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深度學習
人工智能通論 版權信息
- ISBN：9787121444487
- 條形碼：9787121444487 ; 978-7-121-44448-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能通論 內容簡介
本書內容共分為10章，從學科基礎、技術基礎、重點方向與領域、行業應用、倫理法律5方面系統、整體介紹人工智能的定義、方法、體系、應用及其內涵。第1章介紹人工智能定義及新知識體系。第2章介紹人工智能孕育史、機械論、計算歷史、控制論、聯結主義起源、計算機器的歷史，以及當代人工智能歷史。第3章介紹與人工智能有關的哲學概念、分支，人工智能本體論、認識論、方法論。第4章介紹人工智能倫理概念及倫理體系。第5章介紹人工智能多學科交叉基礎。第6章介紹人工智能技術基礎，包括傳感器、大數據、小數據、并行計算、數字圖像處理、人工神經網絡、機器學習與深度學習。第7章介紹機器感知智能、機器認知智能、機器行為智能、機器語言智能、機器類腦智能、機器混合智能的基本概念與內容。第8章介紹人工智能在博弈、創作、創造以及物理和數學方面的科學發現能力。第9章介紹人工智能在制造、醫療、農業、教育、軍事等行業的應用。第10章介紹科幻小說、影視作品中的超現實人工智能及其意義。 本書可供所有新工科、新文科、傳統理工科以及管理、醫學、農業、經濟、社會、人文、法律等專業學生，人工智能愛好者學習使用，也可供人工智能初級研究人員及從業人員學習和研究參考。
人工智能通論 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1．1 人工智能定義及其理解 1
1．1．1 人類智能的理解 1
1．1．2 人工智能的理解 2
1．1．3 強弱人工智能、專用人工智能和通用人工智能 5
1．2 認識人工智能的五個層次 7
1．3 人工智能重點方向及研究領域 9
1．3．1 傳統方向與研究領域 9
1．3．2 重點方向與研究領域 10
1．4 人工智能技術基礎 14
1．5 人工智能技術應用 17
1．6 人工智能新知識體系 18
1．7 本書主要內容和學習路線 19
1．8 本章小結 22
習題1 22
第2章 人工智能歷史基礎 23
2．1 人工智能的孕育史 23
2．1．1 大歷史觀下的智能進化 23
2．1．2 理性主義 26
2．2 機械論 30
2．3 “計算”的歷史 30
2．4 控制論 33
2．5 聯結主義的起源 35
2．6 計算機器 35
2．6．1 機械計算機 36
2．6．2 電子計算機 37
2．7 關于人工智能的原初思想 38
2．8 人工智能當代史 41
2．8．1 形成期 41
2．8．2 發展時（1970年―20世紀90年代初） 42
2．8．3 飛躍期 46
2．9 我國人工智能的發展 49
2．10 本章小結 51
習題2 51
第3章 人工智能哲學基礎 52
3．1 人工智能的哲學概念基礎 52
3．1．1 計算、算法與心靈、智能的可計算 53
3．1．2 意識 53
3．1．3 理性與非理性 54
3．1．4 智能 54
3．2 與人工智能有關的哲學分支 55
3．2．1 心靈哲學 55
3．2．2 心智哲學 57
3．2．3 計算主義哲學 58
3．3 人工智能本體論 61
3．3．1 唯物主義一元論與人工智能一元論 61
3．3．2 人工智能本體論的核心問題 61
3．4 人工智能認識論 62
3．4．1 功能主義 62
3．4．2 心智計算理論 63
3．4．3 心機類比與心智隱喻 64
3．4．4 信息處理 65
3．4．5 具身智能 65
3．4．6 理性人工智能 67
3．4．7 強人工智能是否能實現 69
3．4．8 人工智能與人性 71
3．5 人工智能方法論 73
3．5．1 傳統人工智能研究范式 73
3．5．2 現代人工智能研究范式 75
3．5．3 人工智能的突破 79
3．5．4 新圖靈測試 79
3．5．5 通用人工智能 80
3．6 本章小結 81
習題3 81
第4章 人工智能倫理基礎 82
4．1 道德倫理與倫理學 82
4．1．1 道德與倫理 82
4．1．2 倫理學概念 83
