人工智能概論 版權信息
- ISBN:9787113264031
- 條形碼:9787113264031 ; 978-7-113-26403-1
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
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人工智能概論 本書特色
人工智能是計算機科學的一個重要分支與應用。目前人工智能主要的研究與開發方向有模擬、延伸與擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統,涉及的技術與應用包括:大數據思維、知識表示、專家系統、機器學習、深度學習、機器人技術、圖像識別、語音識別和自然語言處理等。本書系統、全面地介紹了人工智能的相關基本觀念與知識,既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識與應用技術,也對自然語言處理、神經網絡與深度學習等內容進行了拓展,更輔以實例作為思維與動手實踐的學習支架,幫助讀者打好學習人工智能的知識基礎。與本書配套的教學課件等文檔可從www.tdpress.com/51eds 網站下載。本書適合作為高等院校相關專業的教材,也可作為對人工智能相關領域感興趣的讀者的學習
人工智能概論 內容簡介
本書為《和諧型交流傳動機車技術叢書》之一。全書共分十二章,分別為HXN5型內燃機車概述,機車總體,GEVO16型柴油機,輔助系統,牽引傳動系統,輔助電氣系統,微機網絡控制系統,制動系統,車體,轉向架,車載安全檢測設備,機車使用與維護。本書可作為從事和諧系列交流傳動機運用、檢修、維護的專業人員的技術管理人員的學習培訓教材,也可作為大專院校、科研院所的學習參考資料。
人工智能概論 目錄
**部分 了解人工智能及其典型應用第1 章 緒論 ......................................................................................... 0031.1 人工智能的概念 ................................................................0041.1.1 人工智能的定義 ........................................................... 0051.1.2 強人工智能與弱人工智能 ............................................. 0061.2 人工智能發展歷史 ............................................................0061.2.1 了解圖靈和馮·諾依曼 ................................................. 0061.2.2 通用機器 .................................................................... 0071.2.3 人工智能學科的誕生 .................................................... 0081.2.4 人工智能的發展歷程 .................................................... 0091.3 人工智能的研究 ................................................................0101.3.1 人工智能的研究領域 .................................................... 0101.3.2 人工智能在計算機上的實現方法.................................... 0121.4 人工智能的應用領域 .........................................................012第2 章 智慧城市與智能家居 ................................................................ 0172.1 智慧城市的概念 ................................................................0182.2 智慧城市及其他 ................................................................0202.2.1 智慧城市與數字城市 .................................................... 0202.2.2 智慧城市與智能城市 .................................................... 0212.2.3 智慧城市與智慧農業 .................................................... 0212.3 智慧城市的應用體系 .........................................................0222.4 智慧交通——智慧城市建設的必經之路 ................................0242.4.1 智慧交通是智慧城市的建設前提 ................................... 0242.4.2 軌道交通駕駛系統的發展 ............................................. 0252.4.3 軌道交通的無人駕駛模式 ............................................. 0262.5 智能家居 .........................................................................0272.5.1 家庭自動化 ................................................................. 0282.5.2 家庭網絡 .................................................................... 0292.5.3 網絡家電 .................................................................... 0292.5.4 智能家居的設計理念 .................................................... 029第3 章 智慧醫療與公共健康 ................................................................ 0333.1 數據智慧促進醫療與健康 ...................................................0353.1.1 循證醫學的發展 ........................................................... 035CONTENTS 目 錄II人工智能概論3.1.2 醫療保健新突破 .......................................................... 0363.1.3 超級大數據的*佳伙伴——搜索 .................................... 0383.1.4 數據決策的成功崛起 .................................................... 0403.2 智慧醫療的定義 ................................................................0403.2.1 智能時代的醫療信息 .................................................... 0413.2.2 智慧的醫療信息平臺 .................................................... 0413.2.3 醫療體制改革 .............................................................. 0423.3 智慧醫療的組成 ................................................................0423.3.1 智慧醫院系統 .............................................................. 0433.3.2 區域衛生系統 .............................................................. 0433.3.3 家庭健康系統 .............................................................. 0443.4 健康美好未來 ...................................................................044第4 章 新零售與客戶服務 ................................................................... 0494.1 智慧新零售 ......................................................................0534.1.1 動因與政策背景 ........................................................... 0544.1.2 新零售的新觀點 .......................................................... 0544.2 智能客戶服務 ...................................................................0554.2.1 智能客服如何幫助企業 ................................................. 0554.2.2 研發智能客服需要克服的困難 ....................................... 0564.2.3 企業如何布局智能客服................................................. 0574.3 智能客服時代的人和機器分工 ............................................0584.3.1 用機器守住**觸點 .................................................... 0584.3.2 讓機器分發個性內容 .................................................... 0584.3.3 以機器優化人工服務 .................................................... 0594.4 智能客服——聊天機器人 ...................................................0594.4.1 聊天機器人系統的組成結構 .......................................... 0594.4.2 智能客服系統的組成結構 ............................................. 060第5 章 智慧地球之智慧教育 ................................................................ 0635.1 關于智慧地球 ...................................................................0655.1.1 智慧地球戰略的主要內容 ............................................. 0655.1.2 智慧地球的三個重要維度與四個關鍵問題 ...................... 0655.2 教育新方向——智慧教育 ...................................................0665.2.1 智慧教育的定義 .......................................................... 0665.2.2 智慧校園是智慧教育的一部分 ....................................... 0675.2.3 建設智慧教室 .............................................................. 0685.2.4 智慧教學模式 .............................................................. 069III目 錄5.3 智慧教育(系統)建設 ......................................................0695.4 智慧教育的內涵與特征 ......................................................0705.4.1 智慧教育的內涵 ........................................................... 0715.4.2 智慧教育的教育特征 .................................................... 0725.4.3 智慧教育的技術特征 .................................................... 074第6 章 人工智能與社會發展 ................................................................ 0796.1 創新發展與社會影響 .........................................................0806.1.1 人工智能發展的啟示 .................................................... 