包郵人工智能通識教程(第2版)

作者：王萬良

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2022-06-01

開本： 16開 頁數(shù)： 336

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版權(quán)信息
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前言
目錄
作者簡介

人工智能通識教程(第2版) 版權(quán)信息

ISBN：9787302606734
條形碼：9787302606734 ; 978-7-302-60673-4
裝幀：簡裝本
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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高職高專教材

人工智能通識教程(第2版) 本書特色

本書全面介紹人工智能的基本理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書共12章，主要內(nèi)容包括人工智能概論、知識表示與知識圖譜、模糊推理、搜索策略、遺傳算法、群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺和智能機(jī)器人，附錄部分給出了實(shí)用性強(qiáng)的12個(gè)實(shí)驗(yàn)。本書強(qiáng)調(diào)人工智能知識的基礎(chǔ)性、整體性、綜合性和廣博性，使學(xué)生掌握人工智能的主要思想和應(yīng)用人工智能技術(shù)解決專業(yè)領(lǐng)域問題的基本思路，拓寬科學(xué)視野，培養(yǎng)創(chuàng)新精神。

本書的適用對象廣泛，可作為高等學(xué)校各專業(yè)本科生“人工智能”通識課程的教材，以及應(yīng)用型本科和高職高專相關(guān)專業(yè)的“人工智能導(dǎo)論”課程的教材，也可供對人工智能技術(shù)感興趣的廣大讀者閱讀。

人工智能通識教程(第2版) 內(nèi)容簡介

本書全面介紹人工智能的基本理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書共12章，主要內(nèi)容包括人工智能概論、知識表示與知識圖譜、模糊推理、搜索策略、遺傳算法、群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺和智能機(jī)器人，附錄部分給出了實(shí)用性強(qiáng)的12個(gè)實(shí)驗(yàn)。本書強(qiáng)調(diào)人工智能知識的基礎(chǔ)性、整體性、綜合性和廣博性，使學(xué)生掌握人工智能的主要思想和應(yīng)用人工智能技術(shù)解決專業(yè)領(lǐng)域問題的基本思路，拓寬科學(xué)視野，培養(yǎng)創(chuàng)新精神。
本書的適用對象廣泛，可作為高等學(xué)校各專業(yè)本科生“人工智能”通識課程的教材，以及應(yīng)用型本科和高職高專相關(guān)專業(yè)的“人工智能導(dǎo)論”課程的教材，也可供對人工智能技術(shù)感興趣的廣大讀者閱讀。

人工智能通識教程(第2版)人工智能通識教程(第2版) 前言

人工智能在Internet時(shí)代獲得了前所未有的發(fā)展機(jī)遇，已經(jīng)成為目前發(fā)展*迅速、對社會影響*大的新興學(xué)科。由于人工智能是模擬人類智能解決問題的方法，幾乎在所有領(lǐng)域都具有非常廣泛的應(yīng)用，所以目前許多高校開設(shè)了人工智能通識課程。

1. 開設(shè)人工智能通識課程的必要性

2017年7月國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》把人工智能作為國家發(fā)展戰(zhàn)略。人工智能人才培養(yǎng)是實(shí)現(xiàn)國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵。2018年，教育部制訂了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計(jì)劃》，從不同的專業(yè)角度對人工智能人才培養(yǎng)進(jìn)行全面布局，在計(jì)算機(jī)、電子信息、自動化、機(jī)械等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器人工程等人工智能類專業(yè)，還把人工智能技術(shù)引入傳統(tǒng)專業(yè)，形成智能制造工程、智能車輛工程、智能電網(wǎng)信息工程、電氣工程與智能控制、電機(jī)電器智能化、智能材料與結(jié)構(gòu)、智能醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)。

人工智能是當(dāng)前建設(shè)新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科的重要舉措。將人工智能技術(shù)引入哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、法學(xué)、教育學(xué)、文學(xué)、藝術(shù)學(xué)等人文社科類專業(yè)，開設(shè)人工智能通識課程，幫助學(xué)生廣泛涉獵不同學(xué)科的知識和思想方法，體現(xiàn)知識的基礎(chǔ)性、整體性、綜合性、廣博性，使學(xué)生拓寬視野，提高綜合素質(zhì)，優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)。

