本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。
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编辑推荐
一部全面解读人工智能历史、当下与未来的作品。
内容简介
人工智能是引领未来的新兴战略性技术，可以在推动新一轮科技革命和产业变革的过程中产生深刻影响。
本书深度解读了人工智能的概念、技术架构，以及生成式人工智能的逻辑与应用；全面解析了人工智能在医疗、生活、金融、教育、媒体、安防、汽车、工业制造等行业的融合应用与发展；同时深入剖析了人工智能的创业前景，以及人工智能时代的教育和自我成长的方式。
全书内容通俗易懂，旨在使读者了解人工智能的本质、核心技术、应用情况等相关知识，为更好地迎接并把握智能时代做好准备。
本书既适合对人工智能感兴趣、想全面了解人工智能的人士阅读，也可以作为各大院校相关专业课程的参考用书。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权页
- 内容提要
- 本书编委会
- 前言
- 第一章 人工智能——数字时代的新技术革命
- 一、人工智能到底是什么
- （一）能够完成不可思议的任务的计算机程序
- （二）模仿人类思考方式的计算机程序
- （三）模仿人类行为的计算机程序
- （四）懂得深度学习的计算机程序
- （五）关于智能主体的研究与设计的学问
- 二、对人工智能的误解
- （一）“恐怖谷”理论
- （二）人工智能威胁论
- （三）人工智能将拥有自我意识
- （四）人工智能将拥有和人类一样的情感
- （五）人工智能因其高智能将不会犯任何错误
- （六）一个简单的修补程序将解决人工智能的控制问题
- （七）应用人工智能系统只是AGI的有限版本
- （八）有一个万能的人工智能系统解决方案
- （九）人工智能都是关于大数据的
- 三、人工智能发展的三次热潮
- （一）第一次热潮：图灵测试（20世纪50—60年代）
- （二）第二次热潮：语音识别（20世纪80—90年代）
- （三）第三次热潮：深度学习（2006年至今）
- 四、人工智能研究的领域
- （一）深度学习
- （二）计算机视觉
- （三）语音识别
- （四）虚拟个人助理
- （五）自然语言处理
- （六）智能机器人
- （七）引擎推荐
- 五、人工智能发展的三个层次
- （一）弱人工智能
- （二）强人工智能
- （三）超人工智能
- 六、大力发展人工智能的重大意义和挑战
- （一）人工智能大幅提高劳动生产率
- （二）人工智能引领“第四次工业革命”
- （三）人工智能冲击劳动力市场
- （四）正视科技变革带来的挑战
- 七、当前人工智能的局限性
- （一）跨领域推理
- （二）抽象能力
- （三）知其然，也知其所以然
- （四）常识
- （五）自我意识
- （六）审美
- （七）情感
- 第二章 深度学习与大数据——人工智能颠覆性技术的真相
- 一、人工智能发展的三大基石
- （一）算法
- （二）大数据
- （三）深度学习
- 二、人工智能的技术架构
- （一）智能语音技术
- （二）计算机视觉技术
- （三）自然语言处理
- （四）机器学习
- 第三章 生成式人工智能——人工智能从量变到质变的突破
- 一、AIGC的逻辑与应用
- （一）AIGC的发展历程
- （二）AIGC典型模型
- （三）AIGC常见的内容形态
- （四）AIGC应用模式
- （五）AIGC盈利模式
- （六）AIGC常见的应用场景
- （七）AIGC赋能传统行业
- 二、ChatGPT，生成式人工智能的典型
- （一）ChatGPT是什么
- （二）ChatGPT的核心技术
- （三）ChatGPT的主要应用场景
- （四）ChatGPT未来产业化的方向
- 第四章 人工智能+医疗——人工智能助力打造智慧医疗
- 一、中国人工智能医疗发展历程
- 二、智能医疗的应用场景
- （一）虚拟助理
- （二）医疗影像识别
- （三）智能药物研发
- （四）智能健康管理
- （五）医疗机器人
- 三、人工智能在医疗领域应用的典型案例
- （一）智能外骨骼：助力运动康复
- （二）医学大模型：多形式赋能医疗行业
- （三）人工智能健康管理专家：让人们进行前瞻性健康管理
- （四）人工智能影像筛查：高精度诊断糖网病
- （五）虚拟助理：病人与护士的双赢
- 四、智能医疗行业未来发展趋势
- （一）统一标准，推动人工智能与医疗深度融合
- （二）推进医疗影像应用的重点突破
- （三）提升传统医疗器械服务水平
- 第五章 人工智能+生活——科技赋予房子以“生命”
- 一、智能家居发展现状
- 二、智能家居应用场景
- （一）智能门禁系统
- （二）智能照明
- （三）智能安防管理系统
- （四）智能场景模式
- （五）环境监测
- 三、智能家居代表性企业
- （一）华为：鸿蒙智联
- （二）小米：米家
- （三）海尔：三翼鸟
- 四、智能家居产品案例
- （一）智能水杯，让饮水更健康
- （二）空气净化器，打造清新健康呼吸
- （三）智能门锁，让生活更安全
