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人工智能导论


作者:
钱银中
定价:
45.00元
ISBN:
978-7-04-053171-8
版面字数:
0.000千字
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:
2020-07-27
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
公共课
二级分类:
计算机应用基础
三级分类:
计算机应用基础

本书是“十三五”职业教育国家规划教材。

本书是为高等职业院校学生编写的人工智能入门教材,全书由6个单元组成。单元1介绍人工智能概念、发展历史、基本技术和架构、现状和发展趋势;单元2介绍人工智能应用,包括智能制造、智能家居、智慧医疗、智能物流、智能城市、智能农业和智慧政务;单元3介绍大数据、云计算、物联网、边际运算、智能芯片以及开放平台等人工智能技术支撑和运作平台;单元4介绍关键技术,包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、人机互动、虚拟现实和增强现实;单元5介绍人工智能产品及服务,包括智能机器人、智能运载工具、智能终端设备和智能服务;单元6介绍人工智能的安全、伦理及隐私。

本书配套有微课视频、课程标准、授课计划、教学课件以及习题答案等数字化学习资源\.与本书配套的数字课程“人工智能导论”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学习及资源下载,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”服务指南。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qqcom获取相关资源。

本书紧跟人工智能技术动态,选取了人工智能中的典型应用案例,兼顾通识与技能,具有很强的操作性和实用性,既可作为高职高专及中等职业学校计算机通识课程的教材,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
  • 单元1 人工智能概述
    • 1.1 什么是人工智能
    • 1.2 人工智能发展历史
      • 1.2.1 人工智能的诞生
      • 1.2.2 黄金年代
      • 1.2.3 第一次低谷
      • 1.2.4 第二次荣景
      • 1.2.5 第二次低谷
      • 1.2.6 现在的人工智能
    • 1.3 人工智能的基本技术
      • 1.3.1 知识推理
      • 1.3.2 模糊逻辑
      • 1.3.3 人工神经网络
      • 1.3.4 自然语言处理
      • 1.3.5 群集智能
      • 1.3.6 专家系统
      • 1.3.7 机器学习
      • 1.3.8 深度学习
    • 1.4 人工智能的基本架构
      • 1.4.1 基础层
      • 1.4.2 技术层
      • 1.4.3 应用层
    • 1.5 现状与发展趋势
      • 1.5.1 科技企业产业布局
      • 1.5.2 人工智能技术发展趋势
      • 1.5.3 人工智能产业发展趋势
    • 习题
  • 单元2 人工智能相关应用
    • 2.1 智能制造
      • 2.1.1 智能制造生态体系
      • 2.1.2 工业互联网基础
      • 2.1.3 智能制造关键共性技术
      • 2.1.4 智能制造实干家
    • 2.2 智能家居
      • 2.2.1 智能家居简介
      • 2.2.2 智能家居的组成
      • 2.2.3 发展趋势
    • 2.3 智慧医疗
      • 2.3.1 什么是智慧医疗
      • 2.3.2 智慧医疗的技术支撑
      • 2.3.3 智慧医疗的组成
      • 2.3.4 智慧医疗的现状
    • 2.4 智能物流
      • 2.4.1 智能物流的主要技术
      • 2.4.2 人工智能在智能物流中的主要应用
      • 2.4.3 智能物流骨干网
    • 2.5 智能城市
      • 2.5.1 智能城市生态战略
      • 2.5.2 智能城市整体架构
      • 2.5.3 关键技术
      • 2.5.4 智能城市实干家
    • 2.6 智能农业
      • 2.6.1 智能农业整体架构
      • 2.6.2 智能农业应用场景
      • 2.6.3 智能农业技术
    • 2.7 智慧政务
      • 2.7.1 智慧政务是电子政务的发展方向
