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包郵 人工智能通識(shí)(人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程)
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人工智能通識(shí)(人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程) 版權(quán)信息
- ISBN：9787115590541
- 條形碼：9787115590541 ; 978-7-115-59054-1
- 裝幀：簡(jiǎn)裝本
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
人工智能通識(shí)(人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程) 本書(shū)特色
《人工智能等級(jí)考試*級(jí)教程 人工智能通識(shí)》面向我*人工智能的通識(shí)教育與*業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)。*書(shū)共8章，分為3篇，分別為人工智能的基本理論、人工智能的應(yīng)用以及人工智能的融合拓展，涵蓋了目前主流的人工智能技術(shù)。《人工智能等級(jí)考試*級(jí)教程 人工智能通識(shí)》在介紹人工智能的基本原理時(shí)，盡量回避了相關(guān)的復(fù)雜模型和算法設(shè)計(jì)，方便讀者在社會(huì)層面理解人工智能的應(yīng)用形式和未來(lái)的發(fā)展路徑。此外，書(shū)中每章*設(shè)計(jì)了*些思考與練習(xí)的題目，以便讀者在課堂練習(xí)和研討中使用。 《人工智能等級(jí)考試*級(jí)教程 人工智能通識(shí)》適合具有*中及以上數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)生，*括各類職業(yè)院校、應(yīng)用型本科非計(jì)算機(jī)*業(yè)的學(xué)生閱讀，也適合對(duì)人工智能感興趣或有相關(guān)需求的社會(huì)人士閱讀。
人工智能通識(shí)(人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)面向我國(guó)人工智能的通識(shí)教育與專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)。全書(shū)共8章，分為3篇，分別為人工智能的基本理論、人工智能的應(yīng)用以及人工智能的融合拓展，涵蓋了目前主流的人工智能技術(shù)。全書(shū)在介紹人工智能的基本原理時(shí)，盡量回避了相關(guān)的復(fù)雜模型和算法設(shè)計(jì)，方便讀者在社會(huì)層面理解人工智能的應(yīng)用形式和未來(lái)的發(fā)展路徑。此外，書(shū)中每章都設(shè)計(jì)了一些思考與練習(xí)的題目，以便讀者在課堂練習(xí)和研討中使用。
本書(shū)適合具有高中及以上數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)生，包括各類職業(yè)院校、應(yīng)用型本科非計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生閱讀，也適合對(duì)人工智能感興趣或有相關(guān)需求的社會(huì)人士閱讀。
人工智能通識(shí)(人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程) 目錄
*篇 人工智能的基本理論
*章 人工智能概述 2
*.* 什么是人工智能 4
*.*.* 達(dá)*茅斯會(huì)議與人工智能的誕生 4
*.*.2 “人工”和“智能”的*結(jié)合 5
*.*.3 “*面”人工智能和“*分”人工智能 6
思考與練習(xí)*-* 怎樣理解人工智能 7
*.2 人工智能的發(fā)展歷史 7
*.2.* “前”人工智能*段 8
*.2.2 人工智能的起步*段 9
*.2.3 人工智能的瓶頸期 *0
*.2.4 人工智能的復(fù)蘇期 **
*.2.5 人工智能的繁榮期 *2
*.3 實(shí)現(xiàn)人工智能的多種研究學(xué)派 *3
*.3.* “智能的黑箱”——符號(hào)主義學(xué)派 *3
思考與練習(xí)*-2 “中文屋”的悖論 *4
*.3.2 “黑箱的內(nèi)*”——連接主義學(xué)派 *5
*.3.3 “動(dòng)作和控制”——行為主義學(xué)派 *7
*.4 人工智能對(duì)社會(huì)生活的影響 *8
*.5 本章內(nèi)容小結(jié) *9
*.6 本章練習(xí)題 *9
2章 問(wèn)題求解和知識(shí)工程 2*
2.* 搜索技術(shù)和問(wèn)題求解 23
2.*.* 問(wèn)題求解——按照既定的步驟作 23
思考與練習(xí)2-* 傳統(tǒng)查找和問(wèn)題求解 24
思考與練習(xí)2-2 地圖中路徑的搜索技術(shù) 25
2.*.2 盲目搜索技術(shù) 26
思考與練習(xí)2-3 如何理解深度*先算法和廣度*先算法 28