4．2 人工智能倫理 84
4．2．1 人工智能倫理概念 84
4．2．2 人工智能倫理學概念與含義 85
4．2．3 人工智能倫理發展簡史 86
4．3 人工智能技術引發的倫理問題 89
4．4 人工智能倫理體系及主要內容 91
4．4．1 人工智能倫理體系 91
4．4．2 人工智能倫理主要內容 92
4．5 人工智能倫理發展原則 99
4．6 人工智能法律 100
4．7 本章小結 101
習題4 101
第5章 人工智能學科基礎 103
5．1 人工智能多學科交叉的含義 103
5．2 人工智能的多學科交叉層次 104
5．2．1 **層次：哲學 104
5．2．2 第二層次：基礎學科 105
5．2．3 第三層次：生命相關學科 109
5．2．4 第四層次：工程技術學科 112
5．2．5 第五層次與第六層次：與人工智能交叉融合的社會學科、新興學科 113
5．3 本章小結 114
習題 115
第6章 人工智能技術基礎 116
6．1 傳感器技術 116
6．1．1 傳感器概念及其作用 116
6．1．2 主要傳感器及其功能 119
6．2 大數據技術 121
6．2．1 大數據技術及其產生 121
6．2．2 大數據與云計算機、物聯網的關系 122
6．2．3 大數據核心技術基礎 123
6．3 小數據技術 124
6．3．1 小數據的含義 125
6．3．2 小數據處理方法 125
6．3．3 小數據方法的重要性 126
6．4 并行計算技術 127
6．4．1 并行計算概念 127
6．4．2 并行計算與人工智能 128
6．5 數字圖像處理技術 129
6．5．1 數字圖像處理基本概念及技術應用 129
6．5．2 一個完整的車牌識別系統 131
6．6 人工神經網絡技術 132
6．6．1 人工神經網絡基本原理 132
6．6．2 人工神經網絡研究內容 132
6．6．3 人工神經網絡聯結方式 133
6．7 機器學習技術 134
6．7．1 機器學習定義及各主流方法 134
6．7．2 機器學習與機器智能 136
6．7．3 機器學習類型 136
6．7．4 大數據機器學習 138
6．8 深度學習技術 139
6．8．1 深度學習概念與含義 139
6．8．2 深度學習與淺層學習 140
6．8．3 深度學習的實質及其應用 142
6．8．4 深度學習的局限 143
6．9 本章小結 144
習題6 144
第7章 機器智能 145
7．1 感知智能 145
7．1．1 視覺感知智能原理 145
7．1．2 機器感知智能與視覺智能 146
7．1．3 卷積神經網絡及其原理 147
7．1．4 典型的機器感知智能應用 149
7．2 認知智能 151
7．2．1 人類心智與機器認知 151
7．2．2 傳統機器認知智能方法 152
7．2．3 機器認知新方法――知識圖譜 155
7．2．4 機器認知智能存在的問題 157
7．3 行為智能與機器人 158
7．3．1 機器人概念 158
7．3．2 機器人學 159
7．3．3 機器人的基本構成 161
7．3．4 工業機器人 162
7．3．5 智能機器人 164
7．4 語言智能 166
7．4．1 人類語言與機器語言 166
7．4．2 自然語言理解基本概念 166
7．4．3 自然語言處理技術 167
7．4．4 自然語言處理應用 168
7．5 類腦智能 170
7．5．1 類腦智能定義 170
7．5．2 類腦計算機與類腦智能 170
7．6 混合智能 172
7．6．1 混合智能技術 172
7．6．2 可穿戴計算 174
7．6．3 外骨骼 175
7．6．4 腦機接口 176
7．6．5 混合智能的作用 178
7．7 本章小結 179
習題 180
第8章 機器博弈與機器創造 181
8．1 人類創造與機器創造 181
8．1．1 人類創造力 181
8．1．2 機器創造力 182
8．2 機器博弈 182
8．2．1 完整信息博弈 182
8．2．2 非完整信息博弈 184
8．2．3 會打電子游戲的人工智能 185
8．3 機器創作 187
8．3．1 機器音樂創作 187
8．3．2 機器美術創作 189
8．3．3 機器文學創作 190
8．4 機器創造 192
8．4．1 機器智能材料設計 192
