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人工智慧導論(高等職業教育電腦類課程新形態一體化教材)

  • 作者：編者:錢銀中|責編:劉子峰
  • 出版社：高等教育
  • ISBN：9787040531718
  • 出版日期：2019/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是為高等職業院校學生編寫的人工智慧入門教材，全書由6個單元組成。單元1介紹人工智慧概念、發展歷史、基本技術和架構、現狀和發展趨勢；單元2介紹人工智慧應用，包括智能製造、智能家居、智慧醫療、智能物流、智能城市、智能農業和智慧政務；單元3介紹大數據、雲計算、物聯網、邊際運算、智能晶元以及開放平台等人工智慧技術支撐和運作平台；單元4介紹關鍵技術，包括機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理、人機互動、虛擬現實和增強現實；單元5介紹人工智慧產品及服務，包括智能機器人、智能運載工具、智能終端設備和智能服務；單元6介紹人工智慧的安全、倫理及隱私。
    本書配套有微課視頻、課程標準、授課計劃、教學課件以及習題答案等數字化學習資源。與本書配套的在線開放課程將在「智慧職教MOOC學院」（http://mooc.icve.com.cn/）上線，學習者可以登錄網站進行在線開放課程的學習，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見「智慧職教使用指南」。讀者可登錄網站進行資源的學習及獲取，也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關資源。
    本書緊跟人工智慧技術動態，選取了人工智慧中的典型應用案例，兼顧通識與技能，具有很強的操作性和實用性，既可作為高職高專及中等職業學校電腦通識課程的教材，也可作為電子信息、電腦相關專業的人工智慧入門教材。
作者介紹
編者:錢銀中|責編:劉子峰
目錄
單元1  人工智慧概述
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  人工智慧發展歷史
    1.2.1  人工智慧的誕生
    1.2.2  黃金年代
    1.2.3  第一次低谷
    1.2.4  第二次榮景
    1.2.5  第二次低谷
    1.2.6  現在的人工智慧
  1.3  人工智慧的基本技術
    1.3.1  知識推理
    1.3.2  模糊邏輯
    1.3.3  人工神經網路
    1.3.4  自然語言處理
    1.3.5  群集智能
    1.3.6  專家系統
    1.3.7  機器學習
    1.3.8  深度學習
  1.4  人工智慧的基本架構
    1.4.1  基礎層
    1.4.2  技術層
    1.4.3  應用層
  1.5  現狀與發展趨勢
    1.5.1  科技巨頭產業布局
    1.5.2  人工智慧技術發展趨勢
    1.5.3  人工智慧產業發展趨勢
  習題
單元2  人工智慧相關應用
  2.1  智能製造
    2.1.1  智能製造生態體系
    2.1.2  工業互聯網基礎
    2.1.3  智能製造關鍵共性技術
    2.1.4  智能製造實幹家
  2.2  智能家居
    2.2.1  智能家居簡介
    2.2.2  智能家居的組成
    2.2.3  發展趨勢
  2.3  智慧醫療
    2.3.1  什麼是智慧醫療
    2.3.2  智慧醫療的技術支撐
    2.3.3  智慧醫療的組成
    2.3.4  智慧醫療的現狀
  2.4  智能物流
    2.4.1  智能物流的主要技術
    2.4.2  人工智慧在智能物流中的主要應用
    2.4.3  智能物流骨幹網
  2.5  智能城市
    2.5.1  智能城市生態戰略
    2.5.2  智能城市整體架構
    2.5.3  關鍵技術

    2.5.4  智能城市實幹家
  2.6  智能農業
    2.6.1  智能農業整體架構
    2.6.2  智能農業應用場景
    2.6.3  智能農業技術
  2.7  智慧政務
    2.7.1  智慧政務是電子政務的發展方向
    2.7.2  大數據與智慧政務
    2.7.3  智慧政務的體系建設
    2.7.4  智慧政務的領域
  習題
單元3  運作平台與支撐
  3.1  大數據
    3.1.1  大數據的特徵
    3.1.2  Hadoop生態圈核心技術
    3.1.3  大數據的數據處理和分析
    3.1.4  爬蟲與數據可視化
    3.1.5  大數據案例
  3.2  雲計算
    3.2.1  雲計算的概念
    3.2.2  雲計算的定義
    3.2.3  雲計算的特點
  3.3  智慧感知及互聯
    3.3.1  「智慧地球」和「感知中國」戰略的提出
    3.3.2  物聯網的體系架構
    3.3.3  自動識別技術
    3.3.4  無線感測網
  3.4  邊際計算
    3.4.1  架構
    3.4.2  挑戰
    3.4.3  邊際計算的未來
  3.5  智能晶元
    3.5.1  智能晶元的應用場景
    3.5.2  GPU
    3.5.3  半定製化晶元FPGA
    3.5.4  全定製化晶元ASIC
    3.5.5  類腦晶元
  3.6  人工智慧平台
  習題
單元4  關鍵技術
  4.1  機器學習
    4.1.1  機器學習的流程
    4.1.2  回歸
    4.1.3  分類
    4.1.4  支持向量機
    4.1.5  決策樹
    4.1.6  無監督學習
  4.2  人工神經網路
    4.2.1  人體神經系統和神經元
    4.2.2  人工神經元

    4.2.3  人工神經網路
  4.3  深度學習
    4.3.1  卷積運算
    4.3.2  CNN架構
    4.3.3  CNN的應用
  4.4  機器學習工具TensorFlow
    4.4.1  TensorFlow的工作流程
    4.4.2  用TensorFlow訓練模型
  4.5  電腦視覺
    4.5.1  電腦視覺發展歷史
    4.5.2  圖像處理
    4.5.3  特徵檢測和匹配
    4.5.4  圖像分割
    4.5.5  計算攝影學
    4.5.6  人臉和物體識別
  4.6  自然語言處理
    4.6.1  NLP基本概念與應用
    4.6.2  常見語言模型、演算法與工具
    4.6.3  基於深度學習的NLP實例
  4.7  人機互動與設計
    4.7.1  語音互動
    4.7.2  體感互動
    4.7.3  情感互動
  4.8  虛擬現實與增強現實
    4.8.1  虛擬現實
    4.8.2  增強現實
    4.8.3  同步定位與地圖構建
  習題
單元5  產品及服務
  5.1  智能機器人
    5.1.1  曙光中的機器人
    5.1.2  機器人的分類
    5.1.3  工業型機器人
    5.1.4  服務型機器人
  5.2  智能運載工具
    5.2.1  軌道交通系統
    5.2.2  無人駕駛汽車
    5.2.3  無人機
    5.2.4  無人船
  5.3  智能終端設備
    5.3.1  智能終端設備及其特點
    5.3.2  智能終端體系結構
    5.3.3  智能終端的發展趨勢
  5.4  智能服務
    5.4.1  智能服務類型
    5.4.2  分層結構與關鍵技術
    5.4.3  構建人工智慧化的服務
    5.4.4  智能服務實例——智能客服
    5.4.5  智能服務實例——旅館機器人
  習題

單元6  安全與倫理
  6.1  人工智慧安全
    6.1.1  深度學習軟體實現中的安全問題
    6.1.2  深度學習模型相關的安全問題
    6.1.3  深度學習數據流處理中的安全風險
  6.2  倫理與隱私
    6.2.1  安全和隱私
    6.2.2  超級智能引發的擔憂
  習題
參考文獻

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