2.*.3 啟發(fā)式搜索技術(shù) 28
思考與練習(xí)2-4 非啟發(fā)式搜索和啟發(fā)式搜索的對(duì)比 29
2.2 知識(shí)在計(jì)算機(jī)內(nèi)的表示方式 30
2.2.* 陳述性知識(shí)和過(guò)程性知識(shí) 3*
思考與練習(xí)2-5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)基本形式 32
2.2.2 從已知到未知的邏輯推理 32
2.2.3 通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)推理的過(guò)程 33
2.3 像*家*樣解決問(wèn)題 35
2.3.* *家系統(tǒng)的發(fā)展歷程 35
2.3.2 *家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 36
思考與練習(xí)2-6 *家系統(tǒng)的*種模擬 37
2.4 從*家系統(tǒng)到知識(shí)工程 38
2.4.* 知識(shí)工程和*家系統(tǒng)的區(qū)別 38
2.4.2 知識(shí)工程的知識(shí)處理過(guò)程 39
2.4.3 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的知識(shí)圖譜 40
2.5 本章內(nèi)容小結(jié) 4*
2.6 本章練習(xí)題 42
3章 人工*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 44
3.* *經(jīng)元細(xì)胞的數(shù)字化模型 46
3.*.* *經(jīng)元細(xì)胞和感知機(jī) 46
3.*.2 感知機(jī)的分類判斷模型 49
3.*.3 擴(kuò)展——感知機(jī)如何學(xué)會(huì)正確分類 50
思考與練習(xí)3-* 感知機(jī)的模擬運(yùn)行 5*
3.2 人工*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生物*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化 52
3.2.* 從單層感知機(jī)到多層感知機(jī) 52
思考與練習(xí)3-2 多層感知機(jī)的應(yīng)用 54
3.2.2 人工*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能*點(diǎn) 55
3.2.3 卷積*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的*勢(shì)和*點(diǎn) 57
3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)——機(jī)器的自我適應(yīng) 58
3.3.* 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展和分類 58
3.3.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)和*監(jiān)督學(xué)習(xí) 59
思考與練習(xí)3-3 監(jiān)督學(xué)習(xí)和*監(jiān)督學(xué)習(xí) 6*
3.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 6*
3.4 深度學(xué)習(xí)——機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)*步發(fā)展 62
3.4.* 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展及其*點(diǎn) 63
3.4.2 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的異同 64
3.4.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用和發(fā)展 66
3.5 本章內(nèi)容小結(jié) 66
3.6 本章練習(xí)題 67
2篇 人工智能的應(yīng)用
4章 圖像識(shí)別與人工智能 70
4.* 計(jì)算機(jī)內(nèi)圖像的數(shù)字化表示 72
4.*.* 人眼成像的原理 72
4.*.2 圖像數(shù)字化的基本原理 73
思考與練習(xí)4-* 數(shù)碼相機(jī)中的CMOS成像原理 74
4.*.3 擴(kuò)展——數(shù)字圖像的基本屬性和*征 75
思考與練習(xí)4-2 數(shù)字圖像的顏色表示 76
4.*.4 擴(kuò)展——數(shù)字圖像的存儲(chǔ)格式 77
4.2 圖像分割——選擇圖像中的“物” 78
4.2.* 圖像分割技術(shù)的意義和*點(diǎn) 78
4.2.2 基于閾值的圖像分割方法 79
4.2.3 基于區(qū)域的圖像分割方法 8*
思考與練習(xí)4-3 基于閾值和區(qū)域的圖像分割方法演示 82
4.2.4 基于邊緣的圖像分割方法 83
4.2.5 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法 84
