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人工智能前沿與交叉 版權信息
- ISBN：9787030777690
- 條形碼：9787030777690 ; 978-7-03-077769-0
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能前沿與交叉 內(nèi)容簡介
本書涵蓋人工智能領域的多個重要方向和交叉領域，旨在向讀者介紹人工智能的*新進展、應用和發(fā)展趨勢，同時探討人工智能與其他學科交叉的原則、重要性和潛在影響。主要內(nèi)容包括人工智能基礎與前沿、人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+法律、人工智能+哲學，涉及人工智能技術在多個學科的理論前沿知識、不同領域的案例應用和辨證思考等內(nèi)容。
人工智能前沿與交叉 目錄
目錄 前言**篇 人工智能基礎與前沿第1章 人工智能概述 31.1 人工智能的概念 31.1.1 人工智能 31.1.2 人工智能的要素 41.1.3 人工智能的分類 51.2 人工智能的測試方法 51.2.1 圖靈測試 51.2.2 無裁判測試 61.3 人工智能的研究學派 61.3.1 符號主義學派 61.3.2 聯(lián)結(jié)主義學派 71.3.3 行為主義學派 71.3.4 類腦協(xié)同主義學派 71.4 人工智能的研究內(nèi)容 81.4.1 人工智能研究范式 81.4.2 人工智能研究領域 8本章小結(jié) 9思考題 9參考文獻 10第2章 人工智能基礎 112.1 人工智能基礎范疇 112.1.1 人工智能公理 112.1.2 人工智能知識范疇 112.2 認知機理 122.2.1 對應機理 122.2.2 雙向機理 122.2.3 動允機理 122.3 人工智能原理 132.4 人工智能知識表示 142.4.1 邏輯表示 152.4.2 產(chǎn)生式表示 162.4.3 框架表示 162.4.4 面向?qū)ο蟮谋硎?172.4.5 語義網(wǎng)表示 172.4.6 基于XML的表示 172.4.7 本體表示 172.5 人工智能推理方法 182.5.1 基本概念 182.5.2 動態(tài)模糊邏輯的一般推理方法 182.5.3 動態(tài)模糊邏輯的連接推理方法 242.6 動態(tài)模糊邏輯的缺省假設推理 332.6.1 缺省假設推理的提出 332.6.2 缺省假設推理的基本框架結(jié)構 332.6.3 缺省規(guī)則與假設規(guī)則 362.6.4 算法描述 372.6.5 缺省假設的一致性討論 392.7 動態(tài)模糊邏輯推理方法的應用 392.7.1 動態(tài)模糊邏輯推理方法在牌類游戲中的應用 392.7.2 動態(tài)模糊邏輯推理方法在醫(yī)療診斷中的應用 46本章小結(jié) 48思考題 48參考文獻 49第3章 李群機器學習 503.1 機器學習 503.1.1 機器學習研究方法 503.1.2 機器學習分類 513.2 李群機器學習的基本概念 523.3 李群機器學習的公理假設 543.4 李群機器學習的學習模型 563.4.1 李群機器學習的代數(shù)模型 563.4.2 李群機器學習的幾何模型 563.5 李群機器學習的分類器設計 583.5.1 李群機器學習中的辛群分類器 583.5.2 李群機器學習中的量子群分類器 603.6 李群機器學習的相關算法 64本章小結(jié) 66思考題 66參考文獻 66第4章 動態(tài)模糊機器學習 674.1 動態(tài)模糊數(shù)據(jù) 674.2 動態(tài)模糊機器學習的基礎理論 674.2.1 動態(tài)模糊集合的定義 684.2.2 動態(tài)模糊集合的運算 684.2.3 動態(tài)模糊集合的截集 714.2.4 動態(tài)模糊集合的分解定理 724.3 動態(tài)模糊機器學習模型 754.4 動態(tài)模糊機器學習過程控制模型 774.4.1 動態(tài)模糊機器學習過程控制模型的概念 784.4.2 動態(tài)模糊學習控制器的設計 794.4.3 仿真實例 814.5 動態(tài)模糊關系學習算法 854.5.1 動態(tài)模糊關系的概念 854.5.2 動態(tài)模糊關系學習 874.6 動態(tài)模糊機器學習的學習算法介紹 91本章小結(jié) 91思考題 92參考文獻 92第二篇 人工智能+教育第5章 腦的學習 955.1 什么是學習 955.1.1 廣義的學習 955.1.2 認知科學與學習 965.2 腦的學習機制 975.2.1 學習的路徑：腦 975.2.2 學習的基礎：神經(jīng)元放電 995.2.3 學習的模式 1005.2.4 學習的加工：記憶 1005.3 腦學習的啟示 101本章小結(jié) 102思考題 102參考文獻 102第6章 機器與人的深度學習 1046.1 機器的深度學習 1046.1.1 深度學習概述 1046.1.2 深度學習算法 1066.2 人的深度學習 1096.2.1 人的深度學習來源 1096.2.2 人的深度學習內(nèi)涵 1106.2.3 人的深度學習特征 1116.3 人的深度學習啟示 114本章小結(jié) 115思考題 115參考文獻 116第7章 人工智能教育的發(fā)展 1177.1 四次教育革命 1177.1.1 **次教育革命 1177.1.2 第二次教育革命 1177.1.3 第三次教育革命 1187.1.4 第四次教育革命 1197.2 人工智能教育發(fā)展階段 1207.2.1 起步期（20世紀50～70年代） 1207.2.2 