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人工智慧導論(電腦類專業高等職業教育系列教材)

  • 作者：編者:關景新//姜源|責編:和慶娣//陳崇昱
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111677987
  • 出版日期：2021/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：246
人民幣：RMB 59.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書根據人工智慧技術服務專業人才培養的需求，以智能機器人為載體，以揭開人工智慧的神秘面紗為主線進行編寫，設置了5個學習情境。學習情境1主要介紹人工智慧的發展和應用，引起學習者的興趣；學習情境2主要從智能機器如何進行知識存儲的角度來理解人工智慧；學習情境3主要從智能機器如何使用知識進行探索世界和求解問題的角度來進一步理解人工智慧；學習情境4主要從智能機器如何進行自主學習知識、增長智慧的角度來理解人工智慧；學習情境5主要從人工智慧的自然辯證法視角理解人工智慧的本質，從社會學角度給智能機器添加倫理與法律的約束，從而消除人類對人工智慧的恐懼，使得人工智慧技術更好地為人類服務。
    本書在思政方面圍繞「愛國精神、崇尚科技、思維模式、樂觀進取」，將其與人工智慧技術進行「術道融合」，結合「做中學、做中悟」的方式來開展立德樹人的工作。
    本書可作為高等職業院校電子信息類專業、機電一體化專業、應用電子技術專業及相關專業的教材，也可作為相關技術人員的參考用書。
    本書配有微課視頻，可掃碼觀看。另外，本書配有電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費註冊，審核通過後下載，或聯繫編輯索取（微信：15910938545，電話：010-88379739）。
作者介紹
編者:關景新//姜源|責編:和慶娣//陳崇昱
目錄
出版說明
前言
二維碼資源清單
學習情境1  讓機器走進您的世界—人工智慧概述
  情境導入
  情境目標
  知識鏈接
  1.1  人工智慧簡史
    1.1.1  全球人工智慧發展史
    1.1.2  我國人工智慧發展史
  1.2  人工智慧的產生
  1.3  人工智慧的發展
    1.3.1  電腦時代
    1.3.2  人工智慧的開端
    1.3.3  人工智慧程序積累階段
    1.3.4  超越人類的臨界點
  1.4  人工智慧的主流學派
    1.4.1  符號學派：物理符號系統假說
    1.4.2  連接學派
    1.4.3  行為學派
    1.4.4  三大學派的比較
  1.5  人工智慧的定義
  1.6  人工智慧的五個感官
  1.7  人工智慧的分類
    1.7.1  按發展階段分
    1.7.2  按應用領域分
    1.7.3  按智能化強弱程度分
  1.8  人工智慧對人類的影響
  情境操作
  1.9  案例欣賞
    1.9.1  案例1  生物表情自動評價：再沒有「水軍」濫竽充數
    1.9.2  案例2  老人身邊的醫生：人工智慧對生命的關懷
  情境小結
  課後習題
學習情境2  讓機器具有知識—知識表示技術
  情境導入
  情境目標
  知識鏈接
  2.1  知識的概述
    2.1.1  知識、信息和數據
    2.1.2  知識的特性
    2.1.3  知識的分類
    2.1.4  知識表示
  2.2  知識的表示方法
    2.2.1  邏輯表示法
    2.2.2  語義網路表示法
    2.2.3  框架表示法
    2.2.4  產生式表示法
    2.2.5  狀態空間表示法
    2.2.6  問題歸約法

    2.2.7  面向對象表示法
    2.2.8  模糊邏輯表示法
  情境操作
  2.3  任務實施
    2.3.1  任務1  動物識別的產生式知識表示
    2.3.2  任務2  傳教士和野人過河問題的狀態空間知識表示
    2.3.3  任務3  擺放傢具的面向對象知識表示
    2.3.4  任務4  自動控制系統的模糊知識表示
  情境小結
  課後習題
學習情境3  讓機器使用知識—搜索與推理
  情境導入
  情境目標
  知識鏈接
  3.1  搜索和推理概述
    3.1.1  搜索
    3.1.2  推理
  3.2  狀態空間的搜索策略
    3.2.1  狀態空間搜索的基本思想
    3.2.2  圖搜索的一般過程
  3.3  狀態空間的盲目搜索
    3.3.1  廣度優先搜索
    3.3.2  深度優先搜索
    3.3.3  代價樹搜索
  3.4  狀態空間的啟髮式搜索
    3.4.1  啟發性信息和估價函數
    3.4.2  A演算法
  3.5  遺傳演算法搜索
    3.5.1  遺傳演算法的結構
    3.5.2  遺傳演算法的基本原理
    3.5.3  遺傳演算法的性能
  3.6  基於規則的演繹推理
  3.7  產生式推理
  3.8  不確定性推理
    3.8.1  概率推理
    3.8.2  模糊推理
  情境操作
  3.9  任務實施
    3.9.1  任務1  過河問題的狀態空間深度優先搜索應用
    3.9.2  任務2  八數碼問題的啟髮式搜索應用
    3.9.3  任務3  函數*大值的遺傳演算法搜索應用
    3.9.4  任務4  動物識別的產生式推理應用
    3.9.5  任務5  自動控制系統的模糊推理應用
  情境小結
  課後習題
學習情境4  讓機器習得知識—機器學習
  情境導入
  情境目標
  知識鏈接
  4.1  習得技術概述

  4.2  學習相關的基本概念
    4.2.1  標籤
    4.2.2  特徵
    4.2.3  模型
    4.2.4  回歸與分類
    4.2.5  聚類
  4.3  機器學習的定義
  4.4  機器學習的過程
  4.5  機器學習的分類
  4.6  機器學習的方法
    4.6.1  有監督學習
    4.6.2  無監督學習
    4.6.3  半監督學習
    4.6.4  強化學習
    4.6.5  遷移學習
  4.7  機器學習的模型
    4.7.1  線性模型
    4.7.2  核模型
    4.7.3  層級模型
  4.8  深度學習
    4.8.1  深度學習概述
    4.8.2  深度學習的模型—神經網路
    4.8.3  常用的深度學習框架
  情境操作
  4.9  任務實施
    4.9.1  任務1  自搭建線性模型解決分類問題
    4.9.2  任務2  運用TensorFlow框架解決分類問題
    4.9.3  任務3  運用層次模型解決招聘程序員薪資預測問題
    4.9.4  任務4  運用卷積運算提取圖像特徵
    4.9.5  任務5  運用卷積神經網路CNN識別圖像
  情境小結
  課後習題
學習情境5  讓機器成為「社會人」—德才兼備
  情境導入
  情境目標
  知識鏈接
  5.1  人工智慧的自然辯證法
    5.1.1  自然辯證法
    5.1.2  人類改造世界的工具
    5.1.3  人工智慧的本質
    5.1.4  人工智慧的「工具」特殊性
  5.2  人工智慧的社會約束
    5.2.1  人工智慧社會
    5.2.2  人工智慧的社會屬性
    5.2.3  人工智慧社會的特點
    5.2.4  人與人工智慧的社會關係
    5.2.5  人工智慧社會的問題
    5.2.6  人工智慧的倫理規範構建
    5.2.7  人工智慧的法律規範構建
  情境操作

  5.3  任務實施
    5.3.1  任務1  快速搭建簡單的陪伴機器人
    5.3.2  任務2  陪伴機器人的倫理案例分析
  情境小結
  課後習題
參考文獻

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