事實(shí)上，人工智能和其他專業(yè)的結(jié)合是培養(yǎng)人工智能應(yīng)用人才的一個(gè)非常重要的方面，是和人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)相輔相成的。人工智能專業(yè)人員的優(yōu)勢是精通算法和編程實(shí)現(xiàn)；其他專業(yè)人員的優(yōu)勢是熟悉本專業(yè)領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求，他們掌握了人工智能思想以后，能夠產(chǎn)生用人工智能技術(shù)解決他們專業(yè)領(lǐng)域的問題的想法，提出應(yīng)用人工智能技術(shù)解決問題的思路，然后由人工智能專業(yè)人員進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。許多時(shí)候想到比做到更重要。創(chuàng)新的源頭更多地來自應(yīng)用領(lǐng)域。所以，開設(shè)人工智能通識課程是非常必要的，可以在較短的時(shí)間內(nèi)讓其他專業(yè)人員掌握人工智能的基本思想與方法。

2. 本書的形成

本書作者從1989年開始從事人工智能及其應(yīng)用的研究，從1993年開始從事人工智能課程的教學(xué)，為控制、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等專業(yè)研究生講授“人工智能原理與應(yīng)用”課程，為計(jì)算機(jī)、自動化等類專業(yè)本科生講授“人工智能導(dǎo)論”課程。在多年的教學(xué)實(shí)踐中，作者深感極有必要編著一本內(nèi)容比較基礎(chǔ)、可讀性好、適合講授的人工智能教材。本書作者在自己多年來的講稿基礎(chǔ)上，于2005年編寫了人工智能教材，并不斷跟蹤人工智能的發(fā)展，形成了適合研究生、本科生不同層次的人工智能系列教材，被許多高校選用。其中，作者主講的“人工智能導(dǎo)論”入選首批國家級線上一流本科課程，編寫的《人工智能導(dǎo)論》（第5版）入選“十二五”普通高等教育本科國家級規(guī)劃教材，并榮獲首屆國家級優(yōu)秀教材二等獎(jiǎng)。

人工智能通識教程（第2版）第2版前言隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的專業(yè)需要開設(shè)人工智能課程。因此，作者從2005年開始為全校工學(xué)、理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、哲學(xué)、文學(xué)、法學(xué)等學(xué)科門類專業(yè)學(xué)生開設(shè)“人工智能及其應(yīng)用”公選課，從2017年開始負(fù)責(zé)全校人工智能通識教育核心課程建設(shè)。在人工智能通識課程教學(xué)過程中，作者深感已有人工智能教材不適合作為通識課程教材，特別是不適合人文社科類大學(xué)生的學(xué)習(xí)，因此，迫切需要編寫面向全校各專業(yè)（包括人文社科專業(yè)）的人工智能通識課程教材。因此，作者針對人文社科類大學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)和思維方式，突出人工智能解決復(fù)雜問題的創(chuàng)新思想，編寫了本書。

3. 主要內(nèi)容

本書共12章。第1章除了介紹人工智能的基本概念、發(fā)展簡史以外，著重介紹目前人工智能的主要研究內(nèi)容與各種應(yīng)用，以開闊讀者的視野，引導(dǎo)讀者進(jìn)入人工智能各個(gè)研究領(lǐng)域，*后，簡要介紹了人工智能倫理。第2章介紹知識表示的概念，產(chǎn)生式、框架等基本的知識表示方法，以及知識圖譜的基本內(nèi)容。第3章介紹模擬人類思維的模糊推理及其應(yīng)用。第4章介紹應(yīng)用非常廣泛的搜索策略。第5章介紹模擬生物進(jìn)化的遺傳算法。第6章介紹模擬生物群體行為的適用于大規(guī)模優(yōu)化問題的群智能算法。第7章介紹模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為后面介紹深度學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。第8章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)及其廣泛的應(yīng)用，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)的前沿內(nèi)容。第9章介紹專家系統(tǒng)的概念、工作原理以及應(yīng)用。第10章介紹日益廣泛應(yīng)用的自然語言處理技術(shù)，包括機(jī)器翻譯、語音識別等應(yīng)用。第11章介紹應(yīng)用非常廣泛的計(jì)算機(jī)視覺，包括人臉識別、虹膜識別等應(yīng)用。第12章簡要介紹智能機(jī)器人及其在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療、軍事等領(lǐng)域的應(yīng)用，*后簡要介紹智能機(jī)器人倫理。