- （四）智能餐具，用餐也可以充满科技感
- 五、智能家居行业未来发展趋势
- （一）逐渐走向全屋智能
- （二）语音交互市场潜力巨大
- （三）设备安全性能提升
- 第六章 人工智能+金融——人工智能拓展金融服务的广度与深度
- 一、人工智能与传统金融产业链融合的三个阶段
- （一）“IT+金融”阶段
- （二）“互联网+金融”阶段
- （三）“人工智能+金融”阶段
- 二、人工智能在金融领域的应用
- （一）智能客服：高效、准确、专业的智慧服务
- （二）风险控制与管理：提高审核效率与质量
- （三）智能投顾：让机器人担任理财顾问
- （四）智能搜索：智能甄别和筛选信息
- 三、人工智能应用于金融领域的优势与“瓶颈”
- （一）人工智能在金融领域的应用优势
- （二）人工智能在金融领域的应用“瓶颈”
- 四、人工智能对金融发展的影响
- （一）增强金融机构对客户的吸引力
- （二）智能技术降低银行运营成本
- （三）为客户带来更好的服务体验
- （四）提升金融服务的安全系数
- （五）加速金融普惠化
- 第七章 人工智能+教育——人工智能推进教育教学创新
- 一、驱动“人工智能+教育”发展的因素
- （一）政策因素驱动
- （二）消费升级驱动
- （三）技术驱动
- 二、“人工智能+教育”的应用场景
- （一）自适应/个性化学习
- （二）虚拟导师
- （三）教育机器人
- （四）以编程和机器人为基础的科技教育
- （五）基于AR/VR的场景式教育
- （六）教育营销
- 三、“人工智能+教育”产品的具体应用
- （一）教育机构管理中对人工智能产品的应用
- （二）教师工作中对人工智能产品的应用
- （三）学生学习中对人工智能产品的应用
- 第八章 人工智能+媒体——智能技术推动媒体深度重构
- 一、驱动人工智能赋能媒体的因素
- （一）政策层面
- （二）技术层面
- （三）应用层面
- 二、人工智能赋能媒体的演进
- （一）辅助生产
- （二）初步自动化
- （三）自动生成内容
- 三、人工智能对媒体行业的影响
- （一）信息生成：人机互助，形态多样
- （二）信息传播：更具新鲜感和个性化
- （三）信息接收：更具交互性
- 四、人工智能在媒体领域的应用
- （一）自动生成内容
- （二）辅助内容生产
- （三）内容审查
- （四）智能分发
- （五）舆情监控
- 五、智能媒体建设案例
- （一）央视网
- （二）哔哩哔哩平台
- （三）快手平台
- 第九章 人工智能+安防——人工智能守护平安生活
- 一、传统安防面临的四大痛点
- （一）人口流动量大，监控受限
- （二）视频监控生产厂商鱼龙混杂，产品质量良莠不齐
- （三）视频资源利用率低，数据检索难度大
- （四）信息孤立、不对称，工程实施有难度
- 二、智能安防的政策和标准
- （一）国家标准GB/T 28181—2022《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》
- （二）国家标准GB/T41772—2022《信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求》
- （三）国家标准GB/T41988—2022《公共安全虹膜识别应用图像技术要求》
- （四）国家标准GB/T42585—2023《信息技术 生物特征识别 指纹识别模块通用规范》
- （五）《“十四五”全国城市基础设施建设规划》
- （六）《中国安防行业“十四五”发展规划（2021—2025年）》
- 三、人工智能应用于安防领域的价值
- （一）实现安防系统功能自主化
- （二）提高系统所做动作的精准性和效率
- （三）提高系统做出决策的水平
- 四、人工智能技术在安防领域的应用
- （一）视频结构化技术
- （二）大数据技术
- 五、人工智能在安防中的应用场景
- （一）在公安系统的应用
- （二）在交通行业的应用
- （三）在智能楼宇的应用
- （四）在工厂园区的应用
- （五）在民用安防的应用
- 六、ChatGPT、AIGC、多模态对安防的影响
- （一）增强数据分析和理解能力
- （二）多模态技术融合数据
- （三）AI算法向中心智能倾斜
- （四）自适应学习和优化
- （五）为决策提供支持和参考
- （六）提供个性化服务
- 第十章 人工智能+汽车——人工智能助推自动驾驶的实现
- 一、自动驾驶的技术架构
- （一）传感器
- （二）高精度地图
- （三）算法决策
- 二、自动驾驶的六个级别
- （一）无自动化
- （二）驾驶支援
- （三）部分自动化
- （四）有条件自动化
- （五）高度自动化
- （六）完全自动化
- 三、自动驾驶技术的运作
- （一）倒车车侧预警系统
- （二）车道保持辅助系统
- （三）交通标识智能识别系统
- （四）自动紧急制动系统
- （五）盲点信息系统
- （六）泊车辅助系统
- （七）自适应巡航控制
- （八）自适应远光灯
- （九）驾驶员警告系统
- （十）Car-to-X车辆通信系统
- （十一）远程遥控泊车辅助系统
- 四、自动驾驶未来的研发路线