4.3 圖像識(shí)別——辨別圖像中的“物” 85
4.3.* 對(duì)待識(shí)別物體的*征提取 85
4.3.2 通過(guò)對(duì)*征的分類識(shí)別物體 86
4.3.3 圖像識(shí)別中的支持向量機(jī)分類 88
4.4 本章內(nèi)容小結(jié) 90
4.5 本章練習(xí)題 90
5章 語(yǔ)音識(shí)別與人工智能 93
5.* 聲音的本質(zhì)和聲音的三要素 95
5.2 聲音的數(shù)字化轉(zhuǎn)換和處理 96
5.2.* 模擬信號(hào)到數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過(guò)程 96
5.2.2 擴(kuò)展——音頻的數(shù)字化編碼技術(shù) 99
5.2.3 擴(kuò)展——常見(jiàn)的音頻文件格式 *00
5.3 語(yǔ)音識(shí)別——針對(duì)語(yǔ)言的處理過(guò)程 *0*
5.3.* 語(yǔ)音識(shí)別的分類和技術(shù)*點(diǎn) *0*
5.3.2 語(yǔ)音識(shí)別從聲音到文字的轉(zhuǎn)換過(guò)程 *02
5.3.3 針對(duì)聲音頻率*性的頻譜分析技術(shù) *04
5.4 自然語(yǔ)言處理——從聽(tīng)見(jiàn)到聽(tīng)懂 *05
5.4.* 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介 *06
5.4.2 自然語(yǔ)言處理的功能和意義 *07
思考與練習(xí) 自然語(yǔ)言處理中的分詞和語(yǔ)義分析 *07
5.4.3 自然語(yǔ)言處理與人工智能技術(shù) *08
5.5 本章內(nèi)容小結(jié) *09
5.6 本章練習(xí)題 *09
6章 機(jī)器人和智能體 **2
6.* 硬件類型的機(jī)器人學(xué) **4
6.*.* 機(jī)器人學(xué)的簡(jiǎn)要發(fā)展史 **4
6.*.2 機(jī)器人的主要類型和區(qū)別 **5
6.*.3 機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu)模塊和組成 **6
6.*.4 傳感器的原理與應(yīng)用 **7
6.*.5 從傳感器到機(jī)器人的感覺(jué)器官 **9
思考與練習(xí)6-* 自動(dòng)駕駛中的傳感器 *20
6.2 軟件類型的智能體 *2*
思考與練習(xí)6-2 智能體的應(yīng)用 *22
6.3 硬件機(jī)器人的結(jié)構(gòu)和組建案例 *23
思考與練習(xí)6-3 如何增強(qiáng)智能小車的功能 *28
6.4 本章內(nèi)容小結(jié) *29
6.5 本章練習(xí)題 *29
3篇 人工智能的融合擴(kuò)展
7章 大數(shù)據(jù)與人工智能 *32
7.* 數(shù)據(jù)、信息及數(shù)據(jù)管理 *34
7.*.* 如何從數(shù)據(jù)中獲取信息 *34
思考與練習(xí)7-* 數(shù)據(jù)和信息的關(guān)系 *35
7.*.2 規(guī)模化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化管理 *36
思考與練習(xí)7-2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的應(yīng)用 *37
7.*.3 從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)到大數(shù)據(jù)技術(shù) *38
7.*.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)中的信息加工和知識(shí)獲取 *39
思考與練習(xí)7-3 應(yīng)用數(shù)據(jù)分析獲取有效信息的*案例 *4*
思考與練習(xí)7-4 根據(jù)學(xué)生的考試成績(jī)改進(jìn)教學(xué) *4*
7.2 人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)融合 *42
7.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與展望 *44
7.4 本章內(nèi)容小結(jié) *44
7.5 本章練習(xí)題 *45
8章 物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈 *46
8.* “萬(wàn)物互聯(lián)”的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) *48
8.*.* “萬(wàn)物互聯(lián)”的概念及其發(fā)展 *48
8.*.2 “物”是如何連接網(wǎng)絡(luò)的？ *49
8.*.3 關(guān)于“物”的個(gè)性化數(shù)據(jù)采集 *5*
思考與練習(xí)8-* 共享出行中的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 *52
8.*.4 “物”的個(gè)性化數(shù)據(jù)處理技術(shù) *52
8.*.5 物聯(lián)網(wǎng)在日常生活中的應(yīng)用 *54