      • 2.7.2 大数据与智慧政务
      • 2.7.3 智慧政务的体系建设
      • 2.7.4 智慧政务的领域
    • 习题
  • 单元3 运作平台与支撑
    • 3.1 大数据
      • 3.1.1 大数据的特征
      • 3.1.2 Hadoop生态圈核心技术
      • 3.1.3 大数据的数据处理和分析
      • 3.1.4 爬虫与数据可视化
      • 3.1.5 大数据案例
    • 3.2 云计算
      • 3.2.1 云计算的概念
      • 3.2.2 云计算的定义
      • 3.2.3 云计算的特点
    • 3.3 智慧感知及互联
      • 3.3.1 “智慧地球”和“感知中国”战略的提出
      • 3.3.2 物联网的体系架构
      • 3.3.3 自动识别技术
      • 3.3.4 无线传感网
    • 3.4 边际计算
      • 3.4.1 架构
      • 3.4.2 挑战
      • 3.4.3 边际计算的未来
    • 3.5 智能芯片
      • 3.5.1 智能芯片的应用场景
      • 3.5.2 GPU
      • 3.5.3 半定制化芯片FPGA
      • 3.5.4 全定制化芯片ASIC
      • 3.5.5 类脑芯片
    • 3.6 人工智能平台
    • 习题
  • 单元4 关键技术
    • 4.1 机器学习
      • 4.1.1 机器学习的流程
      • 4.1.2 回归
      • 4.1.3 分类
      • 4.1.4 支持向量机
      • 4.1.5 决策树
      • 4.1.6 无监督学习
    • 4.2 人工神经网络
      • 4.2.1 人体神经系统和神经元
      • 4.2.2 人工神经元
      • 4.2.3 人工神经网络
    • 4.3 深度学习
      • 4.3.1 卷积运算
      • 4.3.2 CNN架构
      • 4.3.3 CNN的应用
    • 4.4 机器学习工具TensorFlow
      • 4.4.1 TensorFlow的工作流程
      • 4.4.2 用TensorFlow训练模型
    • 4.5 计算机视觉
      • 4.5.1 计算机视觉发展历史
      • 4.5.2 图像处理
      • 4.5.3 特征检测和匹配
      • 4.5.4 图像分割
      • 4.5.5 计算摄影学
      • 4.5.6 人脸和物体识别
    • 4.6 自然语言处理
      • 4.6.1 NLP基本概念与应用
      • 4.6.2 常见语言模型、算法与工具
      • 4.6.3 基于深度学习的NLP实例
    • 4.7 人机互动与设计
      • 4.7.1 语音互动
      • 4.7.2 体感互动
      • 4.7.3 情感互动
    • 4.8 虚拟现实与增强现实
      • 4.8.1 虚拟现实
      • 4.8.2 增强现实
      • 4.8.3 同步定位与地图构建
    • 习题
  • 单元5  产品及服务
    • 5.1 智能机器人
      • 5.1.1 曙光中的机器人
      • 5.1.2 机器人的分类
      • 5.1.3 工业型机器人
      • 5.1.4 服务型机器人
    • 5.2 智能运载工具
      • 5.2.1 轨道交通系统
      • 5.2.2 无人驾驶汽车
      • 5.2.3 无人机
      • 5.2.4 无人船
    • 5.3 智能终端设备
      • 5.3.1 智能终端设备及其特点
      • 5.3.2 智能终端体系结构
      • 5.3.3 智能终端的发展趋势
    • 5.4 智能服务
      • 5.4.1 智能服务类型
      • 5.4.2 分层结构与关键技术
      • 5.4.3 构建人工智能化的服务
      • 5.4.4 智能服务实例——智能客服
      • 5.4.5 智能服务实例——旅馆机器人
    • 习题
  • 单元6 安全与伦理
    • 6.1 人工智能安全
      • 6.1.1 深度学习软件实现中的安全问题
      • 6.1.2 深度学习模型相关的安全问题
      • 6.1.3 深度学习数据流处理中的安全风险
    • 6.2 伦理与隐私
      • 6.2.1 安全和隐私
      • 6.2.2 超级智能引发的担忧
    • 习题
  • 参考文献

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