《人工智慧技術及套用》是機械工業出版社於2020年出版的書籍
圖書詳情,內容簡介,圖書目錄,
圖書詳情
ISBN：978-7-111-66083-5
裝訂：平裝
編輯：湯楓
開本：16開
出版日循端期： 2020-08-21
字數：374 千字
定價：55.0
cip：
內容簡介
本書以最佳化知識結構、培養10項能力為出發點，以實施素質教育、培養學生具有新一代人工智慧套用意識為目標，以培養學生創新精神、創業能力為重點，以企業人才需求構建新的知識體系為主線。全書共16章，分為4篇：科普篇、行業套用篇、理論篇和創新創業篇。以樸素的語言和淺顯的例子，用圖文並茂的形式，向讀者生動展示新一代人工智慧的專業知識。 《人工智慧技術及套用》可作為普通高校各專業人工智慧通識課程教材，也可作為人工智慧愛好者參考書籍。
圖書目錄
前言
科普篇
第1章擁抱人工智慧
1.1人工智慧就在你身邊
1.2人工智慧發展史
1.2.1計算驅動
1.2.2知識驅動
1.2.3數據驅動淚道良
1.3人工智慧內涵與外延
1.4人工智慧再認識
1.4.1三大流派
1.4.2三個層次
1.4.3知識體系
習題1
第2章新一代人工智慧生態
2.1人工智慧賴以生存的土壤——物聯網
2.1.1物聯網概念
2.1.2物聯網技術架構
2.1.3物聯網感知層關鍵技術
2.1.4可穿戴設備
2.2人工智慧的算力——雲計算
2.2.1雲計算概念
2.2.2“雲”服務
2.2.3雲計算核心技術——虛擬化和分散式
2.2.4“雲”分類
2.3人工智慧的血液——大數據
2.3.1揭秘大數據
2.3.2數據→價值
2.3.3大數據思維
2.3.4Hadoop
2.4人工智慧的安全保障——區塊鏈
2.4.1從比特幣說起
2.4.2比特幣的底層技術
2.4.3區塊鏈核心技術
2.4.4區塊鏈套用
2.4.5區塊鏈與人工智慧的結合
2.5人工智慧的程式語言——Python
2.5.1面向對象編程思想
2.5.2學習Python的理由
2.5.3Python的核心語法
2.6人工智慧項目開發框架——PaddlePaddle
2.6.1PaddlePaddle簡介
2.6.2AI Studio
習題2
行業套用篇
第3章AI+交通——改變人類的出行方式
3.1智慧型汽車時代
3.1.1智慧型汽車真的要來了
3.1.2智慧型汽車技術原理
3.1.3SAE分級標準
3.2智慧型交通系統
3.2.1智慧型交通系統構成
3.2.2智慧型交通套用場景
習題3
第4章AI+電商——精準行銷
4.1人工智慧給電商恥習頸殃帶來的五大改變
4.2人工智慧革新電商的五大趨勢
4.3無人零售
4.4智慧物流和智慧倉儲
習題4
第5章AI+建築——讓生活舒心隨性
5.1智慧型建築
5.1.1智慧型建築組成要素
5.1.2智慧型建築概念
5.2智慧型家居
5.2.1智慧型家居分類
5.2.2智慧型家居技術特點
5.2.3智慧型家居產烏糊紙業
5.3智慧型廚房
習題5
第6章AI+教育——因材施教
6.1教育AI的技術構成
6.2早教機器人
6.3人工智慧時代的教師職責
6.3.1提高教學的創新狼市淋性
6.3.2增加教學的科技感
習題6
第7章AI+製造——改變人類的生產方式
7.1四次工業革命
7.2未來製造業暢想
7.2.1工業軟體充斥整個製造業
7.2.2大數據驅動製造業向服務業轉型
7.2.3製造業將成為信息產業的一部分
7.3機器人
7.3.1機器人組成
7.3.2機器人分類
7.4人工智慧給製造業帶來的優勢
7.5人工道陵謎智慧型在製造業的研究方向
7.5.1視覺檢測
7.5.2視覺分揀
7.5.3故障預測
習題7
第8章AI+醫療——提升人類的健康水平
8.1人工智慧在醫療中的套用
8.1.1疾病預測
8.1.2醫學影像
8.1.3輔助診療
8.1.4醫院管理
8.1.5虛擬助理
8.1.6健康管理
8.1.7輔助醫學研究平台
8.1.8新藥研發
8.2人工智慧在醫療業面臨的挑戰
習題8
理論篇
第9章問題求解單元——搜尋技術
9.1盲目搜尋
9.1.1深度優先搜尋
9.1.2寬度優先搜尋
9.1.3回溯搜尋
9.2啟發式搜尋
9.2.1A算法或A*算法
9.2.2模擬退火