思考與練習(xí)8-2 物聯(lián)網(wǎng)在智能家居中的應(yīng)用 *54
8.2 基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的云計(jì)算 *55
8.2.* 云計(jì)算的概念和發(fā)展 *55
8.2.2 從硬件到軟件——云計(jì)算的三種服務(wù)模式 *57
思考與練習(xí)8-3 如何理解云計(jì)算的三種服務(wù)模式 *58
8.2.3 云計(jì)算的應(yīng)用*勢(shì)和發(fā)展前景 *59
思考與練習(xí)8-4 云計(jì)算在社會(huì)生活中的典型應(yīng)用 *59
8.3 區(qū)塊鏈——數(shù)據(jù)的鏈狀化管理技術(shù) *59
8.3.* 區(qū)塊鏈技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ) *60
8.3.2 靈活、開(kāi)放和*的區(qū)塊化存儲(chǔ) *6*
8.3.3 區(qū)塊鏈的三種拓展方向 *62
8.3.4 區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用*勢(shì)和發(fā)展前景 *63
思考與練習(xí)8-5 區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能 *64
8.4 本章內(nèi)容小結(jié) *64
8.5 本章練習(xí)題 *65
*章 人工智能概述 2
*.* 什么是人工智能 4
*.*.* 達(dá)*茅斯會(huì)議與人工智能的誕生 4
*.*.2 “人工”和“智能”的*結(jié)合 5
*.*.3 “*面”人工智能和“*分”人工智能 6
思考與練習(xí)*-* 怎樣理解人工智能 7
*.2 人工智能的發(fā)展歷史 7
*.2.* “前”人工智能*段 8
*.2.2 人工智能的起步*段 9
*.2.3 人工智能的瓶頸期 *0
*.2.4 人工智能的復(fù)蘇期 **
*.2.5 人工智能的繁榮期 *2
*.3 實(shí)現(xiàn)人工智能的多種研究學(xué)派 *3
*.3.* “智能的黑箱”——符號(hào)主義學(xué)派 *3
思考與練習(xí)*-2 “中文屋”的悖論 *4
*.3.2 “黑箱的內(nèi)*”——連接主義學(xué)派 *5
*.3.3 “動(dòng)作和控制”——行為主義學(xué)派 *7
*.4 人工智能對(duì)社會(huì)生活的影響 *8
*.5 本章內(nèi)容小結(jié) *9
*.6 本章練習(xí)題 *9
2章 問(wèn)題求解和知識(shí)工程 2*
2.* 搜索技術(shù)和問(wèn)題求解 23
2.*.* 問(wèn)題求解——按照既定的步驟作 23
思考與練習(xí)2-* 傳統(tǒng)查找和問(wèn)題求解 24
思考與練習(xí)2-2 地圖中路徑的搜索技術(shù) 25
2.*.2 盲目搜索技術(shù) 26
思考與練習(xí)2-3 如何理解深度*先算法和廣度*先算法 28
2.*.3 啟發(fā)式搜索技術(shù) 28
思考與練習(xí)2-4 非啟發(fā)式搜索和啟發(fā)式搜索的對(duì)比 29
2.2 知識(shí)在計(jì)算機(jī)內(nèi)的表示方式 30
2.2.* 陳述性知識(shí)和過(guò)程性知識(shí) 3*
思考與練習(xí)2-5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)基本形式 32
2.2.2 從已知到未知的邏輯推理 32
2.2.3 通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)推理的過(guò)程 33
2.3 像*家*樣解決問(wèn)題 35
2.3.* *家系統(tǒng)的發(fā)展歷程 35
2.3.2 *家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 36
思考與練習(xí)2-6 *家系統(tǒng)的*種模擬 37
2.4 從*家系統(tǒng)到知識(shí)工程 38
2.4.* 知識(shí)工程和*家系統(tǒng)的區(qū)別 38
2.4.2 知識(shí)工程的知識(shí)處理過(guò)程 39
2.4.3 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的知識(shí)圖譜 40
2.5 本章內(nèi)容小結(jié) 4*
2.6 本章練習(xí)題 42
3章 人工*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 44
3.* *經(jīng)元細(xì)胞的數(shù)字化模型 46
3.*.* *經(jīng)元細(xì)胞和感知機(jī) 46
3.*.2 感知機(jī)的分類判斷模型 49
3.*.3 擴(kuò)展——感知機(jī)如何學(xué)會(huì)正確分類 50
思考與練習(xí)3-* 感知機(jī)的模擬運(yùn)行 5*
3.2 人工*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生物*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化 52
