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人工智慧通識教程

  • 作者：編者:周蘇//魯玉軍|責編:張玥//戰曉雷
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302555186
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對各級各類高等學校文理科學生的發展需要，為高等學校各相關專業「人工智慧」基礎課程、通識課程而設計和編寫，系統、全面地介紹人工智慧的概念、理論和應用。全書共14章，主要內容包括思考的工具、什麼是人工智慧、規則與專家系統、模糊邏輯與大數據思維、包容體系結構與機器人技術、機器學習、神經網路與深度學習、智能代理、群體智能、數據挖掘與統計數據、智能圖像處理、自然語言處理、自動規劃、人工智慧的發展等內容。本書具有結構新穎、內容豐富、敘述生動、注重應用的特色，可以幫助讀者打好人工智慧的知識基礎。
    本書適合作為本科院校和高職高專院校各相關專業「人工智慧」基礎課程或通識課程的教材，也適合對人工智慧感興趣的讀者閱讀。  本書是為高等院校相關專業「人工智慧導論」課程全新設計編寫，具有豐富實踐特色的主教材。針對學生的發展需求，本書內容引言與典型應用、基礎知識、基於知識的系統和高級專題等四部分，可依照學習進度與需求，做適當選擇。
作者介紹
編者:周蘇//魯玉軍|責編:張玥//戰曉雷
    周蘇，浙江大學城市學院教授，國家科學技術部認證的創新工程師，創新培訓師。高校電腦基礎教育、電腦專業教育經驗豐富，是浙江省創新方法推廣教師團隊的核心成員。目前主要從事電腦專業教育以及創新思維與創新方法教育、大數據技術與應用教育。近期在多家出版社連續出版《創新思維與創新方法》高校教材多部。正在積極探索創新思維、創新方法和電腦教育的結合。主講課程：《創新思維與創新方法》、《大數據導論》、《大數據可視化技術》以及電腦專業教育的多門課程。
目錄
第1章  思考的工具
  1.1  計算的淵源
    1.1.1  巨石陣
    1.1.2  安提基特拉機械
    1.1.3  皮格馬利翁
    1.1.4  阿拉伯數字
  1.2  巴貝奇與數學機器
    1.2.1  差分機
    1.2.2  分析機
    1.2.3  「機器人」的由來
  1.3  電腦的出現
    1.3.1  為戰爭而發展的電腦器
    1.3.2  電腦無處不在
    1.3.3  通用電腦
    1.3.4  電腦語言
    1.3.5  建模
  1.4  人工智慧大師
  【作業】
  【研究性學習】「神奇」的動物智能與對人工智慧的憧憬
第2章  什麼是人工智慧
  2.1  人工智慧概述
    2.1.1  「人工」與「智能」
    2.1.2  圖靈測試
    2.1.3  人工智慧的定義
    2.1.4  人工智慧的實現途徑
  2.2  人工智慧發展歷史
    2.2.1  從人工神經元開始
    2.2.2  人工智慧發展的6個階段
  2.3  人工智慧的研究
    2.3.1  人工智慧的研究領域
    2.3.2  新圖靈測試
  【作業】
  【研究性學習】自動駕駛汽車的現實與未來
第3章  規則與專家系統
  3.1  規則與策略
    3.1.1  制勝策略
    3.1.2  極小極大化策略
  3.2  利用規則推導建立的專家系統
    3.2.1  規則的舉例
    3.2.2  建立框架
    3.2.3  IBM公司的沃森系統
  3.3  專家系統及其發展
    3.3.1  在自己的領域里作為專家
    3.3.2  技能獲取的5個階段
    3.3.3  專家的特點與特徵
    3.3.4  建立專家系統要思考的問題
    3.3.5  典型的專家系統——ADIS
  3.4  專家系統的結構
    3.4.1  知識庫
    3.4.2  推理機