9.2.3遺傳算法
習題9
第10章知識表示單元——知識圖譜
10.1知識圖譜演化
10.2知識圖譜基本原理
10.2.1認知智慧型是人工智慧的高級目標
10.2.2知識圖譜概念
10.2.3知識圖譜模型
10.2.4知識圖譜特點
10.2.5知識圖譜的分類
10.3知識圖譜套用場景
習題10
第11章求廈蘭腳知識發現單元——深度學習
11.1機器學習過程
11.2機器學習模型
11.3數據準備
11.3.1數據集劃分
11.3.2數據標註
11.4學習方式
11.4.1有監督學習
11.4.2無監督學習
11.4.3機率圖模型
11.4.4集成學習
11.5模型評估
11.5.1過擬合和欠擬合
11.5.2交叉驗證
11.5.3混淆矩陣
11.6深度學習
11.6.1從神經網路談起
11.6.2人工神經網路
11.6.3深度學習基本原理
11.6.4卷積神經網路CNN
11.7機器學習面臨的挑戰
習題11
第12章感知單元——視覺和語音
12.1計算機視覺基礎
12.2計算機視覺任務
12.2.1圖像分類
12.2.2目標檢測
12.2.3目標跟蹤
12.2.4語義分割
12.2.5實例分割
12.3語音識別
12.3.1語音識別基礎
12.3.2語音識別系統
習題12
第13章理解單元——自然語言處理
13.1自然語言處理基礎
13.2TF-IDF算法
13.3NLP常見任務
13.4NLP套用場景
13.4.1聊天機器人
13.4.2機器翻譯
13.4.3垃圾郵件過濾
13.4.4信息提取
13.4.5文本情感分析
13.4.6自動問答
13.4.7個性化推薦
習題13
創新創業篇
第14章人工智慧對社會的影響
14.1人工智慧重新定義工作
14.1.1易被人工智慧取代的職業：煩瑣+重體力+無創意
14.1.2辯證思考：人工智慧是否引發大量失業
14.1.3人工智慧只是改變工作形式：工作由低級升為高級
14.2人工智慧創業項目
習題14
第15章人工智慧素養
15.1人工智慧思維
15.1.1從網際網路思維到人工智慧思維
15.1.2什麼是人工智慧思維
15.2應具有的人工智慧能力
15.2.1懂工具
15.2.2懂編程
15.2.3懂業務
15.2.4懂模型
習題15
第16章人工智慧前沿
16.1人工智慧還不能做什麼
16.1.1跨領域推理
16.1.2抽象能力
16.1.3知其然，也知其所以然
16.1.4常識
16.1.5審美
16.1.6情感
16.2量子計算
16.3機器學習的未來
16.3.1深度學習理論和新型網路結構
16.3.2強化學習
16.3.3遷移學習
16.43D列印
16.4.13D印表機基本原理
16.4.23D印表機+人工智慧
16.4.33D印表機發展
16.5AR與VR
16.5.1VR和AR的概念
16.5.2VR套用場景
16.5.3AR套用場景
16.6RPA
16.6.1RPA概述
16.6.2RPA相關技術
16.6.3RPA軟體產品的選擇
16.6.4財務RPA
16.7群體智慧型與仿生計算
16.7.1從蟻群算法說起
16.7.2智慧型體的體系結構
16.7.3多智慧型體系統
16.7.4仿生計算
習題16
附錄
附錄A人類智慧型和人工智慧對比
附錄B人工智慧相關學科
參考文獻
3.1.2智慧型汽車技術原理
3.1.3SAE分級標準
3.2智慧型交通系統
3.2.1智慧型交通系統構成
3.2.2智慧型交通套用場景
習題3
第4章AI+電商——精準行銷
4.1人工智慧給電商帶來的五大改變
4.2人工智慧革新電商的五大趨勢
4.3無人零售
4.4智慧物流和智慧倉儲
習題4
第5章AI+建築——讓生活舒心隨性
5.1智慧型建築
5.1.1智慧型建築組成要素
5.1.2智慧型建築概念
5.2智慧型家居
5.2.1智慧型家居分類
5.2.2智慧型家居技術特點
5.2.3智慧型家居產業
5.3智慧型廚房
習題5
第6章AI+教育——因材施教
6.1教育AI的技術構成
6.2早教機器人
6.3人工智慧時代的教師職責
6.3.1提高教學的創新性
6.3.2增加教學的科技感
習題6
第7章AI+製造——改變人類的生產方式
7.1四次工業革命
7.2未來製造業暢想