3.2.* 從單層感知機(jī)到多層感知機(jī) 52
思考與練習(xí)3-2 多層感知機(jī)的應(yīng)用 54
3.2.2 人工*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能*點(diǎn) 55
3.2.3 卷積*經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的*勢(shì)和*點(diǎn) 57
3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)——機(jī)器的自我適應(yīng) 58
3.3.* 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展和分類 58
3.3.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)和*監(jiān)督學(xué)習(xí) 59
思考與練習(xí)3-3 監(jiān)督學(xué)習(xí)和*監(jiān)督學(xué)習(xí) 6*
3.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 6*
3.4 深度學(xué)習(xí)——機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)*步發(fā)展 62
3.4.* 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展及其*點(diǎn) 63
3.4.2 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的異同 64
3.4.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用和發(fā)展 66
3.5 本章內(nèi)容小結(jié) 66
3.6 本章練習(xí)題 67
2篇 人工智能的應(yīng)用
4章 圖像識(shí)別與人工智能 70
4.* 計(jì)算機(jī)內(nèi)圖像的數(shù)字化表示 72
4.*.* 人眼成像的原理 72
4.*.2 圖像數(shù)字化的基本原理 73
思考與練習(xí)4-* 數(shù)碼相機(jī)中的CMOS成像原理 74
4.*.3 擴(kuò)展——數(shù)字圖像的基本屬性和*征 75
思考與練習(xí)4-2 數(shù)字圖像的顏色表示 76
4.*.4 擴(kuò)展——數(shù)字圖像的存儲(chǔ)格式 77
4.2 圖像分割——選擇圖像中的“物” 78
4.2.* 圖像分割技術(shù)的意義和*點(diǎn) 78
4.2.2 基于閾值的圖像分割方法 79
4.2.3 基于區(qū)域的圖像分割方法 8*
思考與練習(xí)4-3 基于閾值和區(qū)域的圖像分割方法演示 82
4.2.4 基于邊緣的圖像分割方法 83
4.2.5 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法 84
4.3 圖像識(shí)別——辨別圖像中的“物” 85
4.3.* 對(duì)待識(shí)別物體的*征提取 85
4.3.2 通過(guò)對(duì)*征的分類識(shí)別物體 86
4.3.3 圖像識(shí)別中的支持向量機(jī)分類 88
4.4 本章內(nèi)容小結(jié) 90
4.5 本章練習(xí)題 90
5章 語(yǔ)音識(shí)別與人工智能 93
5.* 聲音的本質(zhì)和聲音的三要素 95
5.2 聲音的數(shù)字化轉(zhuǎn)換和處理 96
5.2.* 模擬信號(hào)到數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過(guò)程 96
5.2.2 擴(kuò)展——音頻的數(shù)字化編碼技術(shù) 99
5.2.3 擴(kuò)展——常見(jiàn)的音頻文件格式 *00
5.3 語(yǔ)音識(shí)別——針對(duì)語(yǔ)言的處理過(guò)程 *0*
5.3.* 語(yǔ)音識(shí)別的分類和技術(shù)*點(diǎn) *0*
5.3.2 語(yǔ)音識(shí)別從聲音到文字的轉(zhuǎn)換過(guò)程 *02
5.3.3 針對(duì)聲音頻率*性的頻譜分析技術(shù) *04
5.4 自然語(yǔ)言處理——從聽(tīng)見(jiàn)到聽(tīng)懂 *05
5.4.* 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介 *06
5.4.2 自然語(yǔ)言處理的功能和意義 *07
思考與練習(xí) 自然語(yǔ)言處理中的分詞和語(yǔ)義分析 *07
5.4.3 自然語(yǔ)言處理與人工智能技術(shù) *08
5.5 本章內(nèi)容小結(jié) *09
5.6 本章練習(xí)題 *09
6章 機(jī)器人和智能體 **2
6.* 硬件類型的機(jī)器人學(xué) **4
6.*.* 機(jī)器人學(xué)的簡(jiǎn)要發(fā)展史 **4
6.*.2 機(jī)器人的主要類型和區(qū)別 **5
6.*.3 機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu)模塊和組成 **6
6.*.4 傳感器的原理與應(yīng)用 **7