4. 本書特色

本書有以下特色。

（1）語言簡明，可讀性好。本書用于人工智能通識課程教學(xué)，力求用通俗的文字深入淺出地講解概念、理論和技術(shù)，特別是將人工智能技術(shù)與文學(xué)藝術(shù)、人們的日常生活、人類思維方法等相結(jié)合，使學(xué)生能夠感受到與人工智能相關(guān)的人文情懷，感受到人工智能就在自己身邊，使學(xué)生能夠有興趣、有耐心、系統(tǒng)地閱讀本書，掌握人工智能的基本思想與基本方法。人工智能通識課程既不能把通識課當(dāng)成專業(yè)課來講，導(dǎo)致很多非計(jì)算機(jī)類專業(yè)的學(xué)生尤其是人文社科專業(yè)的學(xué)生理解不了；又不能空談人工智能的概念，不講具體的人工智能技術(shù)，導(dǎo)致學(xué)生以后不能把人工智能技術(shù)與要解決的問題聯(lián)系起來。

（2）內(nèi)容先進(jìn)，注重應(yīng)用。人工智能正處于迅速發(fā)展時(shí)期，內(nèi)容非常豐富。本書覆蓋了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，體系完整，精選了人工智能技術(shù)的一些前沿?zé)狳c(diǎn)。書中運(yùn)用大量日常生活中的例子，跳出晦澀復(fù)雜的概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、算法理論，結(jié)合人文理念講解人工智能，讓這些“冷冰冰”的人工智能知識變得“有溫度”。以淺顯易懂的方式詮釋人工智能精髓，啟迪算法理解，讓人文社科專業(yè)的學(xué)生也能聽得懂原本深?yuàn)W的人工智能技術(shù)。書中介紹一些能夠?yàn)楸究粕斫獾膽?yīng)用實(shí)例，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)應(yīng)用新理論解決實(shí)際問題的方法，在理論、技術(shù)和應(yīng)用方面取得平衡。書中設(shè)置了很多課程思政教學(xué)元素。

（3）精心編排，便于學(xué)習(xí)。每章開始設(shè)置了導(dǎo)讀，使學(xué)生在學(xué)習(xí)本章之前就知道本章要討論的主題和學(xué)習(xí)目標(biāo)。每章*后扼要總結(jié)了本章的重要概念、公式、定理與方法。本書采用雙色印刷，將重要的概念、公式、定理與方法用紅色標(biāo)示出來，以引起學(xué)生注意。

（4）結(jié)構(gòu)合理，方便教學(xué)。本書各章內(nèi)容相對獨(dú)立，教師可以根據(jù)課程計(jì)劃學(xué)時(shí)和專業(yè)需要自由選擇和組合相關(guān)內(nèi)容，以保持課程體系結(jié)構(gòu)的完整性。采用本書作為教材，建議課堂教學(xué)學(xué)時(shí)為32學(xué)時(shí)。本書中許多內(nèi)容可以在教師指導(dǎo)下由學(xué)生自學(xué)，以減少課堂教學(xué)學(xué)時(shí)。

（5）附有實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)，方便實(shí)驗(yàn)教學(xué)。圍繞人工智能技術(shù)的主要教學(xué)內(nèi)容，附錄中設(shè)置了課程實(shí)驗(yàn)，方便教學(xué)。學(xué)生通過程序?qū)崿F(xiàn)能夠深入了解人工智能的算法，體會如何應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問題。對于人文社科專業(yè)學(xué)生，這些課程實(shí)驗(yàn)內(nèi)容可以作為演示實(shí)驗(yàn)。

（6）有配套MOOC課程，便于學(xué)生自學(xué)。需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的學(xué)生，可以選擇作者在“中國大學(xué)MOOC”網(wǎng)站（http://www.icourse163.org）上開設(shè)的“人工智能導(dǎo)論”國家線上一流精品課程。