形成期（20世紀70～90年代） 1217.2.3 發(fā)展期（20世紀90年代至今） 1217.3 人工智能教育的概念與關鍵技術 1227.3.1 人工智能教育相關概念 1227.3.2 人工智能教育發(fā)展的關鍵技術 124本章小結(jié) 125思考題 126參考文獻 126第8章 人工智能在教育中的應用 1278.1 人工智能在智能輔導系統(tǒng)中的應用 1288.1.1 智能輔導系統(tǒng)簡介 1288.1.2 智能輔導系統(tǒng)應用案例 1298.2 人工智能在監(jiān)督學習中的應用 1368.2.1 監(jiān)督學習簡介 1368.2.2 案例：AI Trainer—機器學習訓練平臺 1368.3 人工智能在心理測量中的應用 1428.3.1 心理測量簡介 1428.3.2 案例：人工智能心理干預機器人“小欣” 1428.4 人工智能在知識圖譜中的應用 1478.4.1 知識圖譜的定義 1478.4.2 知識圖譜的構建技術 1488.4.3 案例：“高等數(shù)學AI”課程 150本章小結(jié) 154思考題 154參考文獻 154第三篇 人工智能+醫(yī)療第9章 人工智能在醫(yī)療領域的應用 1639.1 藥物研發(fā) 1639.1.1 應用方向概述 1639.1.2 國內(nèi)外企業(yè)研究成果 1669.1.3 應用價值與展望 1689.2 醫(yī)療機器人 1699.2.1 應用方向概述 1699.2.2 國內(nèi)外企業(yè)研究成果 1719.2.3 應用價值與展望 1759.3 精準醫(yī)療 1759.3.1 應用方向概述 1759.3.2 國內(nèi)外企業(yè)研究成果 1779.3.3 應用價值與展望 179本章小結(jié) 180思考題 180參考文獻 181第10章 醫(yī)學影像人工智能處理與分析 18310.1 醫(yī)學影像成像方法 18310.1.1 X射線 18310.1.2 X-CT 18510.1.3 MRI 18510.1.4 超聲波 18710.1.5 OCT 18810.2 醫(yī)學影像去噪增強 18910.2.1 噪聲 18910.2.2 去噪方法 19010.2.3 超分辨率增強 19210.3 醫(yī)學影像量化分析 19310.3.1 醫(yī)學影像分割 19310.3.2 醫(yī)學影像分割的量化指標 197本章小結(jié) 198思考題 198參考文獻 198第11章 醫(yī)學影像人工智能診斷及編程實現(xiàn) 20111.1 醫(yī)學影像分類方法 20111.1.1 圖像分類及其發(fā)展 20111.1.2 傳統(tǒng)機器學習算法類型及其常見算法 20111.1.3 深度學習在醫(yī)學影像分類中的發(fā)展 20311.1.4 醫(yī)學影像分類的遷移學習 20311.1.5 醫(yī)學影像中的元學習 20411.2 醫(yī)學影像輔助診斷 20411.2.1 胸部CT智能診斷系統(tǒng) 20411.2.2 乳腺X射線智能診斷系統(tǒng) 20511.2.3 冠狀動脈輔助診斷系統(tǒng) 20611.2.4 眼科疾病輔助診斷系統(tǒng) 20711.3 醫(yī)學影像編程實現(xiàn) 20911.3.1 圖像分類 20911.3.2 圖像分割 21511.3.3 圖像配準 218本章小結(jié) 224思考題 224參考文獻 224第四篇 人工智能+法律第12章 智能時代的法律變革 22912.1 智能時代法律的基本概述 22912.1.1 法律的基本概念 22912.1.2 我國計算機網(wǎng)絡法律規(guī)制概況 23012.1.3 我國和國際人工智能的立法進程 23112.2 法律人對人工智能的理解與應對 23912.2.1 人工智能是機器人嗎？ 23912.2.2 人工智能道德倫理維度的展開 24212.2.3 人工智能法律知識圖譜的建構 245本章小結(jié) 246思考題 246參考文獻 247第13章 人工智能與法律理論 24913.1 人工智能侵權責任 24913.1.1 自動駕駛汽車的侵權案例分析 24913.1.2 現(xiàn)行法律規(guī)制的難點 25113.1.3 自動駕駛汽車侵權責任分擔機制 25313.2 人工智能法律人格 25413.2.1 人工智能法律人格不明引發(fā)的困境 25513.2.2 人工智能法律人格的理論爭議 25713.2.3 人工智能法律人格的確立探索 25913.3 人工智能著作權 26013.3.1 人工智能生成物的可版權性之爭 26013.3.2 人工智能著作權歸屬的學理之論 26213.3.3 人工智能著作權的保護路徑 263本章小結(jié) 264思考題 264參考文獻 265第14章 人工智能與司法裁判 26714.1 在線法院概覽 26714.1.1 在線法院的建設背景 26714.1.2 在線法院的基本架構 26814.1.3 在線法院的爭議挑戰(zhàn) 26914.2 中國智慧法院系統(tǒng)的構建 27014.2.1 我國智慧法院建設的背景 27014.2.2 我國智慧法院建設的主要內(nèi)容 27114.3 中國建設智慧司法體系的戰(zhàn)略與進程 27314.3.1 智慧公安 27414.3.2 智慧檢務 27514.3.3 智慧矯正 277本章小結(jié) 278思考題 278參考文獻 278第15章 人工智能與法律職業(yè) 28015.1 人工智能律師的誕生及對行業(yè)的沖擊 28015.2 人工智能法律人才的培養(yǎng) 28115.2.1 課程設置：從
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