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深度學習
人工智能概論(微課版) 版權信息
- ISBN：9787115626745
- 條形碼：9787115626745 ; 978-7-115-62674-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能概論(微課版) 本書特色
(1)面向人工智能研究前沿。融入*新的人工智能研究進展，例如深度學習、計算機視覺、圖像檢測等方面的*新研究進展。 (2)面向國家重大戰略需求。結合*新的人工智能實戰項目和國家戰略需求，如黃河流域生態保護和高質量發展國家戰略、航空產業新基建等，突出實戰性人工智能技術應用。 (3)面向人工智能主流技術。結合人工智能體系研發主流語言Python，突出相關算法或系統的技術實現。
人工智能概論(微課版) 內容簡介
全書共四篇，**篇：人工智能基礎。主要內容包括緒論、知識表示、自動推理、搜索求解策略。第二篇：人工智能熱點技術。主要內容包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像和視頻處理、智能計算。第三篇：人工智能技術的應用。主要內容包括智慧交通、智能機器人、智慧航空、智慧生態保護。第四篇：人工智能安全關切及未來展望。主要內容包括人工智能安全、元宇宙與人工智能、人工智能發展趨勢。是一本基礎性強、實用性好、易于教學開展的人工智能教材。
人工智能概論(微課版) 目錄
第 一篇 人工智能基礎 14
第 1章 緒論 14
1.1 人工智能概念 15
1.1.1 智能的概念 15
1.1.2 智能的特征 16
1.1.3 人工智能 17
1.2 人工智能基礎 18
1.3 人工智能發展歷程 19
1.3.1 孕育階段 19
1.3.2 形成階段 21
1.3.3 發展階段 22
1.4 人工智能前沿研究 22
1.4.1 人工智能相關政策 22
1.4.2 人工智能研究及應用 23
1.5 小結 25
思考題 25
第 2章 知識表示 26
2.1知識與知識表示的概念 27
2.1.1 知識的概念 27
2.1.2 知識的特性 27
2.1.3 知識的表示 27
2.2 一階謂詞邏輯 28
2.2.1 命題 28
2.2.2 謂詞 29
2.2.3 謂詞公式 30
2.2.4 一階謂詞邏輯知識表示方法 31
2.2.5 一階謂詞邏輯表示法的特點 31
2.3 產生式 32
2.3.1 產生式 33
2.3.2 產生式系統 34
2.3.3 產生式表示法的特點 35
2.4 框架 36
2.4.1 框架的一般結構 37
2.4.2 框架的推理方法 37
2.5 小結 38
思考題 38
第3章 自動推理 41
3.1 自動推理的基本概念 42
3.1.1 推理的定義 42
3.1.2 推理的方式及分類 42
3.1.3 推理的方向 45
3.1.4 沖突消解策略 46
3.2 歸結原理 48
3.2.1 魯濱遜歸結原理 48
3.2.2 歸結反演 51
3.2.3 應用歸結原理求解問題 51
3.3 不確定性推理 52
3.3.1 概念 53
3.3.2 可信度方法 56
3.3.3 證據理論 57
3.4 小結 58
思考題 58
第4章 搜索求解策略 60
4.1 搜索 61
4.1.1 搜索的概念 61
4.1.2 搜索的基本問題與主要過程 61
4.1.3 搜索策略 62
4.2 狀態空間的搜索策略 62
4.3 盲目的圖搜索策略 65
4.3.1 回溯策略 65
4.3.2 寬度優先搜索策略 65
4.3.3 深度優先搜索策略 66
4.4 啟發式圖搜索策略 67
4.4.1 啟發式策略 67
4.4.2 啟發信息和估價函數 67
4.4.3 A搜索算法 68
4.4.4 A*搜索算法及其特性分析 68
4.5 小結 70
思考題 71
第二篇 人工智能熱點技術 72
第5章 機器學習 72
5.1 機器學習與機器智能 73
5.1.1 機器學習的基本概念 73
5.1.2 機器學習的發展歷史 73
5.1.3 學習系統的基本模型 74
5.2 機器學習的類型和應用 75
5.3 監督學習與無監督學習 77