5. 人工智能通識課程的教學(xué)方法

一般來說，學(xué)習(xí)人工智能算法需要比較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)還需要比較強(qiáng)的編程能力。但不可能也不必要求人文社科專業(yè)的學(xué)生像理工專業(yè)學(xué)生一樣具有較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的編程能力。那么，人工智能通識課程的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)重點(diǎn)、教學(xué)難點(diǎn)和課程思政教學(xué)內(nèi)容是什么？

（1）人工智能通識課程教學(xué)目標(biāo)：遇到復(fù)雜問題想到用人工智能方法解決，這是人工智能通識課程教學(xué)*根本的目標(biāo)。事實(shí)上，很多時(shí)候想到比做到更重要。正如卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的一位教授所說的那樣： “人工智能教育不在于讓學(xué)生從零開始學(xué)人工智能技術(shù)的開發(fā)和底層的編程技術(shù)，而在于讓學(xué)生學(xué)會通過使用現(xiàn)有人工智能工具創(chuàng)造改善人類社會的新方案。”

（2）人工智能通識課程教學(xué)重點(diǎn)：算法的仿生背景和應(yīng)用的思路。人工智能的許多方法都來源于生物、社會等的啟示。首先，著重講清楚人工智能算法的生物、社會等背景。其中的公式看上去復(fù)雜，但如果把其背景講清楚了，這些公式自然而然就好理解了。事實(shí)上，人工智能中的公式絕大部分都不是推導(dǎo)出來的，而是根據(jù)一些生物或者人類解決問題的方法構(gòu)造出來的。其次，講清楚人工智能方法的應(yīng)用思路，而具體怎么實(shí)現(xiàn)并不是教學(xué)重點(diǎn)。通過應(yīng)用實(shí)例能夠讓學(xué)生舉一反三，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于解決其他問題，才是人工智能通識課程的教學(xué)重點(diǎn)。

（3）人工智能通識課程教學(xué)難點(diǎn)：根據(jù)不同的對象選擇不同的教學(xué)方法。這是對教師講課的基本要求。其實(shí)，相同的內(nèi)容可以有不同的講法。就像講三國故事，對小學(xué)生要選擇連環(huán)畫的形式，而對中學(xué)生和大學(xué)生要選擇《三國演義》甚至《三國志》的原文。不管是史書、小說還是連環(huán)畫講的都是三國故事，讓不同水平的人了解三國故事才是主要目的。對于人工智能通識課程要采用案例式教學(xué)。人工智能具有非常廣泛的應(yīng)用，針對不同的專業(yè)，可以在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)選擇一些人工智能應(yīng)用案例進(jìn)行教學(xué)。

（4）人工智能課程思政教學(xué)： “教之以事而喻諸德”是課程思政教學(xué)的重要方式。教師在教學(xué)過程中以“喻”為教，通過教材中大量的教學(xué)案例，使抽象的道理轉(zhuǎn)化為具體可感的形象，引發(fā)學(xué)生思考。在人工智能通識課程教學(xué)過程中，以習(xí)近平總書記提出的“四個(gè)正確認(rèn)識”作為課程思政教學(xué)的主要內(nèi)容。因此，人工智能通識課程教學(xué)中應(yīng)著重以下4方面：宣傳國家戰(zhàn)略，正確認(rèn)識世界和中國發(fā)展大勢；培養(yǎng)民族自信，正確認(rèn)識中國特色和國際比較；弘揚(yáng)中國文化，正確認(rèn)識時(shí)代責(zé)任和歷史使命；堅(jiān)持不懈精神，正確認(rèn)識遠(yuǎn)大抱負(fù)和腳踏實(shí)地。

6. 作者致謝

衷心感謝浙江工業(yè)大學(xué)對人工智能通識課程建設(shè)的大力支持！感謝浙江工業(yè)大學(xué)人工智能課程國家級虛擬教研室和浙江省高校名師工作室全體成員和作者一起對人工智能教學(xué)的不斷探索！感謝趙燕偉教授、王錚博士參與本教材編寫！衷心感謝清華大學(xué)出版社的龍啟銘先生，他為本書付出了辛勤勞動以及向作者提出了許多有益的修改建議。

