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出版时间:2020-02

出版社:高等教育出版社

获奖信息:“十四五”职业教育国家规划教材  十三五职业教育国家规划教材

以下为《人工智能导论(配套智慧职教MOOC+SPOC课程、微课、教学课件、课程设计、授课计划、习题答案等)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 高等教育出版社
  • 9787040531718
  • 1版
  • 296844
  • 64248033-9
  • 平装
  • 16开
  • 2020-02
  • 390
  • 224
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • 通用
  • 高职
内容简介

本书为“十四五”职业教育国家规划教材。

本书是为高等职业院校学生编写的人工智能入门教材,全书由6个单元组成。单元1介绍人工智能概念、发展历史、基本技术和架构、现状和发展趋势;单元2介绍人工智能应用,包括智能制造、智能家居、智慧医疗、智能物流、智能城市、智能农业和智慧政务;单元3介绍大数据、云计算、物联网、边际运算、智能芯片以及开放平台等人工智能技术支撑和运作平台;单元4介绍关键技术,包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、人机互动、虚拟现实和增强现实;单元5介绍人工智能产品及服务,包括智能机器人、智能运载工具、智能终端设备和智能服务;单元6介绍人工智能的安全、伦理及隐私。

本书配套有微课视频、课程标准、授课计划、教学课件以及习题答案等数字化学习资源\.与本书配套的数字课程“人工智能导论”在“智慧职教”平台(www.icve.com.cn)上线,学习者可登录平台进行在线学习,授课教师可调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教”服务指南。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关资源。

本书紧跟人工智能技术动态,选取了人工智能中的典型应用案例,兼顾通识与技能,具有很强的操作性和实用性,既可作为高职高专及中等职业学校计算机通识课程的教材,也可作为电子信息、计算机相关专业的人工智能入门教材。

目录

 前辅文
 单元1 人工智能概述
  1.1 什么是人工智能
  1.2 人工智能发展历史
   1.2.1 人工智能的诞生
   1.2.2 黄金年代
   1.2.3 第一次低谷
   1.2.4 第二次荣景
   1.2.5 第二次低谷
   1.2.6 现在的人工智能
  1.3 人工智能的基本技术
   1.3.1 知识推理
   1.3.2 模糊逻辑
   1.3.3 人工神经网络
   1.3.4 自然语言处理
   1.3.5 群集智能
   1.3.6 专家系统
   1.3.7 机器学习
   1.3.8 深度学习
  1.4 人工智能的基本架构
   1.4.1 基础层
   1.4.2 技术层
   1.4.3 应用层
  1.5 现状与发展趋势
   1.5.1 科技企业产业布局
   1.5.2 人工智能技术发展趋势
   1.5.3 人工智能产业发展趋势
  习题
 单元2 人工智能相关应用
  2.1 智能制造
   2.1.1 智能制造生态体系
   2.1.2 工业互联网基础
   2.1.3 智能制造关键共性技术
   2.1.4 智能制造实干家
  2.2 智能家居
   2.2.1 智能家居简介
   2.2.2 智能家居的组成
   2.2.3 发展趋势
  2.3 智慧医疗
   2.3.1 什么是智慧医疗
   2.3.2 智慧医疗的技术支撑
   2.3.3 智慧医疗的组成
   2.3.4 智慧医疗的现状
  2.4 智能物流
   2.4.1 智能物流的主要技术
   2.4.2 人工智能在智能物流中的主要应用
   2.4.3 智能物流骨干网
  2.5 智能城市
   2.5.1 智能城市生态战略
   2.5.2 智能城市整体架构
   2.5.3 关键技术
   2.5.4 智能城市实干家
  2.6 智能农业
   2.6.1 智能农业整体架构
   2.6.2 智能农业应用场景
   2.6.3 智能农业技术
  2.7 智慧政务
   2.7.1 智慧政务是电子政务的发展方向
   2.7.2 大数据与智慧政务
   2.7.3 智慧政务的体系建设
   2.7.4 智慧政务的领域
  习题
 单元3 运作平台与支撑
  3.1 大数据
   3.1.1 大数据的特征
   3.1.2 Hadoop生态圈核心技术
   3.1.3 大数据的数据处理和分析
   3.1.4 爬虫与数据可视化
   3.1.5 大数据案例
  3.2 云计算
   3.2.1 云计算的概念
   3.2.2 云计算的定义
   3.2.3 云计算的特点
  3.3 智慧感知及互联
   3.3.1 “智慧地球”和“感知中国”战略的提出
   3.3.2 物联网的体系架构
   3.3.3 自动识别技术
   3.3.4 无线传感网
  3.4 边际计算
   3.4.1 架构
   3.4.2 挑战
   3.4.3 边际计算的未来
  3.5 智能芯片
   3.5.1 智能芯片的应用场景
   3.5.2 GPU
   3.5.3 半定制化芯片FPGA
   3.5.4 全定制化芯片ASIC
   3.5.5 类脑芯片
  3.6 人工智能平台
  习题
 单元4 关键技术
  4.1 机器学习
   4.1.1 机器学习的流程
   4.1.2 回归
   4.1.3 分类
   4.1.4 支持向量机
   4.1.5 决策树
   4.1.6 无监督学习
  4.2 人工神经网络
   4.2.1 人体神经系统和神经元
   4.2.2 人工神经元
   4.2.3 人工神经网络
  4.3 深度学习
   4.3.1 卷积运算
   4.3.2 CNN架构
   4.3.3 CNN的应用
  4.4 机器学习工具TensorFlow
   4.4.1 TensorFlow的工作流程
   4.4.2 用TensorFlow训练模型
  4.5 计算机视觉
   4.5.1 计算机视觉发展历史
   4.5.2 图像处理
   4.5.3 特征检测和匹配
   4.5.4 图像分割
   4.5.5 计算摄影学
   4.5.6 人脸和物体识别
  4.6 自然语言处理
   4.6.1 NLP基本概念与应用
   4.6.2 常见语言模型、算法与工具
   4.6.3 基于深度学习的NLP实例
  4.7 人机互动与设计
   4.7.1 语音互动
   4.7.2 体感互动
   4.7.3 情感互动
  4.8 虚拟现实与增强现实
   4.8.1 虚拟现实
   4.8.2 增强现实
   4.8.3 同步定位与地图构建
  习题
 单元5 产品及服务
  5.1 智能机器人
   5.1.1 曙光中的机器人
   5.1.2 机器人的分类
   5.1.3 工业型机器人
   5.1.4 服务型机器人
  5.2 智能运载工具
   5.2.1 轨道交通系统
   5.2.2 无人驾驶汽车
   5.2.3 无人机
   5.2.4 无人船
  5.3 智能终端设备
   5.3.1 智能终端设备及其特点
   5.3.2 智能终端体系结构
   5.3.3 智能终端的发展趋势
  5.4 智能服务
   5.4.1 智能服务类型
   5.4.2 分层结构与关键技术
   5.4.3 构建人工智能化的服务
   5.4.4 智能服务实例——智能客服
   5.4.5 智能服务实例——旅馆机器人
  习题
 单元6 安全与伦理
  6.1 人工智能安全
   6.1.1 深度学习软件实现中的安全问题
   6.1.2 深度学习模型相关的安全问题
   6.1.3 深度学习数据流处理中的安全风险
  6.2 伦理与隐私
   6.2.1 安全和隐私
   6.2.2 超级智能引发的担忧
  习题
 参考文献