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人工智能概论


作者:
刘阳
定价:
39.80元
ISBN:
978-7-04-054156-4
版面字数:
290.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2020-07-17
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
计算机大类
二级分类:
计算机类
三级分类:
计算机应用技术

本书采用“理实一体化”的方式,利用人工智能领域现今最流行的编程语言Python编写程序,以案例形式引出人工智能领域中常遇到的问题,让读者在学习人工智能理论的同时,通过动手实训对人工智能有更深刻的认识。全书共9章,内容包括人工智能的前世今生、智能感知、机器学习、神经网络和深度学习、人脸识别与视觉图像、自然语言理解、大数据和云计算、智能机器人、人工智能与自然智能。本书生动形象地把目前在人工智能领域的热点问题,以科普性、技术性的形式进行展现,带领读者深入到人工智能的内核。

本书配套有微课视频、教学设计、授课用PPT、案例源代码等数字化学习资源。与本书配套的数字课程在“智慧职教”平台(www.icve.com.cn)上线,学习者可以登录平台进行在线课程的学习,授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教使用指南”。读者也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关资源。

本书适合作为高职高专院校各专业通识课程的教材,也可作为电子信息、计算机相关专业的人工智能入门教材。

  • 前辅文
  • 第1章 人工智能的前世今生——从AlphaGo说起
    • 1.1 何谓人工智能
    • 1.2 人工智能的起源与发展
      • 1.2.1 人工智能的起源
      • 1.2.2 人工智能的第一次浪潮(1956—1976)
      • 1.2.3 人工智能的第二次浪潮(1980—1987)
      • 1.2.4 人工智能的第三次浪潮(1997年至今)
    • 1.3 人工智能的现在与未来
      • 1.3.1 人工智能2.0时代
      • 1.3.2 人工智能的未来
    • 1.4 人工智能在各行各业的应用
    • 1.5 案例开发语言及环境安装
      • 1.5.1 Python简介
      • 1.5.2 Python集成开发环境PyCharm
      • 1.5.3 Python及其集成开发环境PyCharm的安装
    • 课后思考题
  • 第2章 智能感知——让人工智能感知世界
    • 2.1 丰富多彩的传感器
      • 2.1.1 什么是传感器
      • 2.1.2 传感器的分类
    • 2.2 传感器的应用——各行各业的小帮手
    • 2.3 传感器的实验案例
      • 2.3.1 实验案例1:传感器数据的生成和采集
      • 2.3.2 实验案例2:读取MQTT Broker中的传感器数据
    • 课后思考题
  • 第3章 机器学习——让人工智能学会思考
    • 3.1 何谓机器学习
      • 3.1.1 机器学习的基本概念
      • 3.1.2 学习模型
    • 3.2 机器学习的方法
      • 3.2.1 有监督学习
      • 3.2.2 无监督学习
      • 3.2.3 半监督学习
      • 3.2.4 强化学习
    • 3.3 机器学习的应用领域
    • 3.4 机器学习案例——鸢尾花种类识别
    • 课后思考题
  • 第4章 神经网络和深度学习——让人工智能拥有智慧大脑
    • 4.1 何谓神经网络
      • 4.1.1 神经网络的结构单元
      • 4.1.2 人工神经网络的层结构
      • 4.1.3 神经网络的学习
    • 4.2 神经网络的应用案例
      • 4.2.1 应用于预测问题的神经网络
      • 4.2.2 鲍鱼年龄预测案例实现
      • 4.2.3 神经网络的进化
    • 4.3 深度学习
      • 4.3.1 何谓深度学习
      • 4.3.2 卷积神经网络
      • 4.3.3 深度学习框架
      • 4.3.4 TensorFlow游乐场
    • 课后思考题
  • 第5章 人脸识别与视觉图像——让人工智能观察世界
    • 5.1 人类视觉与机器视觉
    • 5.2 计算机视觉图像技术
    • 5.3 计算机视觉图像系统及应用
      • 5.3.1 计算机视觉图像系统
      • 5.3.2 计算机视觉图像系统的应用
    • 5.4 视觉图像智能分析的核心技术
    • 5.5 视觉图像技术——手写数字识别案例
    • 课后思考题
  • 第6章 自然语言处理——让人工智能与世界沟通
    • 6.1 何谓自然语言处理
      • 6.1.1 认识自然语言处理
      • 6.1.2 自然语言处理的应用
    • 6.2 自然语言处理的发展史
    • 6.3 自然语言处理的过程和方法
      • 6.3.1 语音识别
      • 6.3.2 词法分析
      • 6.3.3 句法分析
      • 6.3.4 语义分析
      • 6.3.5 语用分析
    • 6.4 自然语言处理平台和开源库
    • 6.5 自然语言处理未来展望
    • 课后思考题
  • 第7章 大数据和云计算——人工智能的资源和平台
    • 7.1 大数据
      • 7.1.1 何谓大数据
      • 7.1.2 大数据的特征
      • 7.1.3 大数据处理流程
    • 7.2 大数据的应用
    • 7.3 大数据实训案例
    • 7.4 云计算
      • 7.4.1 何谓云计算
      • 7.4.2 云计算的特征
      • 7.4.3 云计算的商业模式
      • 7.4.4 云计算的部署模式
    • 7.5 云计算与物联网、大数据、人工智能、移动互联网融合发展
    • 课后思考题
  • 第8章 智能机器人——真正“懂”你的“人”
    • 8.1 何谓智能机器人
      • 8.1.1 智能机器人
      • 8.1.2 智能机器人的三要素
    • 8.2 智能机器人的应用场景
      • 8.2.1 工业机器人
      • 8.2.2 服务机器人
      • 8.2.3 特种机器人
    • 8.3 机器人的发展史
    • 8.4 机器人的组成
    • 8.5 智能机器人与人工智能
    • 8.6 智能机器人案例
    • 课后思考题
  • 第9章 人工智能与自然智能——人工智能会超越人类吗
    • 9.1 人工智能是威胁吗
    • 9.2 如何与人工智能相处
      • 9.2.1 不要过于相信人工智能
      • 9.2.2 将来社会——100亿人类与100亿机器人共存的社会
    • 课后思考题
  • 参考文献

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