6.*.5 從傳感器到機(jī)器人的感覺(jué)器官 **9
思考與練習(xí)6-* 自動(dòng)駕駛中的傳感器 *20
6.2 軟件類型的智能體 *2*
思考與練習(xí)6-2 智能體的應(yīng)用 *22
6.3 硬件機(jī)器人的結(jié)構(gòu)和組建案例 *23
思考與練習(xí)6-3 如何增強(qiáng)智能小車的功能 *28
6.4 本章內(nèi)容小結(jié) *29
6.5 本章練習(xí)題 *29
3篇 人工智能的融合擴(kuò)展
7章 大數(shù)據(jù)與人工智能 *32
7.* 數(shù)據(jù)、信息及數(shù)據(jù)管理 *34
7.*.* 如何從數(shù)據(jù)中獲取信息 *34
思考與練習(xí)7-* 數(shù)據(jù)和信息的關(guān)系 *35
7.*.2 規(guī)模化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化管理 *36
思考與練習(xí)7-2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的應(yīng)用 *37
7.*.3 從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)到大數(shù)據(jù)技術(shù) *38
7.*.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)中的信息加工和知識(shí)獲取 *39
思考與練習(xí)7-3 應(yīng)用數(shù)據(jù)分析獲取有效信息的*案例 *4*
思考與練習(xí)7-4 根據(jù)學(xué)生的考試成績(jī)改進(jìn)教學(xué) *4*
7.2 人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)融合 *42
7.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與展望 *44
7.4 本章內(nèi)容小結(jié) *44
7.5 本章練習(xí)題 *45
8章 物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈 *46
8.* “萬(wàn)物互聯(lián)”的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) *48
8.*.* “萬(wàn)物互聯(lián)”的概念及其發(fā)展 *48
8.*.2 “物”是如何連接網(wǎng)絡(luò)的？ *49
8.*.3 關(guān)于“物”的個(gè)性化數(shù)據(jù)采集 *5*
思考與練習(xí)8-* 共享出行中的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 *52
8.*.4 “物”的個(gè)性化數(shù)據(jù)處理技術(shù) *52
8.*.5 物聯(lián)網(wǎng)在日常生活中的應(yīng)用 *54
思考與練習(xí)8-2 物聯(lián)網(wǎng)在智能家居中的應(yīng)用 *54
8.2 基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的云計(jì)算 *55
8.2.* 云計(jì)算的概念和發(fā)展 *55
8.2.2 從硬件到軟件——云計(jì)算的三種服務(wù)模式 *57
思考與練習(xí)8-3 如何理解云計(jì)算的三種服務(wù)模式 *58
8.2.3 云計(jì)算的應(yīng)用*勢(shì)和發(fā)展前景 *59
思考與練習(xí)8-4 云計(jì)算在社會(huì)生活中的典型應(yīng)用 *59
8.3 區(qū)塊鏈——數(shù)據(jù)的鏈狀化管理技術(shù) *59
8.3.* 區(qū)塊鏈技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ) *60
8.3.2 靈活、開(kāi)放和*的區(qū)塊化存儲(chǔ) *6*
8.3.3 區(qū)塊鏈的三種拓展方向 *62
8.3.4 區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用*勢(shì)和發(fā)展前景 *63
思考與練習(xí)8-5 區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能 *64
8.4 本章內(nèi)容小結(jié) *64
8.5 本章練習(xí)題 *65
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人工智能通識(shí)(人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程) 作者簡(jiǎn)介
曹良亮,北京師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)院，理學(xué)博士，*級(jí)工程師，長(zhǎng)期從事計(jì)算機(jī)教學(xué)工作，主要研究方向是計(jì)算機(jī)教育應(yīng)用。
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