人工智能技术及应用 / 普通高等教育人工智能专业系列教材
￥55.00定价
作者： 程显毅，任越美，孙丽丽
出版时间：2020-08
出版社：机械工业出版社
- 机械工业出版社
- 9787111660835
- 1-2
- 341458
- 46249678-7
- 平装
- 16开
- 2020-08
- 374
- 244
- 工学
- 计算机科学与技术
- TP
- 人工智能
- 本科
内容简介
人工智能已经上升到了国家战略层面的高度。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，加快促进人工智能技术人才培养。本书以优化知识结构、培养10项能力为出发点，以实施素质教育、培养学生具有新一代人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。全书共16章，分为4篇：科普篇、行业应用篇、理论篇和创新创业篇。以朴素的语言和浅显的例子，用图文并茂的形式，向读者生动展示新一代人工智能的专业知识。
《人工智能技术及应用》可作为普通高校各专业人工智能通识课程教材，也可作为人工智能爱好者参考书籍。
《人工智能技术及应用》可作为普通高校各专业人工智能通识课程教材，也可作为人工智能爱好者参考书籍。
目录
前言
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
2.3.4Hadoop
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
2.5.3Python的核心语法
2.6人工智能项目开发框架——PaddlePaddle
2.6.1PaddlePaddle简介
2.6.2AI 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智能汽车真的要来了
3.1.2智能汽车技术原理
3.1.3SAE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人工智能在医疗业面临的挑战
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
9.2.1A算法或A*算法
9.2.2模拟退火
9.2.3遗传算法
习题9
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
13.2TF-IDF算法
13.3NLP常见任务
13.4NLP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
16.43D打印
16.4.13D打印机基本原理
16.4.23D打印机+人工智能
16.4.33D打印机发展
16.5AR与VR
16.5.1VR和AR的概念
16.5.2VR应用场景
16.5.3AR应用场景
16.6RPA
16.6.1RPA概述
16.6.2RPA相关技术
16.6.3RPA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
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
2.3.4Hadoop
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
2.5.3Python的核心语法
2.6人工智能项目开发框架——PaddlePaddle
2.6.1PaddlePaddle简介
2.6.2AI 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智能汽车真的要来了
3.1.2智能汽车技术原理
3.1.3SAE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人工智能在医疗业面临的挑战
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
9.2.1A算法或A*算法
9.2.2模拟退火
9.2.3遗传算法
习题9
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
13.2TF-IDF算法
13.3NLP常见任务
13.4NLP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
16.43D打印
16.4.13D打印机基本原理
16.4.23D打印机+人工智能
16.4.33D打印机发展
16.5AR与VR
16.5.1VR和AR的概念
16.5.2VR应用场景
16.5.3AR应用场景
16.6RPA
16.6.1RPA概述
16.6.2RPA相关技术
16.6.3RPA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