0816.1.2 人工智能的發展現狀與影響 .......................................... 0826.2 發展人工智能對社會的利與弊 ............................................0846.3 人工智能時代需要的人才 ...................................................0856.3.1 社會進步取代了傳統勞動 ............................................. 0866.3.2 新創造的核心工作崗位 ................................................. 0866.3.3 未來*熱門的五個崗位 ................................................. 0866.4 人工智能與安全 ................................................................0886.4.1 建立人工智能生態系統 ................................................. 0896.4.2 人才和基礎設施短缺 .................................................... 0896.4.3 安全問題不容忽視 ....................................................... 0906.4.4 設定倫理要求 .............................................................. 0906.4.5 強力保護個人隱私 ....................................................... 091第二部分 基 礎 知 識第7 章 大數據思維 .............................................................................. 0977.1 大數據與人工智能 ............................................................0997.2 思維轉變之一:樣本= 總體 ...............................................1007.2.1 小數據時代的隨機采樣 ................................................. 1007.2.2 大數據與喬布斯的癌癥治療 .......................................... 1017.2.3 全數據模式:樣本= 總體 ............................................ 1027.3 思維轉變之二:接受數據的混雜性 ......................................1027.3.1 允許不精確 ................................................................. 1037.3.2 紛繁的數據越多越好 .................................................... 1037.3.3 混雜性是標準途徑 ....................................................... 1047.3.4 5% 的數字數據與95% 的非結構化數據.......................... 1057.4 思維轉變之三:數據的相關關系 .........................................1067.4.1 關聯物,預測的關鍵 .................................................... 1067.4.2 “是什么”,而不是“為什么” ........................................ 1077.4.3 通過因果關系了解世界 ................................................. 108IV人工智能概論7.4.4 通過相關關系了解世界 ................................................. 108第8 章 知識表示 ...................................................................................1158.1 知識表示的概念 ................................................................1238.1.1 知識的定義 ................................................................. 1238.1.2 知識表示方法 .............................................................. 1258.1.3 表示方法的選擇 .......................................................... 1268.2 圖形草圖 .........................................................................1288.3 圖和哥尼斯堡橋問題 .........................................................1298.4 搜索樹(決策樹) ..............................................................1308.5 產生式系統 ......................................................................1308.6 面向對象 .........................................................................1318.7 框架法 ............................................................................1328.8 語義網絡 .........................................................................1338.8.1 語義網絡表示 .............................................................. 1338.8.2 知識圖譜 .................................................................... 134第三部分 基于知識的系統第9 章 專家系統 .................................................................................. 1419.1 專家系統及其發展 .............................................................1449.1.1 在自己的領域里作為專家 ............................................. 1459.1.2 五個技能獲取階段 ....................................................... 1469.1.3 專家的特點 ................................................................. 1479.1.4 專家系統的特征 .......................................................... 1489.1.5 建立專家系統要思考的問題 .......................................... 1489.2 知識工程 .........................................................................1509.3 知識獲取 .........................................................................1519.4 專家系統的結構 ................................................................1529.4.1 知識庫 ....................................................................... 1539.4.2 推理機 ....................................................................... 1539.4.3 其他部分 .................................................................... 1539.5 經典的專家系統 ................................................................1549.5.1 DENDRAL 專家系統 .................................................... 1549.5.2 振動故障診斷的專家系統 ............................................. 1559.5.3 自動牙科識別 .............................................................. 155V目 錄第10 章 機器學習 ................................................................................ 15910.1 機器學習的概念 ..............................................................16110.1.1 機器學習的發展 ......................................................... 16110.1.2 機器學習的定義 ......................................................... 16310.2 機器學習的學習類型 ........................................................16510.2.1 監督學習 .................................................................. 16510.2.2 無監督學習 ............................................................... 16510.2.3 強化學習 .................................................................. 16610.3 機器學習的算法 ..............................................................16610.3.1 算法的定義 ............................................................... 16610.3.2 回歸算法 .................................................................. 16810.3.3 基于實例的算法......................................................... 16810.3.4 決策樹算法 ............................................................... 16810.3.5 貝葉斯算法 ............................................................... 16910.3.6 聚類算法 .................................................................. 16910.3.7 神經網絡算法 ............................................................ 16910.4 機器學習的基本結構 ........................................................16910.5 機器學習的分類 ..............................................................17010.5.1 基于學習策略的分類 .................................................. 17010.5.2 基于所獲取知識的表示形式分類 ................................. 17110.5.3 按應用領域分類 ........................................................ 17210.5.4 綜合分類 .................................................................. 17210.6 機器學習的應用 ..............................................................17310.6.1 應用于物聯網 ............................................................ 