新一代信息技术与人工智能基础

图书标准信息

• 作者 江励
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2022-07
• 版次 1
• ISBN 9787121440656
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 252页
• 字数 400千字

【内容简介】

在梳理和总结信息技术和人工智能的最新技术及成果的基础上，依据高等院校相关课程培养目标，进行本书编写框架的设计及具体内容的组织。本书主要内容包括绪论、新一代信息技术与人工智能概述、新一代信息技术基础、人工智能基础、5G通信与物联网技术应用、大数据与云计算技术应用、人工智能技术应用—机器视觉和机器学习、人工智能技术应用—自然语言处理。

【作者简介】

江励，自动化专业研究生毕业，五邑大学任机械工程专业专任教师，承担和主持多项省部级教学改革研究课题，具有丰富的实践和教学经验。

【目录】

第1章　绪　论1

1.1　背景1

1.1.1　新一代信息技术2

1.1.2　人工智能3

1.1.3　新一代信息技术与人工智能3

1.2　学习目标4

第2章　新一代信息技术与人工智能概述5

2.1　5G?通信技术概述5

2.1.1  移动通信技术的发展演变6

2.1.2  5G?的发展现状7

2.1.3  5G?的特点和优势8

2.1.4  5G?的主要体系架构10

2.1.5  5G?的行业应用及对社会的重大影响10

2.2　物联网技术概述13

2.2.1  物联网的基本概念13

2.2.2  物联网技术的发展演变14

2.2.3  物联网技术的体系架构15

2.2.4  物联网的行业应用16

2.3　大数据与云计算技术概述19

2.3.1　大数据技术概述19

2.3.2　云计算技术概述24

2.4　人工智能概述30

2.4.1　人工智能的发展概况33

2.4.2　人工智能的内涵41

2.4.3　人工智能的应用领域44

2.4.4　新一代信息技术与人工智能的关系50

2.5　新一代信息技术、人工智能与社会51

2.5.1　新一代信息技术对社会发展和生产生活方式转变的推动53

2.5.2　大数据时代的个人隐私保护57

2.5.3　人工智能与社会伦理60

第3章　新一代信息技术基础63

3.1　信息论63

3.1.1　信息的基本概念63

3.1.2　信息传递的结构64

3.1.3　信息的度量64

3.1.4　通信信道67

3.1.5　信道容量68

3.2　现代编码技术69

3.2.1　现代通信系统及编码技术69

3.2.2　信源编码69

3.2.3　信道编码70

3.3　现代调制技术71

3.3.1　数字调制的基本概念71

3.3.2　现代数字调制技术72

3.4　大数据与云计算技术73

3.4.1　大数据处理核心技术74

3.4.2　大数据主要工具简介83

3.4.3　云计算处理核心技术88

3.4.4　云计算主要软件简介101

第4章　人工智能基础105

4.1　机器学习方法105

4.1.1　监督学习107

4.1.2　无监督学习110

4.1.3　半监督学习111

4.1.4　强化学习112

4.2　机器学习模式112

4.2.1　概率统计学习112

4.2.2　人工神经网络119

4.2.3　深度学习127

第5章　5G?通信与物联网技术应用141

5.1　5G?通信与物联网技术在车联网中的应用案例141

5.1.1　智能网联汽车的基本技术141

5.1.2　通信、物联网技术在智能网联汽车中的应用143

5.1.3　智能网联汽车的发展趋势147

5.2　5G?通信在远程操作中的应用案例148

5.2.1　实现远程操作的基本技术148

5.2.2　实现远程操作的处理流程及特点153

5.2.3　远程操作具体应用154

5.3　5G?通信与物联网技术在智能物流中的应用案例155

5.3.1　智能物流的基本技术155

5.3.2　5G?网络在物流行业中的应用优势分析155

5.3.3　基于?5G?网络的智慧化海量接入物流体系157

5.3.4　基于?5G?网络的新一代物流应用场景158

第6章　大数据与云计算技术应用161

6.1　大数据与云计算在智慧城市中的应用161

6.1.1　智慧城市建设的三个阶段162

6.1.2　时空数据和块数据在智慧城市中的作用162

6.1.3　大数据和云计算技术在智慧城市建设中的应用165

6.2　大数据与云计算技术在智慧交通中的应用168

6.2.1　智慧交通概况168

6.2.2　新技术的融合169

6.2.3　典型应用案例170

6.3　大数据与云计算技术在智能推荐系统中的应用171

6.3.1　智能推荐系统的概念171

6.3.2　智能推荐数据平台173

6.3.3　智能推荐系统典型应用案例177

第7章　人工智能技术应用—机器视觉和机器学习185

7.1　机器视觉在智能检测和定位中的应用185

7.1.1　机器视觉的概念187

7.1.2　机器视觉的特点188

7.1.3　机器视觉的任务188

7.1.4　机器视觉和其他领域的关系189

7.1.5　机器视觉系统的工作原理190

7.2　机器视觉在同步定位与建图中的应用192

7.2.1　深度视觉定位传感器193

7.2.2　定位问题194

7.2.3　SLAM?端优化理论196

7.2.4　闭环检测199

7.3　机器学习在数字三维建模中的应用199

7.3.1　基于计算机视觉三维重建应用案例199

7.3.2　基于计算机视觉三维重建过程分析200

7.3.3　SFM?与三维重建201

7.3.4　深度学习与三维重建204

7.4　深度学习在医学影像中的应用205

7.4.1　深度学习在医学影像中的自动化分割应用206

7.4.2　基于深度学习的乳腺癌影像分割的方法详解209

7.5　深度学习在面部表情识别中的应用212

7.5.1　基于深度学习的表情识别应用案例212

7.5.2　基于深度学习的表情识别开发过程213

第8章　人工智能技术应用——自然语言处理217

8.1　人工智能在机器翻译中的应用217

8.1.1　机器翻译简介217

8.1.2　基于深度学习的机器翻译方法221

8.2　人工智能在语音识别中的应用223

8.2.1　语音识别的基本概念223

8.2.2　基于编码器/解码器的语音识别方法224

8.2.3　语音识别的典型应用227

8.3　人工智能在智能文本创作中的应用228

8.3.1　智能文本创作系统简介228

8.3.2　诗歌语料库230

8.3.3　智能文本创作的方法231

8.4　人工智能在文本分类中的应用233

8.4.1　文本分类的基本概念233

8.4.2　文本情感分类的基本概念236

8.4.3　文本分类的方法238

参考文献241