8．4．2 機器智能化學合成 194
8．4．3 機器智能藥物設計 195
8．4．4 機器智能生物學 196
8．5 機器科學發現 198
8．5．1 數學定理證明 198
8．5．2 物理定律發現 199
8．6 本章小結 201
習題8 201
第9章 人工智能行業應用 202
9．1 人工智能行業應用概述 202
9．2 智能制造 204
9．2．1 智能制造定義及含義 204
9．2．2 智能制造與數字制造的區別 205
9．2．3 智能制造產業核心內容 206
9．2．4 智能工廠 208
9．3 智能醫療 211
9．3．1 智能醫療定義 211
9．3．2 智能醫療組成部分 212
9．3．3 智能醫療核心技術 213
9．3．4 智能醫療應用場景 215
9．4 智能農業 220
9．4．1 智能農業定義與技術應用 220
9．4．2 農業機器人 221
9．5 智能教育 223
9．5．1 智能教育定義與含義 223
9．5．2 人工智能技術在教育領域的應用 223
9．5．3 智能學習模式 225
9．6 智慧城市 226
9．6．1 智慧城市定義 226
9．6．2 智慧城市架構 226
9．7 智能軍事 229
9．7．1 智能軍事定義 229
9．7．2 智能武器裝備 229
9．7．3 智能戰爭與軍事變革 232
9．8 本章小結 233
習題9 233
第10章 超現實人工智能 234
10．1 超現實人工智能含義 234
10．2 從神話故事中的“人造人”到科幻小說中的人工智能 235
10．2．1 神話故事中的“人造人” 235
10．2．2 科幻小說中的人工智能 235
10．3 科幻電影中的機器人與人工智能 238
10．3．1 科幻電影中的機器人與人工智能的發展歷程 238
10．3．2 科幻電影中的經典人工智能形象 241
10．4 超現實人工智能對人類的啟發 246
10．5 本章小結 247
習題10 247
參考文獻 248
第1章 緒論 1
1．1 人工智能定義及其理解 1
1．1．1 人類智能的理解 1
1．1．2 人工智能的理解 2
1．1．3 強弱人工智能、專用人工智能和通用人工智能 5
1．2 認識人工智能的五個層次 7
1．3 人工智能重點方向及研究領域 9
1．3．1 傳統方向與研究領域 9
1．3．2 重點方向與研究領域 10
1．4 人工智能技術基礎 14
1．5 人工智能技術應用 17
1．6 人工智能新知識體系 18
1．7 本書主要內容和學習路線 19
1．8 本章小結 22
習題1 22
第2章 人工智能歷史基礎 23
2．1 人工智能的孕育史 23
2．1．1 大歷史觀下的智能進化 23
2．1．2 理性主義 26
2．2 機械論 30
2．3 “計算”的歷史 30
2．4 控制論 33
2．5 聯結主義的起源 35
2．6 計算機器 35
2．6．1 機械計算機 36
2．6．2 電子計算機 37
2．7 關于人工智能的原初思想 38
2．8 人工智能當代史 41
2．8．1 形成期 41
2．8．2 發展時（1970年―20世紀90年代初） 42
2．8．3 飛躍期 46
2．9 我國人工智能的發展 49
2．10 本章小結 51
習題2 51
第3章 人工智能哲學基礎 52
3．1 人工智能的哲學概念基礎 52
3．1．1 計算、算法與心靈、智能的可計算 53
3．1．2 意識 53
3．1．3 理性與非理性 54
3．1．4 智能 54
3．2 與人工智能有關的哲學分支 55
3．2．1 心靈哲學 55
3．2．2 心智哲學 57
3．2．3 計算主義哲學 58
3．3 人工智能本體論 61
3．3．1 唯物主義一元論與人工智能一元論 61
3．3．2 人工智能本體論的核心問題 61
3．4 人工智能認識論 62
3．4．1 功能主義 62
3．4．2 心智計算理論 63
3．4．3 心機類比與心智隱喻 64
3．4．4 信息處理 65
3．4．5 具身智能 65
3．4．6 理性人工智能 67
3．4．7 強人工智能是否能實現 69
3．4．8 人工智能與人性 71
3．5 人工智能方法論 73
3．5．1 傳統人工智能研究范式 73
3．5．2 現代人工智能研究范式 75
3．5．3 人工智能的突破 79
3．5．4 新圖靈測試 79
