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人工智慧基礎

  • 作者：編者:王東雲//劉新玉|責編:祁玉芹
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121396137
  • 出版日期：2020/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要針對大學低年級學生，講解人工智慧基礎知識，幫助初入校大學生了解人工智慧的概念，掌握人工智慧應用技術，進而獨立創作完成人工智慧相關作品。本書包含了人工智慧導引、人工智慧基礎知識、燈光的智能控制、交通燈的智能識別、文字的智能處理、圖像的智能辨識、語音的智能辨識、人機的智能交互、無人駕駛、智能3D列印等方面的知識，注重培養學生的創造思維、數字化學習與創新意識、動手實踐能力，樹立其正確的信息時代社會責任感。
    本書可作為高等學校通識課程的人工智慧課程教材，也適合非電類低年級本科生對人工智慧入門知識的學習。
作者介紹
編者:王東雲//劉新玉|責編:祁玉芹
目錄
第1章  人工智慧導引
  1.1  人工智慧的背景
    1.1.1  什麼是人工智慧
    1.1.2  人工智慧的誕生：模仿人類行為與思考
  1.2  人工智慧的前世今生
    1.2.1  人工智慧的基礎
    1.2.2  人工智慧的歷史
    1.2.3  人工智慧的研究現狀
  1.3  人工智慧的應用
    1.3.1  人工智慧的應用問題
    1.3.2  人工智慧的應用特徵
    1.3.3  人工智慧的應用現狀與未來
  1.4  人工智慧的目標
  思考題
第2章  人工智慧基礎知識
  2.1  機器人
    2.1.1  初識機器人
    2.1.2  機器人的結構組成
  2.2  機器學習
    2.2.1  什麼是機器學習
    2.2.2  機器學習的演算法
  2.3  人工神經網路
  2.4  電腦視覺
  2.5  自然語言處理
  2.6  群體智能
  2.7  人機交互
  2.8  增材製造
  2.9  大數據
  2.10  虛擬現實
  思考題
第3章  燈光的智能控制
  3.1  車燈的控制原理
  3.2  編程環境的配置
    3.2.1  硬體模塊的組成
    3.2.2  軟體環境的配置
  3.3  點亮小車車燈
    3.3.1  什麼是程序
    3.3.2  小車車燈的點亮編程步驟
    3.3.3  小車車燈的熄滅編程步驟
  3.4  擴展：製作一個流水燈
    3.4.1  什麼是流水燈
    3.4.2  流水燈的核心指令
    3.4.3  製作流水燈的編程步驟
  思考題
第4章  交通燈的智能識別
  4.1  交通燈的識別原理
  4.2  顏色感測器
  4.3  讓小車智能識別紅綠燈
    4.3.1  主要材料準備
    4.3.2  硬體組裝

    4.3.3  小車識別紅綠燈的編程步驟
    4.3.4  效果展示
  4.4  擴展：製作一個顏色辨識器
    4.4.1  製作顏色辨識器的任務描述
    4.4.2  硬體組裝
    4.4.3  顏色辨識器的編程步驟
  思考題
第5章  文字的智能處理
  5.1  文本識別原理
  5.2  文本解析的實現
  5.3  基於文本信息的小車控制
    5.3.1  主要材料準備
    5.3.2  硬體組裝
    5.3.3  文本信息識別的編程步驟
  5.4  擴展：多文本信息的連續控制
    5.4.1  多文本解析的任務描述
    5.4.2  硬體組裝
    5.4.3  多文本解析的編程步驟
  思考題
第6章  圖像的智能辨識
  6.1  圖像識別原理
  6.2  路標形狀識別
  6.3  讓小車看懂路標
    6.3.1  材料準備
    6.3.2  材料組裝
    6.3.3  小車看懂路標的編程步驟
  6.4  擴展：智能停車
    6.4.1  智能停車任務描述
    6.4.2  硬體組裝
    6.4.3  智能停車的編程步驟
  思考題
第7章  語音的智能辨識
  7.1  語音辨識原理
  7.2  聲音解析實現
  7.3  基於聲音的小車控制
  7.4  擴展：具有交互功能的聲控小車
  思考題
第8章  人機的智能交互
  8.1  人機交互原理
  8.2  腦機介面技術
    8.2.1  腦機介面組成
    8.2.2  腦機介面原理
  8.3  用思維控制小車的啟停
    8.3.1  什麼是信號
    8.3.2  腦電信號的採集
    8.3.3  大腦運動意圖的解碼
    8.3.4  小車的啟停控製程序實現
  8.4  擴展：智能腦控小車
  思考題
第9章  無人駕駛

  9.1  無人駕駛原理
  9.2  自動循跡技術
    9.2.1  自動循跡原理
    9.2.2  自動循跡組成
  9.3  智能小車的自動循跡
    9.3.1  軌跡的檢測
    9.3.2  智能循跡小車的實現
  9.4  擴展：具有避障功能的自動行駛
    9.4.1  認識超聲波避障
    9.4.2  超聲波避障的實現
    9.4.3  具有避障功能的自動行駛小車
  思考題
第10章  智能3D列印
  10.1  3D列印實現原理
  10.2  3D列印主流技術
    10.2.1  擠出成型（Material Extrusion）
    10.2.2  粉床熔融成型（Powder Bed Fusion）
    10.2.3  還原光聚合
    10.2.4  粘結劑噴射
    10.2.5  材料噴射
    10.2.6  薄板層壓
    10.2.7  定向能量沉積
  10.3  3D列印應用領域
    10.3.1  快速原型製作和快速製造
    10.3.2  汽車
    10.3.3  航空
    10.3.4  建築
    10.3.5  醫療
    10.3.6  教育
    10.3.7  消費產品
  10.4  3D列印實現過程
    10.4.1  3D建模
    10.4.2  切片
    10.4.3  列印
    10.4.4  後期處理
  10.5  3D列印實操案例
    10.5.1  SolidWorks設計軟體基本操作
    10.5.2  3D列印切片及控制系統基本操作
  思考題
第11章  智能計算技術
  11.1  BP神經網路
    11.1.1  BP神經網路概述
    11.1.2  BP神經網路的學習
    11.1.3  BP神經網路舉例
  11.2  Hopfield神經網路
    11.2.1  Hopfield神經網路的結構
    11.2.2  Hopfield網路求解優化問題的思想
    11.2.3  Hopfield網路求解FMS調度問題
    11.2.4  旅行商問題（TSP）的Hopfield網路求解
  11.3  模擬退火演算法

    11.3.1  模擬退火演算法簡介
    11.3.2  基於Hopfield優化模型的模擬退火求解演算法
  11.4  遺傳演算法
    11.4.1  遺傳演算法簡介
    11.4.2  遺傳演算法舉例
  11.5  粒子群演算法
    11.5.1  引言
    11.5.2  改進的PSO演算法優化
    11.5.3  演算法性能準則
    11.5.4  對於有約束優化問題的求解演算法
    11.5.5  優化問題應用
  11.6  支持向量機
    11.6.1  支持向量機簡介
    11.6.2  線性分類器
    11.6.3  核函數特徵空間
    11.6.4  軟間隔優化問題
    11.6.5  支持向量機的多類別分類
    11.6.6  支持向量機的MATLAB應用
參考文獻

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