7. 聯(lián)系作者

本書是人工智能通識課程教學(xué)的探索成果。限于作者水平，書中一定會存在許多不足之處，歡迎廣大讀者提出寶貴意見。

王萬良2022年2月于杭州

人工智能通識教程(第2版) 目錄

第1章人工智能概論1

1.1你了解人類的智能嗎1

1.1.1智能的概念1

1.1.2智能的特征3

1.2人工智能的孕育和誕生6

1.2.1人工智能的孕育期6

1.2.2人工智能的誕生——達(dá)特茅斯會議8

1.2.3人工智能的定義與圖靈測試9

1.3人工智能的發(fā)展11

1.3.1人工智能的形成期11

1.3.2幾起幾落的曲折發(fā)展期12

1.3.3大數(shù)據(jù)驅(qū)動的飛速發(fā)展期14

1.4從兩場標(biāo)志性人機(jī)博弈看人工智能的發(fā)展15

1.4.1人工智能研究中的“小白鼠”15

1.4.2“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋棋王卡斯帕羅夫15

1.4.3阿爾法狗無師自通橫掃世界圍棋大師17

1.5人工智能研究的基本內(nèi)容19

1.6人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域21

1.7人工智能會使許多人失業(yè)嗎36

1.8人工智能倫理37

1.8.1人工智能倫理的提出與發(fā)展37

1.8.2人工智能倫理的典型案例與成因分析38

1.8.3人工智能倫理的治理原則41

1.8.4人工智能倫理的治理措施42

1.9本章小結(jié)44

討論題44

第2章知識表示與知識圖譜46

2.1你了解人類知識嗎46

2.1.1什么是知識46

2.1.2知識的相對正確性47

2.1.3知識的不確定性48

2.2計(jì)算機(jī)表示知識的方法50

2.3產(chǎn)生式表示法51

2.3.1產(chǎn)生式52

2.3.2產(chǎn)生式系統(tǒng)53

2.3.3產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)55

2.4框架表示法56

2.4.1框架的一般結(jié)構(gòu)57

2.4.2用框架表示知識的例子58

2.4.3框架表示法的特點(diǎn)60

2.5知識圖譜61

2.5.1知識圖譜的提出61

2.5.2知識圖譜的定義62

2.5.3知識圖譜的表示63

2.5.4知識圖譜的架構(gòu)64

2.5.5知識圖譜的典型應(yīng)用65

2.6本章小結(jié)67

討論題68

人工智能通識教程（第2版）目錄第3章模擬人類思維的模糊推理69

3.1推理的定義69

3.2推理的分類70

3.2.1演繹推理70

3.2.2歸納推理71

3.2.3默認(rèn)推理71

3.3推理的方向72

3.3.1正向推理72

3.3.2逆向推理73

3.3.3混合推理76

3.4推理中的沖突消解策略78

3.5模糊集合與模糊知識表示81

3.5.1模糊邏輯的提出與發(fā)展81

3.5.2模糊集合的定義與表示82

3.5.3隸屬函數(shù)85

3.6模糊關(guān)系與模糊關(guān)系的合成86

3.6.1模糊關(guān)系86

3.6.2模糊關(guān)系的合成88

3.7模糊推理與模糊決策89

3.7.1模糊推理89

3.7.2模糊決策90

3.8模糊推理的應(yīng)用91

3.9本章小結(jié)93

討論題93

第4章搜索策略96

4.1搜索的概念96

4.2如何用狀態(tài)空間表示搜索對象97

4.2.1狀態(tài)空間知識表示方法97

4.2.2狀態(tài)空間的圖描述99

4.3回溯策略102

4.4盲目的圖搜索策略104

4.4.1寬度優(yōu)先搜索策略104

4.4.2深度優(yōu)先搜索策略105

4.5啟發(fā)式圖搜索策略108

4.5.1啟發(fā)式策略108

4.5.2啟發(fā)信息和估價(jià)函數(shù)111

4.5.3A搜索算法113

4.5.4A搜索算法114

4.6本章小結(jié)116

討論題117

第5章模擬生物進(jìn)化的遺傳算法118

5.1進(jìn)化算法的生物學(xué)背景118

5.2遺傳算法120

5.2.1遺傳算法的發(fā)展歷史120

5.2.2遺傳算法的基本思想121

5.2.3編碼122

5.2.4種群設(shè)定124

5.2.5適應(yīng)度函數(shù)125

5.2.6選擇126

5.2.7交叉129

5.2.8變異131

5.3遺傳算法的主要改進(jìn)算法132

5.3.1雙倍體遺傳算法133

5.3.2雙種群遺傳算法134

5.3.3自適應(yīng)遺傳算法135

5.4基于遺傳算法的生產(chǎn)調(diào)度方法137

5.4.1基于遺傳算法的流水車間調(diào)度方法137

5.4.2基于遺傳算法的混合流水車間調(diào)度方法139

5.5本章小結(jié)144

討論題145

第6章模擬生物群體行為的群智能算法146

6.1群智能算法的生物學(xué)背景146

6.2模擬鳥群行為的粒子群優(yōu)化算法148

6.2.1基本粒子群優(yōu)化算法148

6.2.2粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用150

6.3模擬蟻群行為的蟻群優(yōu)化算法152

6.3.1蟻群優(yōu)化算法的生物學(xué)背景153

6.3.2基本蟻群優(yōu)化算法153

6.3.3蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用157

6.4本章小結(jié)159

討論題160

第7章模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)161

7.1人工神經(jīng)元與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)161

7.1.1生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)161

7.1.2生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型162

7.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)164

7.2機(jī)器學(xué)習(xí)的先驅(qū)——赫布學(xué)習(xí)規(guī)則165

7.3掀起人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)**次高潮的感知器167

7.4掀起人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第二次高潮的BP學(xué)習(xí)算法169