3．5．5 通用人工智能 80
3．6 本章小結 81
習題3 81
第4章 人工智能倫理基礎 82
4．1 道德倫理與倫理學 82
4．1．1 道德與倫理 82
4．1．2 倫理學概念 83
4．2 人工智能倫理 84
4．2．1 人工智能倫理概念 84
4．2．2 人工智能倫理學概念與含義 85
4．2．3 人工智能倫理發展簡史 86
4．3 人工智能技術引發的倫理問題 89
4．4 人工智能倫理體系及主要內容 91
4．4．1 人工智能倫理體系 91
4．4．2 人工智能倫理主要內容 92
4．5 人工智能倫理發展原則 99
4．6 人工智能法律 100
4．7 本章小結 101
習題4 101
第5章 人工智能學科基礎 103
5．1 人工智能多學科交叉的含義 103
5．2 人工智能的多學科交叉層次 104
5．2．1 **層次：哲學 104
5．2．2 第二層次：基礎學科 105
5．2．3 第三層次：生命相關學科 109
5．2．4 第四層次：工程技術學科 112
5．2．5 第五層次與第六層次：與人工智能交叉融合的社會學科、新興學科 113
5．3 本章小結 114
習題 115
第6章 人工智能技術基礎 116
6．1 傳感器技術 116
6．1．1 傳感器概念及其作用 116
6．1．2 主要傳感器及其功能 119
6．2 大數據技術 121
6．2．1 大數據技術及其產生 121
6．2．2 大數據與云計算機、物聯網的關系 122
6．2．3 大數據核心技術基礎 123
6．3 小數據技術 124
6．3．1 小數據的含義 125
6．3．2 小數據處理方法 125
6．3．3 小數據方法的重要性 126
6．4 并行計算技術 127
6．4．1 并行計算概念 127
6．4．2 并行計算與人工智能 128
6．5 數字圖像處理技術 129
6．5．1 數字圖像處理基本概念及技術應用 129
6．5．2 一個完整的車牌識別系統 131
6．6 人工神經網絡技術 132
6．6．1 人工神經網絡基本原理 132
6．6．2 人工神經網絡研究內容 132
6．6．3 人工神經網絡聯結方式 133
6．7 機器學習技術 134
6．7．1 機器學習定義及各主流方法 134
6．7．2 機器學習與機器智能 136
6．7．3 機器學習類型 136
6．7．4 大數據機器學習 138
6．8 深度學習技術 139
6．8．1 深度學習概念與含義 139
6．8．2 深度學習與淺層學習 140
6．8．3 深度學習的實質及其應用 142
6．8．4 深度學習的局限 143
6．9 本章小結 144
習題6 144
第7章 機器智能 145
7．1 感知智能 145
7．1．1 視覺感知智能原理 145
7．1．2 機器感知智能與視覺智能 146
7．1．3 卷積神經網絡及其原理 147
7．1．4 典型的機器感知智能應用 149
7．2 認知智能 151
7．2．1 人類心智與機器認知 151
7．2．2 傳統機器認知智能方法 152
7．2．3 機器認知新方法――知識圖譜 155
7．2．4 機器認知智能存在的問題 157
7．3 行為智能與機器人 158
7．3．1 機器人概念 158
7．3．2 機器人學 159
7．3．3 機器人的基本構成 161
7．3．4 工業機器人 162
7．3．5 智能機器人 164
7．4 語言智能 166
7．4．1 人類語言與機器語言 166
7．4．2 自然語言理解基本概念 166
7．4．3 自然語言處理技術 167
7．4．4 自然語言處理應用 168
7．5 類腦智能 170
7．5．1 類腦智能定義 170
7．5．2 類腦計算機與類腦智能 170
7．6 混合智能 172
7．6．1 混合智能技術 172
7．6．2 可穿戴計算 174
7．6．3 外骨骼 175
7．6．4 腦機接口 176
7．6．5 混合智能的作用 178
7．7 本章小結 179
習題 180
第8章 機器博弈與機器創造 181
8．1 人類創造與機器創造 181
8．1．1 人類創造力 181
8．1．2 機器創造力 182
8．2 機器博弈 182
8．2．1 完整信息博弈 182
8．2．2 非完整信息博弈 184
8．2．3 會打電子游戲的人工智能 185