5.3.1 支持向量機 78
5.3.2 k-*近鄰分類 79
5.3.3 樸素貝葉斯分類器 79
5.3.4 集成分類—Bagging 算法、隨機森林算法與 Boosting算法 81
5.3.5 k-均值聚類算法 83
5.4小結 85
思考題 85
第6章 深度學習 86
6.1 深度學習 87
6.1.1 深度學習概述 87
6.1.2 深度學習基本結構 88
6.1.3 深度學習框架 88
6.1.4 深度學習適用領域 90
6.2卷積神經網絡結構 91
6.2.1 卷積層 91
6.2.2 激活層 93
6.2.3 池化層 94
6.2.4 批規范層 94
6.2.5 丟棄層 96
6.2.6 全連接層 96
6.3 典型神經網絡模型 97
6.3.1 FCN全卷積神經網絡 97
6.3.2 GoogleNet 結構更深的卷積網絡 98
6.3.3 ResNet殘差網絡 99
6.3.4 CNN卷積神經網絡 101
6.3.4 DCCNet密集連接網絡 103
6.3.5 GAN生成對抗網絡 104
6.4 強化學習 105
6.4.1 強化學習的基本原理與模型 105
6.4.2 強化學習的主要特點與構成 107
6.4.3 強化學習的應用 108
6.5遷移學習 109
6.5.1 遷移學習的概述 109
6.5.2 遷移學習分類 109
6.6小結 110
思考題 111
第7章 自然語言處理 112
7.1 概述 113
7.1.1自然語言處理含義 113
7.1.2自然語言處理的功能應用 113
7.1.3自然語言處理的層次 115
7.1.4自然語言處理技術 116
7.2 智能問答系統 117
7.2.1 問答系統的主要組成 118
7.2.2 問答系統的分類 119
7.2.3 問答系統案例 121
7.3 聊天機器人 122
7.3.1 聊天機器人的分類 123
7.3.2 聊天機器人的自然語言理解 125
7.4 語音識別 126
7.4.1語音識別系統 126
7.4.2 語音識別的過程 127
7.4.3 語音識別應用過程中的四大挑戰 129
7.5 機器翻譯 130
7.5.1 機器翻譯原理與過程 130
7.5.2 通用翻譯模型 131
7.6小結 132
思考題 132
第8章 圖像和視頻處理 134
8.1 圖像處理 135
8.1.1 灰度直方圖校正 135
8.1.2 圖像的噪聲 138
8.1.3 圖像增強 140
8.1.4 圖像平滑 141
8.1.5圖像銳化 147
8.2 圖像分割與邊緣檢測 155
8.2.1 圖像的邊緣檢測 155
8.2.2 圖像分割 159
8.2.3 典型圖像分割算法 160
8.3 圖像目標檢測 165
8.3.1 圖像分類 166
8.3.2 目標定位 168
8.3.3 目標檢測 169
8.3.4 圖像融合 171
8.4 圖像理解 172
8.4.1 基于圖像的情感計算 172
8.4.2 圖像異常行為分析 173
8.5 小結 174
思考題 175
第9章 智能計算 176
9.1 進化算法的產生與發展 177
9.1.1 進化算法的概念 177
9.1.2 進化算法的生物學背景 178
9.1.3 進化算法的設計原則 179
9.2 遺傳算法 179
9.2.1遺傳算法的*基本思想 180
9.2.2 遺傳算法的特點 181
9.3 群智能算法 182
9.4 粒子群優化算法 184
9.5 小結 186
思考題 186
第三篇 人工智能技術應用 188
第 10章 智慧交通 188
10.1智慧交通系統定義及架構 189
10.2智慧交通系統 189
10.3人工智能在智慧交通領域的應用 191
10.4小結 193
思考題 193
第 11章 智能機器人 194
11.1 機器人與行為智能 195
11.2 智能技術應用 196
11.3 智能無人裝備 204
11.3.1 無人機 204
11.3.2 無人車 205
11.3.3 無人船 206
11.4 小結 206
思考題 207
第 12章 智慧航空 208
12.1 數據角度的航空大數據定義和組織結構 209
12.2 系統角度的航空大數據定義和組織結構 210
12.3 關鍵技術 211