7.4.1BP學(xué)習(xí)算法的提出169

7.4.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)170

7.4.3BP學(xué)習(xí)算法171

7.4.4BP學(xué)習(xí)算法在模式識別中的應(yīng)用172

7.5本章小結(jié)175

討論題175

第8章機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)176

8.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念176

8.1.1學(xué)習(xí)176

8.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)177

8.1.3學(xué)習(xí)系統(tǒng)177

8.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展180

8.2機(jī)器學(xué)習(xí)的分類181

8.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)的一般分類方法181

8.2.2監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)183

8.2.3弱監(jiān)督學(xué)習(xí)185

8.3知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘188

8.3.1知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的概念189

8.3.2知識發(fā)現(xiàn)的一般過程189

8.3.3知識發(fā)現(xiàn)的任務(wù)190

8.3.4知識發(fā)現(xiàn)的對象191

8.4動物視覺機(jī)理與深度學(xué)習(xí)的提出193

8.4.1淺層學(xué)習(xí)的局限性193

8.4.2深度學(xué)習(xí)的提出194

8.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與膠囊網(wǎng)絡(luò)196

8.5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)196

8.5.2卷積的物理、生物與生態(tài)學(xué)等意義197

8.5.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運(yùn)算198

8.5.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)200

8.5.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用203

8.5.6膠囊網(wǎng)絡(luò)204

8.6生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用207

8.6.1生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理207

8.6.2生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練208

8.6.3生成對抗網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用210

8.6.4生成對抗網(wǎng)絡(luò)在語言處理中的應(yīng)用214

8.6.5生成對抗網(wǎng)絡(luò)在視頻生成中的應(yīng)用217

8.6.6生成對抗網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療中的應(yīng)用218

8.7本章小結(jié)219

討論題220

第9章專家系統(tǒng)222

9.1專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展222

9.2專家系統(tǒng)的概念224

9.2.1專家系統(tǒng)的定義224

9.2.2專家系統(tǒng)的特點(diǎn)225

9.2.3專家系統(tǒng)的類型227

9.3專家系統(tǒng)的工作原理228

9.3.1專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)228

9.3.2知識庫229

9.3.3推理機(jī)230

9.3.4綜合數(shù)據(jù)庫230

9.3.5知識獲取機(jī)構(gòu)230

9.3.6解釋機(jī)構(gòu)231

9.3.7人機(jī)接口232

9.4簡單的動物識別專家系統(tǒng)232

9.4.1知識庫建立232

9.4.2綜合數(shù)據(jù)庫建立和推理過程234

9.5專家系統(tǒng)開發(fā)工具——骨架系統(tǒng)235

9.5.1骨架系統(tǒng)的概念235

9.5.2EMYCIN骨架系統(tǒng)236

9.5.3KAS骨架系統(tǒng)237

9.6專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境239

9.7本章小結(jié)240

討論題241

第10章自然語言理解242

10.1自然語言理解的概念與發(fā)展242

