人工智能通识——从计算思维到人工智能+

本书系统性地阐述了人工智能的基础理论、代表性技术以及行业应用。全书内容涵盖从AI基础到与行业融合的应用场景，具体包括人工智能概述、计算思维、大数据思维、知识图谱、机器学习、深度学习与强化学习、大模型与AIGC、智能技术应用领域、人工智能安全与伦理、人工智能+X领域等。本书特别强调“AI+X”的融合理念，通过基础概念和技术讲解、例题分析等，引导读者思考AI技术如何赋能各个专业领域。全书逻辑严密，融入育人案例，例题丰富且实用。本书可作为高等学校本科生的人工智能通识课教材，也可作为高等学校信息类专业导论课程的教材或教学参考书，还可作为对人工智能感兴趣的读者的入门参考书。

目录
- 前辅文
- 基础篇
  - 第1章人工智能概述
    - 1.1 什么是人工智能
      - 1.1.1 智能
      - 1.1.2 人工智能
      - 1.1.3 弱人工智能、强人工智能和超人工智能
    - 1.2 人工智能的主要特征
      - 1.2.1 对外界环境的感知能力
      - 1.2.2 知识运用能力
      - 1.2.3 从数据或经验中学习的能力
    - 1.3 人工智能的发展历程
    - 1.4 人工智能的三大学派
    - 1.5 人工智能的重点领域
      - 1.5.1 计算机视觉
      - 1.5.2 机器学习
      - 1.5.3 自然语言处理
      - 1.5.4 机器人技术
      - 1.5.5 语音识别技术
    - 1.6 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第2章计算思维
    - 2.1 计算的概念
      - 2.1.1 什么是计算
      - 2.1.2 普适计算与计算无所不在
    - 2.2 计算思维概述
      - 2.2.1 计算思维概念
      - 2.2.2 计算思维的特征
    - 2.3 自动计算与计算工具
      - 2.3.1 自动计算
      - 2.3.2 计算工具
    - 2.4 计算思维的本质
    - 2.5 日常生活中的计算思维
    - 2.6 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第3章大数据思维
    - 3.1 数据定义与数据思维
      - 3.1.1 数据定义
      - 3.1.2 数据的量和存储单位
      - 3.1.3 数据思维
    - 3.2 大数据概念与思维
      - 3.2.1 大数据概念
      - 3.2.2 大数据思维
    - 3.3 大数据处理技术
    - 3.4 大数据处理平台和工具
      - 3.4.1 常用数据采集平台和工具
      - 3.4.2 常用数据预处理平台和工具
      - 3.4.3 常用存储与管理平台
      - 3.4.4 常用数据分析平台与工具
      - 3.4.5 常用数据可视化平台与工具
    - 3.5 大数据发展趋势
    - 3.6 人工智能与大数据
    - 3.7 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
- 技术篇
  - 第4章知识图谱
    - 4.1 知识图谱定义与表示
      - 4.1.1 知识图谱的定义
      - 4.1.2 知识表示
    - 4.2 信息抽取
      - 4.2.1 命名实体识别
      - 4.2.2 关系抽取
    - 4.3 知识图谱推理
      - 4.3.1 什么是知识推理
      - 4.3.2 知识推理的方法
    - 4.4 知识图谱的应用
      - 4.4.1 基于知识图谱的推荐系统
      - 4.4.2 搜索与问答系统（QA）
    - 4.5 知识图谱发展趋势
    - 4.6 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第5章机器学习
    - 5.1 机器学习概述
      - 5.1.1 机器学习定义
      - 5.1.2 机器学习过程
      - 5.1.3 机器学习分类
    - 5.2 监督学习
      - 5.2.1 回归分析
      - 5.2.2 决策树
      - 5.2.3 支持向量机
    - 5.3 无监督学习
      - 5.3.1 降维：主成分分析
      - 5.3.2 聚类：k均值聚类
    - 5.4 集成学习
    - 5.5 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第6章深度学习与强化学习
    - 6.1 深度学习
      - 6.1.1 深度学习基本概念
      - 6.1.2 深度学习三大支柱
      - 6.1.3 深度学习应用
    - 6.2 深度学习网络结构分类
      - 6.2.1 神经网络：基本网络结构
      - 6.2.2 卷积神经网络：图像处理“利器”
      - 6.2.3 循环神经网络：序列数据“处理器”
    - 6.3 强化学习
      - 6.3.1 强化学习基本概念
      - 6.3.2 核心要素与方法分类
      - 6.3.3 典型应用场景
    - 6.4 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第7章大模型与AIGC
    - 7.1 大模型概述
      - 7.1.1 大模型相关概念
      - 7.1.2 小模型、大模型与人工智能
      - 7.1.3 核心特征
      - 7.1.4 大模型的分类
    - 7.2 AIGC概述
      - 7.2.1 AIGC特点
      - 7.2.2 AIGC的流程
      - 7.2.3 AIGC的应用场景
      - 7.2.4 常见AIGC大模型工具
    - 7.3 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
- 应用篇
  - 第8章智能技术应用领域
    - 8.1 感知智能
      - 8.1.1 计算机视觉与机器视觉
      - 8.1.2 模式识别
    - 8.2 认知智能
      - 8.2.1 问题求解
      - 8.2.2 逻辑推理与定理证明
      - 8.2.3 自然语言处理语言
    - 8.3 机器人
      - 8.3.1 行为主义载体
      - 8.3.2 机器人的基本组成
      - 8.3.3 智能机器人
    - 8.4 混合智能
      - 8.4.1 混合智能基本形态
      - 8.4.2 脑机接口
      - 8.4.3 动物混合智能
      - 8.4.4 人体增强
    - 8.5 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第9章人工智能安全与伦理
    - 9.1 人工智能安全
      - 9.1.1 人工智能安全概念
      - 9.1.2 人工智能安全的架构、风险及应对方法
      - 9.1.3 人工智能安全现状与治理
    - 9.2 人工智能伦理
      - 9.2.1 人工智能伦理定义
      - 9.2.2 人工智能伦理问题与规范
      - 9.2.3 人工智能伦理规范
    - 9.3 人工智能法律问题
      - 9.3.1 人工智能引发的法律问题
      - 9.3.2 人工智能的法律主体和法律人格问题
    - 9.4 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题
  - 第10章人工智能+X领域
    - 10.1 AI+娱乐
      - 10.1.1 人工智能+音乐
      - 10.1.2 人工智能+美术
      - 10.1.3 人工智能+影视
    - 10.2 AI+教育
      - 10.2.1 精准化教学
      - 10.2.2 科学化管理
      - 10.2.3 个性化学习
    - 10.3 AI+医疗
      - 10.3.1 人工智能+医疗影像
      - 10.3.2 人工智能+辅助诊断
      - 10.3.3 人工智能+药物研发
    - 10.4 AI+交通
      - 10.4.1 车牌、厂商标志识别和车辆
      - 10.4.2 交通信号系统与警用机器人
      - 10.4.3 自动驾驶汽车
    - 10.5 AI+农业
      - 10.5.1 农业计算机视觉应用
      - 10.5.2 农业机器人应用
      - 10.5.3 农业专家系统应用
    - 10.6 AI+金融
    - 10.7 本章小结
    - 思政拓展阅读
    - 习题

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