12.3.1 采集技術 211
12.3.2 存儲管理技術 214
12.3.3 預處理技術 215
12.3.4 智能分析技術應用 216
12.4 小結 218
思考題 218
第 13章 智慧生態保護 219
13.1 黃河流域資源、經濟發展與產業構成現狀 220
13.1.1 資源現狀 220
13.1.2 經濟發展現狀 221
13.1.3 產業構成現狀 222
13.2面臨的主要問題 223
13.2.1 生態保護缺乏空天地一體化管理 223
13.2.2 缺乏全樣本生態大數據 224
13.2.3 高質量發展缺乏全流域生態產業鏈 225
13.3 人工智能技術促進生態保護和高質量發展 225
13.3.1 全流域一體化智能管理 225
13.3.2 健全供水區水資源智能管控體系 226
13.3.3 完善智能綜合防汛預警體系 226
13.3.4 培育智能化現代服務業 227
13.3.5 建立完整的流域產業鏈 227
13.4 空天地一體化大數據及智能分析平臺構建 228
13.4.1 平臺框架 228
13.4.2 平臺技術架構研究 230
13.4.3 平臺關鍵技術 232
13.4.4 平臺的應用 236
13.5 結語 237
思考題 238
第四篇 人工智能安全關切及未來展望 239
第 14章 人工智能安全 239
14.1人工智能安全內涵 240
14.2 人工智能安全體系架構 240
14.3人工智能的內生安全 241
14.4 人工智能助力安全 242
14.4.1 物理智能安防監控 243
14.4.2 智能入侵檢測 244
14.4.3 惡意代碼檢測與分類 244
14.4.4 對抗機器學習 245
14.5 小結 245
思考題 246
第 15章 元宇宙與人工智能 247
15.1 元宇宙 248
15.1.1 元宇宙的概念 248
15.1.2 元宇宙的發展過程 248
15.1.3 元宇宙的核心技術 251
15.2 人工智能成為元宇宙的核心生產要素 253
15.2.1 元宇宙的后端基建 253
15.2.2 算力和數據是元宇宙的關鍵要素 253
15.2.3 認知智能是元宇宙發展重要驅動因素之一 255
15.2.4 人工智能成為新生產要素 255
15.3 人工智能賦能元宇宙 256
15.3.1 人工智能成為元宇宙的技術引擎 256
15.3.2 人工智能加速元宇宙的內容生成 257
15.3.3 人工智能驅動的虛擬數字人豐富元宇宙的體驗 258
15.3.4 人工智能與數字孿生 259
15.3.4 人工智能加快元宇宙產業鏈構建 259
15.4 小結 260
思考題 260
第 16章 人工智能發展趨勢 262
16.1 人工智能行業發展趨勢 263
16.1.1國內外發展現狀 263
16.1.2 人工智能產業鏈 263
16.1.3 人工智能產業化性價比顯著提高 264
16.2 人工智能行業人才需求 264
16.2.1 人工智能企業運營模式 264
16.2.2 人工智能技術人才體系 265
16.2.3 人工智能企業人才供需現狀 266
16.3 人工智能知識體系 266
16.4 總結 268
思考題 268
參考文獻 269
展開全部
人工智能概論(微課版) 作者簡介
王軍，博士、教授，鄭州航空工業管理學院大數據科學研究院院長，河南省航空大數據工程中心負責人，鄭州大學、華北水利水電大學、鄭州航院碩士生導師。先后任河南新聞出版廣電局用戶數據中心領導小組副組長兼辦公室主任，中共河南省委組織部、河南廣播電視臺“我們和第一書記”活動辦公室副主任，河南中原云大數據集團有限公司副總經理，河南中原云數據有限公司董事總經理。河南省信息化專家委員會專家，河南省大數據和人工智能專家委員會委員，鄭州市信息化委員會專家，河南省重點項目評標專家等。近年來主持和參與省部級科研項目近10項，取得個人軟件著作權13項，授權發明專利4項(第一發明人)，在申請專利9項。先后在國際、國內期刊及國際會議發表大數據、人工智能等論文20余篇，獲優秀論文獎3項。取得省部級科技成果3項(第一完成人1項)，負責的項目獲得省科技進步獎2項。
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