17310.6.2 應用于聊天機器人 ..................................................... 17410.6.3 應用于自動駕駛 ......................................................... 174第11 章 深度學習 ................................................................................ 17711.1 了解神經網絡 .................................................................17811.1.1 人腦神經的研究 ......................................................... 17911.1.2 人工神經網絡的研究 .................................................. 17911.1.3 神經網絡理解圖片 ..................................................... 18111.2 深度學習的概念 ..............................................................18211.2.1 深度學習的意義 ......................................................... 18311.2.2 深度的定義 ............................................................... 18611.2.3 深度學習的核心思路 .................................................. 187VI人工智能概論11.2.4 深度學習的實現 ......................................................... 18711.3 機器學習和深度學習 ........................................................189第四部分 高 級 專 題第12 章 機器人技術 ............................................................................ 19712.1 劃時代的計劃 .................................................................19912.1.1 劃時代的阿波羅計劃 .................................................. 19912.1.2 機器人學中新的標準問題 ........................................... 20012.2 機器感知 ........................................................................20112.2.1 機器智能與智能機器 .................................................. 20212.2.2 機器思維與思維機器 .................................................. 20212.2.3 機器行為與行為機器 .................................................. 20212.3 機器人的概念 .................................................................20212.3.1 機器人的發展 ............................................................ 20312.3.2 機器人的定義與“三原則” .......................................... 20412.3.3 機器人的分類 ............................................................ 20412.4 機器人的技術問題 ...........................................................20512.4.1 機器人的組成 ............................................................ 20512.4.2 機器人的運動 ............................................................ 20712.4.3 機器人大狗 ............................................................... 20812.5 智能制造 ........................................................................20912.5.1 智能制造的定義 ......................................................... 20912.5.2 綜合特征 ................................................................. 21212.5.3 智能技術 .................................................................. 21212.5.4 測控裝置 .................................................................. 21312.5.5 運作過程 .................................................................. 214第13 章 智能圖像處理 ......................................................................... 21713.1 模式識別 .......................................................................21913.2 圖像識別 .......................................................................22013.2.1 人類的圖像識別能力 .................................................. 22113.2.2 圖像識別的基礎 ......................................................... 22113.2.3 計算機圖形識別模型 .................................................. 22213.2.4 圖像識別的發展 ......................................................... 223VII目 錄13.3 機器視覺與圖像處理 .......................................................22313.3.1 機器視覺的發展 ......................................................... 22413.3.2 圖像處理 .................................................................. 22413.3.3 計算機視覺 ............................................................... 22513.3.4 計算機視覺與機器視覺的區別 ..................................... 22613.3.5 神經網絡的圖像識別技術 ............................................ 22713.4 圖像識別技術的應用 .......................................................22713.4.1 機器視覺的行業應用 .................................................. 22713.4.2 檢測與機器人視覺應用 ............................................... 22813.4.3 應用案例:布匹質量檢測 ............................................ 22913.5 智能圖像處理技術 ...........................................................23013.5.1 圖像采集 ................................................................... 23113.5.2 圖像預處理 ............................................................... 23113.5.3 圖像分割................................................................... 23113.5.4 目標識別和分類 ......................................................... 23113.5.5 目標定位和測量 ......................................................... 23213.5.6 目標檢測和跟蹤 ......................................................... 232第14 章 自然語言處理 ......................................................................... 23514.1 語言的問題和可能性 ........................................................23714.2 什么是自然語言處理 .......................................................23814.3 自然語言處理的歷史 .......................................................24014.3.1 基礎期(20 世紀40 年代和50 年代) ............................ 24014.3.2 符號與隨機方法(1960—1970 年) ............................... 24114.3.3 四種范式(1971—1983 年) ......................................... 24114.3.4 經驗主義和有限狀態模型(1984—1993 年).................. 24214.3.5 大融合(1994—1999 年) ............................................ 24214.3.6 應用機器學習(2000—2008 年) .................................. 24214.4 語法類型與語義分析 .......................................................24314.4.1 語法類型 ................................................................... 24314.4.2 語義分析和擴展語法 .................................................. 24314.5 處理數據與處理工具 .......................................................24414.5.1 統計NLP 語言數據集 ................................................. 24414.5.2 自然語言處理工具 ..................................................... 24414.5.3 自然語言處理技術難點 ............................................... 24414.6 語音處理 .......................................................................245VIII人工智能概論14.6.1 語音處理的發展 ......................................................... 24514.6.2 語音理解 .................................................................. 24614.6.3 語音識別 .................................................................. 24714.6.4 自然語言處理的應用 .................................................. 247附 錄 各章作業參考答案 .................................................................... 257
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人工智能概論 作者簡介
周蘇:浙江安防職業技術學院;王文:浙江商業職業技術學院