10.1.1自然語言理解的概念242

10.1.2自然語言理解的發(fā)展歷史243

10.2語言處理過程的層次246

10.3機(jī)器翻譯方法概述248

10.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)252

10.4.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)252

10.4.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練253

10.4.3長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)254

10.5基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯254

10.6語音識別256

10.6.1語音識別的概念256

10.6.2語音識別的主要過程257

10.6.3語音識別的方法260

10.7本章小結(jié)261

討論題262

第11章計(jì)算機(jī)視覺263

11.1計(jì)算機(jī)視覺概述263

11.2計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中的數(shù)字圖像266

11.3基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺267

11.4基于計(jì)算機(jī)視覺的生物特征識別268

11.4.1人臉識別268

11.4.2虹膜識別269

11.5本章小結(jié)270

討論題271

第12章智能機(jī)器人272

12.1機(jī)器人的產(chǎn)生與發(fā)展272

12.2機(jī)器人中的人工智能技術(shù)275

12.2.1機(jī)器人智能感知276

12.2.2機(jī)器人智能導(dǎo)航279

12.2.3機(jī)器人智能路徑規(guī)劃279

12.2.4機(jī)器人智能運(yùn)動控制281

12.2.5機(jī)器人智能交互282

12.3智能機(jī)器人的應(yīng)用283

12.3.1工業(yè)機(jī)器人283

12.3.2農(nóng)業(yè)機(jī)器人285

12.3.3服務(wù)機(jī)器人288

12.3.4醫(yī)用機(jī)器人291

12.3.5軍用機(jī)器人293

12.4智能機(jī)器人技術(shù)展望295

12.5智能機(jī)器人倫理問題297

12.6本章小結(jié)299

討論題299

附錄A人工智能實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書300

實(shí)驗(yàn)1產(chǎn)生式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)300

實(shí)驗(yàn)2洗衣機(jī)模糊推理系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)301

實(shí)驗(yàn)3A算法求解N數(shù)碼問題實(shí)驗(yàn)302

實(shí)驗(yàn)4A算法求解迷宮尋路問題實(shí)驗(yàn)304

實(shí)驗(yàn)5遺傳算法求函數(shù)*大值實(shí)驗(yàn)305

實(shí)驗(yàn)6遺傳算法求解TSP問題實(shí)驗(yàn)308

實(shí)驗(yàn)7粒子群算法求函數(shù)*小值實(shí)驗(yàn)310

實(shí)驗(yàn)8蟻群算法求解TSP問題實(shí)驗(yàn)311

實(shí)驗(yàn)9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實(shí)驗(yàn)311

實(shí)驗(yàn)10卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實(shí)驗(yàn)312

實(shí)驗(yàn)11膠囊網(wǎng)絡(luò)分類實(shí)驗(yàn)313

實(shí)驗(yàn)12用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)字圖像實(shí)驗(yàn)314

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人工智能通識教程(第2版) 作者簡介

王萬良，工學(xué)博士，二級教授，博士生導(dǎo)師，國務(wù)院政府特殊津貼專家，教學(xué)名師，國家“萬人計(jì)劃”首批教學(xué)名師，浙江省杰出教師。現(xiàn)任教育部高等學(xué)校計(jì)算機(jī)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會委員、人工智能課程虛擬教研室?guī)ь^人、浙江省高等學(xué)校大數(shù)據(jù)與人工智能專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會主任、全國高校大數(shù)據(jù)教育聯(lián)盟副理事長、中國人工智能學(xué)會理事、自然計(jì)算與數(shù)字智能城市專業(yè)委員會主任、中國自動化學(xué)會理事、智慧教育專業(yè)委員會主任

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