7.2.1工業軟體充斥整個製造業
7.2.2大數據驅動製造業向服務業轉型
7.2.3製造業將成為信息產業的一部分
7.3機器人
7.3.1機器人組成
7.3.2機器人分類
7.4人工智慧給製造業帶來的優勢
7.5人工智慧在製造業的研究方向
7.5.1視覺檢測
7.5.2視覺分揀
7.5.3故障預測
習題7
第8章AI+醫療——提升人類的健康水平
8.1人工智慧在醫療中的套用
8.1.1疾病預測
8.1.2醫學影像
8.1.3輔助診療
8.1.4醫院管理
8.1.5虛擬助理
8.1.6健康管理
8.1.7輔助醫學研究平台
8.1.8新藥研發
8.2人工智慧在醫療業面臨的挑戰
習題8
理論篇
第9章問題求解單元——搜尋技術
9.1盲目搜尋
9.1.1深度優先搜尋
9.1.2寬度優先搜尋
9.1.3回溯搜尋
9.2啟發式搜尋
9.2.1A算法或A*算法
9.2.2模擬退火
9.2.3遺傳算法
習題9
第10章知識表示單元——知識圖譜
10.1知識圖譜演化
10.2知識圖譜基本原理
10.2.1認知智慧型是人工智慧的高級目標
10.2.2知識圖譜概念
10.2.3知識圖譜模型
10.2.4知識圖譜特點
10.2.5知識圖譜的分類
10.3知識圖譜套用場景
習題10
第11章知識發現單元——深度學習
11.1機器學習過程
11.2機器學習模型
11.3數據準備
11.3.1數據集劃分
11.3.2數據標註
11.4學習方式
11.4.1有監督學習
11.4.2無監督學習
11.4.3機率圖模型
11.4.4集成學習
11.5模型評估
11.5.1過擬合和欠擬合
11.5.2交叉驗證
11.5.3混淆矩陣
11.6深度學習
11.6.1從神經網路談起
11.6.2人工神經網路
11.6.3深度學習基本原理
11.6.4卷積神經網路CNN
11.7機器學習面臨的挑戰
習題11
第12章感知單元——視覺和語音
12.1計算機視覺基礎
12.2計算機視覺任務
12.2.1圖像分類
12.2.2目標檢測
12.2.3目標跟蹤
12.2.4語義分割
12.2.5實例分割
12.3語音識別
12.3.1語音識別基礎
12.3.2語音識別系統
習題12
第13章理解單元——自然語言處理
13.1自然語言處理基礎
13.2TF-IDF算法
13.3NLP常見任務
13.4NLP套用場景
13.4.1聊天機器人
13.4.2機器翻譯
13.4.3垃圾郵件過濾
13.4.4信息提取
13.4.5文本情感分析
13.4.6自動問答
13.4.7個性化推薦
習題13
創新創業篇
第14章人工智慧對社會的影響
14.1人工智慧重新定義工作
14.1.1易被人工智慧取代的職業：煩瑣+重體力+無創意
14.1.2辯證思考：人工智慧是否引發大量失業
14.1.3人工智慧只是改變工作形式：工作由低級升為高級
14.2人工智慧創業項目
習題14
第15章人工智慧素養
15.1人工智慧思維
15.1.1從網際網路思維到人工智慧思維
15.1.2什麼是人工智慧思維
15.2應具有的人工智慧能力
15.2.1懂工具
15.2.2懂編程
15.2.3懂業務
15.2.4懂模型
習題15
第16章人工智慧前沿
16.1人工智慧還不能做什麼
16.1.1跨領域推理
16.1.2抽象能力
16.1.3知其然，也知其所以然
16.1.4常識
16.1.5審美
16.1.6情感
16.2量子計算
16.3機器學習的未來
16.3.1深度學習理論和新型網路結構
16.3.2強化學習
16.3.3遷移學習
16.43D列印
16.4.13D印表機基本原理
16.4.23D印表機+人工智慧
16.4.33D印表機發展
16.5AR與VR
16.5.1VR和AR的概念
16.5.2VR套用場景
16.5.3AR套用場景
16.6RPA
16.6.1RPA概述
16.6.2RPA相關技術
16.6.3RPA軟體產品的選擇
16.6.4財務RPA
16.7群體智慧型與仿生計算
16.7.1從蟻群算法說起
16.7.2智慧型體的體系結構
16.7.3多智慧型體系統
16.7.4仿生計算
習題16
附錄
附錄A人類智慧型和人工智慧對比
附錄B人工智慧相關學科
參考文獻
