编辑推荐
本书以朴素的语言和浅显的例子，以图文并茂的形式，向读者展示新一代人工智能的专业知识。
内容简介
人工智能的发展已经成为我国国家战略与未来趋势。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，加快促进人工智能服务技术人才培养。
本教材以优化知识结构、10项能力培养为出发点，以实施素质教育、培养学生拥有新一代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16章，分为4篇：科普篇、行业应用篇、理论篇和创新创业篇。
展开全文
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 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
- 2.3.4 Hadoop
- 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
- 2.5.3 Python的核心语法
- 2.6 人工智能项目开发框架——PaddlePaddle
- 2.6.1 PaddlePaddle简介
- 2.6.2 AI 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 智能汽车技术原理
- 3.1.2 SAE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 人工智能在医疗领域面临的挑战
- 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
- 9.2.1 A算法或A∗算法
- 9.2.2 模拟退火
- 9.2.3 遗传算法
- 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
- 13.2 TF-IDF算法
- 13.3 NLP常见任务
- 13.4 NLP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
- 16.4 3D打印
- 16.4.1 3D打印机基本原理
- 16.4.2 3D打印机+人工智能
- 16.4.3 3D打印机发展
- 16.5 AR与VR
- 16.5.1 VR和AR的概念
- 16.5.2 VR应用场景
- 16.5.3 AR应用场景
- 16.6 RPA
- 16.6.1 RPA概述
- 16.6.2 RPA相关技术
- 16.6.3 RPA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
- 封底
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版权信息
出版社：机械工业出版社
出版时间：2020
作者：程显毅
温馨提示：
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