8．3 機器創作 187
8．3．1 機器音樂創作 187
8．3．2 機器美術創作 189
8．3．3 機器文學創作 190
8．4 機器創造 192
8．4．1 機器智能材料設計 192
8．4．2 機器智能化學合成 194
8．4．3 機器智能藥物設計 195
8．4．4 機器智能生物學 196
8．5 機器科學發現 198
8．5．1 數學定理證明 198
8．5．2 物理定律發現 199
8．6 本章小結 201
習題8 201
第9章 人工智能行業應用 202
9．1 人工智能行業應用概述 202
9．2 智能制造 204
9．2．1 智能制造定義及含義 204
9．2．2 智能制造與數字制造的區別 205
9．2．3 智能制造產業核心內容 206
9．2．4 智能工廠 208
9．3 智能醫療 211
9．3．1 智能醫療定義 211
9．3．2 智能醫療組成部分 212
9．3．3 智能醫療核心技術 213
9．3．4 智能醫療應用場景 215
9．4 智能農業 220
9．4．1 智能農業定義與技術應用 220
9．4．2 農業機器人 221
9．5 智能教育 223
9．5．1 智能教育定義與含義 223
9．5．2 人工智能技術在教育領域的應用 223
9．5．3 智能學習模式 225
9．6 智慧城市 226
9．6．1 智慧城市定義 226
9．6．2 智慧城市架構 226
9．7 智能軍事 229
9．7．1 智能軍事定義 229
9．7．2 智能武器裝備 229
9．7．3 智能戰爭與軍事變革 232
9．8 本章小結 233
習題9 233
第10章 超現實人工智能 234
10．1 超現實人工智能含義 234
10．2 從神話故事中的“人造人”到科幻小說中的人工智能 235
10．2．1 神話故事中的“人造人” 235
10．2．2 科幻小說中的人工智能 235
10．3 科幻電影中的機器人與人工智能 238
10．3．1 科幻電影中的機器人與人工智能的發展歷程 238
10．3．2 科幻電影中的經典人工智能形象 241
10．4 超現實人工智能對人類的啟發 246
10．5 本章小結 247
習題10 247
參考文獻 248
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人工智能通論 作者簡介
莫宏偉，哈爾濱工程大學智能科學與工程學院（原自動化學院）教授、博導，類腦計算與人工智能研究中心主任。黑龍江省多學科協同認知人工智能技術與應用重點實驗室主任。主持、完成教育部產學合作協同育人等省部級教學項目10項。主講《人工智能導論》2021年獲評省級線上一流課程。2019全國高校人工智能與大數據創新聯盟“人工智能教育個人創新獎”。2021全國高校人工智能與大數據創新聯盟“優秀教材建設學獎”、“教學創新獎”、“教材建設先進個人獎”，2020、2021年在黑龍江省組織兩屆人工智能教育大會。 中國人工智能學會自然計算與數字智能城市專委會副主任，智能空天系統專委會常務委員，智慧醫療專委會委員，人工智能教育專委會委員。中國神經科學學會類腦計算專家委員會。中國計算機學會高級會員。2021-2025新一屆教育部行業職業教育教學指導委員會委員。全國工業和信息化職業教育教學指導委員會計算機分委員會委員。全國高校人工智能與大數據創新聯盟副理事長。黑龍江省高等教育學會常務理事。黑龍江省高等教育學會人工智能教育專業委員會（籌）理事長。黑龍江省生物醫學工程學會副理事長。承擔完成國家自然科學基金、國防預研、科技部新一代人工智能2030重大專項子項目、黑龍江省重點研發計劃人工智能專項等項目26項，發表論文90余篇，出版專著6部，《人工智能通論》、《人工智能導論》、《人工智能倫理導論》等新知識體系人工智能系列教材4部。獲得省部級科技獎勵4項。《智能系統學報》2021年優秀論文作者。2013國際群體智能會議共同主席、2017國際生物啟發的計算理論與應用（BICTA2017）大會共同主席以及40多個國際會議組委會主席、程序委員會委員。《電子學報》等多家國際、國內期刊編委。科技部重點研發計劃、新一代人工智能2030重大專項、2022腦科學重大專項等項目評議專家。
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