    3.4.3  其他部分
  【作業】
  【研究性學習】無人機技術的應用前景
第4章  模糊邏輯與大數據思維
  4.1  什麼是模糊邏輯
    4.1.1  甲蟲機器人的規則
    4.1.2  模糊邏輯的發明
    4.1.3  制定模糊邏輯的規則
    4.1.4  模糊邏輯的定義
  4.2  模糊理論的發展
  4.3  模糊邏輯系統
    4.3.1  純模糊邏輯系統
    4.3.2  高木?關野模糊邏輯系統
    4.3.3  具有模糊產生器及模糊消除器的模糊邏輯系統
  4.4  大數據思維變革
    4.4.1  思維轉變之一： 樣本=總體
    4.4.2  思維轉變之二： 接受數據的混雜性
    4.4.3  思維轉變之三： 關注數據的相關關係
  【作業】
  【研究性學習】觀察和熟悉模糊邏輯在家用電器中的應用
第5章  包容體系結構與機器人技術
  5.1  什麼是包容體系結構
    5.1.1  「中文房間」思維實驗
    5.1.2  建立包容體系結構
  5.2  包容體系結構的實現
    5.2.1  機器人艾倫
    5.2.2  機器人赫伯特
    5.2.3  機器人托托
  5.3  劃時代的阿波羅計劃
  5.4  機器感知
    5.4.1  機器智能與智能機器
    5.4.2  機器思維與思維機器
    5.4.3  機器行為與行為機器
  5.5  機器人的概念
    5.5.1  機器人的發展
    5.5.2  機器人三定律
  5.6  機器人的技術問題
    5.6.1  機器人的組成
    5.6.2  機器人的運動
    5.6.3  機器狗
  【作業】
  【研究性學習】網路搜索機器人資料，憧憬機器人發展
第6章  機器學習
  6.1  什麼是機器學習
    6.1.1  機器學習的發展
    6.1.2  機器學習的定義
  6.2  機器學習的類型
    6.2.1  監督學習
    6.2.2  無監督學習
    6.2.3  強化學習

  6.3  機器學習的演算法
    6.3.1  專註于學習能力
    6.3.2  回歸演算法
    6.3.3  基於實例的演算法
    6.3.4  決策樹演算法
    6.3.5  貝葉斯演算法
    6.3.6  聚類演算法
    6.3.7  神經網路演算法
  6.4  機器學習的基本結構
  6.5  機器學習的應用
    6.5.1  應用於物聯網
    6.5.2  應用於聊天機器人
    6.5.3  應用於自動駕駛
  【作業】
  【研究性學習】什麼是機器學習，舉例說明機器學習的應用
第7章  神經網路與深度學習
  7.1  動物的中樞神經系統
  7.2  了解人工神經網路
    7.2.1  人工神經網路的研究
    7.2.2  典型的人工神經網路
    7.2.3  類腦電腦
    7.2.4  利用人工神經網路理解圖片
    7.2.5  訓練人工神經網路
  7.3  基於人工神經網路的深度學習
    7.3.1  深度學習的意義
    7.3.2  深度學習的方法
    7.3.3  深度學習的概念
    7.3.4  深度學習的實現
  7.4  機器學習與深度學習的比較
  【作業】
  【研究性學習】了解谷歌大腦，熟悉人工神經網路的研究與應用
第8章  智能代理
  8.1  什麼是智能代理
  8.2  智能代理的特點
  8.3  系統內的協同合作
  8.4  智能代理的典型應用場景
    8.4.1  股票/債券/期貨交易
    8.4.2  實體機器人
    8.4.3  電腦遊戲
    8.4.4  醫療診斷
    8.4.5  搜索引擎
  8.5  與外部環境相關的重要術語
  【作業】
  【研究性學習】機器學習及其應用
第9章  群體智能
  9.1  向蜜蜂學習群體智能
  9.2  什麼是群體智能
    9.2.1  群集人工智慧技術
    9.2.2  基本原則與特點
  9.3  典型群體智能演算法模型

