度学习的特点 /
4.2基础神经网络 /
4.2.1神经网络的发展 /
4.2.2人工神经网络原理 /
4.2.3神经网络模型 /
4.2.4线性回归 /
4.2.5归一化指数函数回归 /
4.2.6多层感知机 /
4.2.7卷积神经网络 /
4.2.8循环神经网络 /
4.3现代卷积神经网络 /
4.3.1深度卷积神经网络 /
4.3.2使用块的网络 /
4.3.3网络中的网络 /
4.3.4含并行连接的网络 /
4.3.5批量规范化 /
4.3.6残差网络 /
4.3.7稠密连接网络 /
4.4注意力机制及Transformer算法 /
4.4.1注意力提示 /
4.4.2注意力评分函数 /
4.4.3多头注意力机制 /
4.4.4自注意力机制 /
4.4.5Transformer算法 /
参考文献 /
第5章 专家系统
5.1专家系统概述 /
5.1.1专家系统的分类 /
5.1.2专家系统的功能 /
5.1.3专家系统的基本特征 /
5.2专家系统的结构 /
5.2.1专家系统的结构特征 /
5.2.2专家系统的作用和意义 /
5.3基于规则的专家系统 /
5.3.1基于规则的专家系统描述 /
5.3.2基于规则的专家系统的基本结构 /
5.3.3基于规则的专家系统的推理机制 /
5.3.4冲突规则的解决方法 /
5.4基于框架的专家系统 /
5.4.1基于框架的专家系统概述 /
5.4.2基于框架的专家系统的结构 /
5.5基于模型的专家系统 /
5.5.1基于模型的专家系统概述 /
5.5.2基于模型的专家系统的基本特征 /
5.6基于Web的专家系统 /
5.6.1基于Web的专家系统概述 /
5.6.2模型转换专家系统的网络支持 /
5.7新型专家系统 /
5.7.1新型专家系统的特征 /
5.7.2分布式专家系统 /
5.7.3新型推理系统 /
参考文献 /
第6章 人工智能架构与系统
6.1人工智能算法硬件加速 /
6.1.1AI硬件的发展历程 /
6.1.2硬件加速的实现 /
6.2常用的AI模型开发框架 /
6.2.1Caffe框架 /
6.2.2TensorFlow框架 /
6.2.3PyTorch框架 /
6.2.4MindSpore框架 /
6.2.5PaddlePaddle框架 /
6.3人工智能与云原生 /
6.3.1云原生的定义 /
6.3.2主要的云原生技术 /
6.3.3云原生的优势与挑战 /
6.3.4人工智能与云原生结合的优势 /
6.4人工智能与边缘计算 /
6.4.1边缘计算的定义 /
6.4.2主要的边缘计算技术 /
6.4.3边缘计算的优势与挑战 /
6.4.4边缘智能中的协同计算 /
参考文献 /
第7章 案例分析
7.1人工智能在软件开发设计领域的应用 /
7.1.1背景技术 /
7.1.2问题及挑战 /
7.1.3解决方案 /
7.1.4结论 /
7.2人工智能在生产制造领域的应用 /
7.2.1背景技术 /
7.2.2问题和挑战 /
7.2.3解决方案 /
7.2.4结论 /
7.3人工智能在设备运维领域的应用 /
7.3.1背景技术 /
7.3.2问题及挑战 /
7.3.3解决方案 /
7.3.4结论 /
7.4人工智能在售后服务领域的应用 /
7.4.1背景分析 /
7.4.2问题与挑战 /
7.4.3解决方案 /
7.4.4结论 /
参考文献 /
内容摘要
本教材包括七章内容分别介绍人工智能概论、知识表示与特征工程、机器学习、深度学习、专家系统、人工智能架构与系统与案例分析相关内容，旨在全面且深入浅出地介绍人工智能的基础知识和实现的基本技术，并结合典型企业案例分析，紧跟时代潮流，注重技术的发展与革新。该教材充分体现智能科学与技术、人工智能方向高端人才培养的目标定位，尤其针对应用型地方高校的本科生以及研究生人才培养方案与路径，联合企业充分展示产教融合相关场景及案例。
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