- （一）智能网联汽车发展路线的总体思路
- （二）智能网联汽车技术路线重点
- （三）从时间节点来看，将遵循智能化到网联化的层层递进
- （四）我国自动驾驶汽车的市场规划
- 五、自动驾驶技术的商用领域
- （一）物流配送
- （二）共享出行
- （三）危险工种
- （四）农业机械
- （五）城市日常作业
- 六、自动驾驶行业发展趋势
- （一）以场景为先导，自动驾驶全栈解决方案提供商将分批实现商业化
- （二）自动驾驶非全栈解决方案提供商迎来了发展机会
- （三）未来致力于实现部分L3级自动驾驶技术量产
- （四）各地政府越来越关注自动驾驶技术
- （五）车路协同技术迅速发展，将成为高等级自动驾驶背后驱动力
- 七、GPT大模型对自动驾驶技术发展的影响
- 第十一章 人工智能+工业——工业4.0时代的智能制造
- 一、工业4.0与人工智能的联系
- （一）工业4.0的两大主题
- （二）人工智能给工业带来的改变
- （三）人工智能与工业4.0相辅相成
- 二、智能制造的主要特征
- （一）产品智能化
- （二）装备智能化
- （三）生产方式智能化
- （四）管理智能化
- （五）服务智能化
- 三、工业4.0时代智能制造的关键趋势
- （一）数字孪生的映射化管理
- （二）创新的人机交互
- （三）更加准确、有效的预测性维护
- （四）重视网络安全
- （五）加速制造企业变革的速度
- （六）自动化技术更高效
- （七）边缘计算设备的投入使用
- 四、工业4.0时代智能工厂的创建
- （一）智能工厂的主要特点
- （二）智能工厂对生产技术的要求
- （三）常见的智能工厂建设模式
- （四）智能工厂发展的重点领域
- 五、ChatGPT和AIGC在工业领域的应用
- （一）质量控制
- （二）生产计划
- （三）维修设备
- （四）改进工艺
- 第十二章 行业分析——人工智能市场的发展全貌
- 一、人工智能市场的结构与规模
- （一）人工智能市场产业结构分析
- （二）人工智能市场规模分析
- 二、人工智能终端产品的发展状况
- （一）智能音箱
- （二）智能机器人
- （三）无人机
- 三、世界主要国家对人工智能的战略布局
- （一）中国
- （二）美国
- （三）日本
- （四）印度
- （五）欧盟
- （六）德国
- （七）法国
- （八）英国
- （九）新加坡
- 四、人工智能发展趋势展望
- （一）人工智能与云计算深度融合
- （二）人工智能与物联网广泛结合
- （三）混合智能将成为人工智能典型的应用模式
- （四）人工智能与生物科技的创新结合
- （五）人工智能与社会科学的密切结合
- （六）人工智能与艺术文化的多元结合
- 五、人工智能发展存在的短板
- （一）人工智能应用场景比较单一
- （二）基础研究与应用实践缺乏紧密联系
- （三）数据孤岛和数据碎片化
- 六、人工智能发展策略建议
- （一）不断完善数据资源体系，破解发展制约
- （二）重视安全风险，建设智能社会
- （三）打造人工智能创新平台，推动产业应用
- （四）拓宽人工智能在各个领域的应用范围
- （五）提前布局劳动资源转换，应对就业形势变化
- 第十三章 商业落地——人工智能创业前景无限
- 一、人工智能的产业价值链
- （一）基础层
- （二）技术层
- （三）应用层
- 二、人工智能的商业模式
- （一）生态构建者：全产业链生态+场景应用
- （二）技术算法驱动者：技术层+场景应用
- （三）应用聚焦者：深耕场景应用
- （四）垂直领域先行者：“杀手级应用”+构建垂直领域生态
- （五）基础设施提供者：提供基础设施，向产业链下游拓展
- 三、人工智能创业的主要领域
- （一）电销机器人
- （二）智能家居
- （三）自动驾驶
- （四）智能健身
- （五）设计师行业
- （六）金融科技
- 四、人工智能创业产品的主要类型
- （一）自然语言处理产品
- （二）知识图谱产品
- （三）计算机视觉产品
- （四）人机交互产品
- （五）生物识别类产品
- （六）智能运载产品
- （七）智能机器人
- （八）智能设备
- 五、人工智能的盈利方式
- （一）卖产品
- （二）卖技术
- （三）卖专利权
- 第十四章 未来教育——人工智能时代的教育和自我成长
- 一、人工智能时代，如何学比学什么更重要
- （一）主动挑战极限
- （二）在实践中学习
- （三）关注启发式教育
- （四）注重互动式在线学习
- （五）主动向机器学习
- （六）既学习人际协作，也学习人机协作
- （七）追随兴趣学习
- 二、人工智能时代，什么能力更具竞争优势
- （一）编程能力
- （二）自主学习能力
- （三）创新能力
- （四）数据分析能力和计算思维能力
- （五）兴趣驱动力
- （六）情感交流能力
- （七）自我认知能力
- 三、人工智能时代教育的关注点
- （一）促进教育重心转移
- （二）推动教育回归本质
展开全部
人工智能重塑世界（第2版）是2024年由人民邮电出版社出版,作者陈晓华 主编。
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