    9.3.1  蟻群優化演算法
    9.3.2  搜索機器人
    9.3.3  粒子群優化演算法
    9.3.4  沒有機器人的集群
  9.4  群體智能背後的故事
  9.5  群體智能的發展
  【作業】
  【研究性學習】群體智能及其應用前景
第10章  數據挖掘與統計數據
  10.1  從數據到知識
    10.1.1  決策樹分析
    10.1.2  購物車分析
    10.1.3  貝葉斯網路
  10.2  數據挖掘
    10.2.1  數據挖掘的對象與步驟
    10.2.2  數據挖掘分析方法
  10.3  數據挖掘經典演算法
    10.3.1  神經網路法
    10.3.2  決策樹法
    10.3.3  遺傳演算法
    10.3.4  粗糙集法
    10.3.5  模糊集法
    10.3.6  關聯規則法
  10.4  機器學習與數據挖掘
    10.4.1  典型的數據挖掘和機器學習過程
    10.4.2  機器學習和數據挖掘應用案例
  【作業】
  【研究性學習】大數據對於人工智慧技術與應用的意義
第11章  智能圖像處理
  11.1  模式識別
  11.2  圖像識別
    11.2.1  人類的圖像識別能力
    11.2.2  圖像識別的基礎
    11.2.3  圖像識別的模型
    11.2.4  圖像識別技術的發展
  11.3  機器視覺與圖像處理
    11.3.1  機器視覺的發展
    11.3.2  圖像處理
    11.3.3  電腦視覺
    11.3.4  電腦視覺與機器視覺的區別
    11.3.5  神經網路圖像識別技術
  11.4  圖像識別技術的應用
    11.4.1  機器視覺的行業應用
    11.4.2  檢測與機器人視覺
    11.4.3  應用案例： 布匹質量檢測
  11.5  智能圖像處理技術
    11.5.1  圖像採集
    11.5.2  圖像預處理
    11.5.3  圖像分割
    11.5.4  目標識別和分類

    11.5.5  目標定位和測量
    11.5.6  目標檢測和跟蹤
  【作業】
  【研究性學習】熟悉模式識別與智能圖像處理
第12章  自然語言處理
  12.1  語言的問題和可能性
  12.2  什麼是自然語言處理
  12.3  語法類型與語義分析
    12.3.1  語法類型
    12.3.2  語義分析和擴展語義
    12.3.3  機器翻譯系統Candide
  12.4  處理數據與處理工具
    12.4.1  自然語言處理中的數據集
    12.4.2  自然語言處理工具
    12.4.3  自然語言處理的技術難點
  12.5  語音處理
    12.5.1  語音處理的發展
    12.5.2  語音理解
    12.5.3  語音識別
  【作業】
  【研究性學習】了解大數據機器翻譯，學習自然語言處理
第13章  自動規劃
  13.1  什麼是自動規劃
    13.1.1  規劃的概念分析
    13.1.2  自動規劃的定義
    13.1.3  規劃應用示例
  13.2  規劃方法
    13.2.1  規劃即搜索
    13.2.2  部分有序規劃
    13.2.3  分級規劃
    13.2.4  基於案例的規劃
  13.3  著名的規劃系統
  【作業】
  【研究性學習】用人工智慧輔助課程和職業規劃
第14章  人工智慧的發展
  14.1  未來的人工智慧
    14.1.1  工作型機器人
    14.1.2  技術加速
    14.1.3  電子遊戲的智能水平
    14.1.4  強人工智慧的發展
    14.1.5  機器能思考嗎
  14.2  創新發展與社會影響
    14.2.1  人工智慧發展的啟示
    14.2.2  人工智慧的發展現狀與影響
    14.2.3  建立人工智慧生態系統
  14.3  人工智慧時代需要的人才
    14.3.1  人工智慧對就業的影響
    14.3.2  新創造的核心工作崗位
    14.3.3  未來的5個熱門工作崗位
  14.4  人工智慧與安全

    14.4.1  人才和技術基礎設施短缺
    14.4.2  安全問題不容忽視
    14.4.3  設定倫理要求
    14.4.4  保護個人隱私
  【作業】
  【課程學習總結】
參考文獻

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