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人工智慧概論(高等學校人工智慧通識課教材)

  • 作者：編者:劉鵬|責編:賈小紅
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302578659
  • 出版日期：2021/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：329
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面介紹了人工智慧的基本技術，目標是用通俗易懂的方法幫助讀者構建完整的人工智慧知識體系，為後續的深入學習打下基礎。全書共分為10章，內容包括人工智慧概述、知識表示、搜索技術、機器學習、深度學習、自然語言處理、機器人及智能控制等。
    本書適合高職高專和應用型本科，作為非人工智慧專業的選修課和人工智慧專業的導論課教材。也適合作為人工智慧技術愛好者的入門書。
作者介紹
編者:劉鵬|責編:賈小紅
    劉鵬，教授，清華大學博士畢業，現任南京大數據研究院院長，兼任中國大數據應用聯盟人工智慧專家委員會主任，2019年全國大學生數學建模競賽命題人，第45屆世界技能大賽中國雲計算專家指導組組長。曾於2002年獲得全球數據處理比賽PennySort世界冠軍，獲全軍「十大學習成才標兵」（排名第一）、南京「十大傑出青年」、「中國大數據創新百人」、江蘇省中青年領軍人才、清華大學「學術新秀」等稱號。
目錄
第1章  AI時代的起航
  1.1  一波三折的AI
    1.1.1  發展歷程概覽
    1.1.2  大數據時代的人工智慧
  1.2  AI如影隨形
    1.2.1  手機美顏
    1.2.2  聊天機器人
    1.2.3  新聞推薦
    1.2.4  在線翻譯
    1.2.5  虛擬現實
  1.3  AI學派
    1.3.1  符號主義
    1.3.2  連接主義
    1.3.3  行為主義
    1.3.4  學派比較
  1.4  人工智慧定義
    1.4.1  概念解析
    1.4.2  共識概念
  1.5  AI面臨的機遇和挑戰
    1.5.1  認知誤區
    1.5.2  面臨的機遇
    1.5.3  存在的挑戰
    1.5.4  AI將成為公司的生命線
    1.5.5  AI如何重新定義工作
  1.6  應具有的AI能力
    1.6.1  懂工具
    1.6.2  懂編程
    1.6.3  懂模型
    1.6.4  懂業務
  習題
  參考文獻
第2章  感受AI
  2.1  析音賞樂
    2.1.1  語音助手
    2.1.2  語音識別
    2.1.3  典型應用場景
  2.2  別具慧眼
    2.2.1  人臉識別
    2.2.2  行人識別
    2.2.3  圖像分類
    2.2.4  典型應用場景
  2.3  識文斷字
    2.3.1  手寫數據識別
    2.3.2  問答系統
    2.3.3  情感分析
    2.3.4  典型應用場景
  2.4  神來之筆
    2.4.1  圖像生成
    2.4.2  圖像藝術
    2.4.3  典型應用場景

  2.5  運籌帷幄
    2.5.1  智能家居
    2.5.2  環境監控
    2.5.3  典型應用場景
  習題
  參考文獻
第3章  知識表示與推理
  3.1  從AI符號主義說起
    3.1.1  命題邏輯
    3.1.2  一階謂詞邏輯
    3.1.3  產生式系統
    3.1.4  基於符號主義的知識表示瓶頸
  3.2  基於知識的表示方法
    3.2.1  人工智慧的3個層次
    3.2.2  知識
    3.2.3  知識工程的誕生
    3.2.4  框架
    3.2.5  語義網路
    3.2.6  語義Web
  3.3  知識圖譜與知識庫
    3.3.1  問題的提出
    3.3.2  基本思想
    3.3.3  基本原理
    3.3.4  知識圖譜的分類
    3.3.5  知識圖譜應用場景
  3.4  實驗：構建基於知識圖譜的問答程序
  習題
  參考文獻
第4章  搜索技術
  4.1  搜索
    4.1.1  什麼是搜索
    4.1.2  狀態空間表示法
    4.1.3  　狀態空間的搜索策略
  4.2  廣度優先
    4.2.1  廣度優先搜索的基本思想
    4.2.2  廣度優先搜索的過程
  4.3  深度優先
    4.3.1  深度優先搜索的基本思想
    4.3.2  深度優先搜索過程
  4.4  啟髮式搜索
    4.4.1  啟發性信息與估價函數
    4.4.2  局部尋優搜索
    4.4.3  全局尋優搜索
  4.5  遺傳演算法
    4.5.1  遺傳演算法的發展史
    4.5.2  遺傳演算法的基本原理
    4.5.3  遺傳演算法的求解步驟
  4.6  微粒群演算法
    4.6.1  微粒群演算法的基本概念及進化方程
    4.6.2  標準微粒群演算法流程

    4.6.3  微粒群演算法的研究現狀
  4.7  實驗：粒子群優化演算法
  習題
  參考文獻
第5章  機器學習
  5.1  機器學習模型
  5.2  數據準備
    5.2.1  數據集劃分
    5.2.2  數據標注
  5.3  學習方式
    5.3.1  有監督學習
    5.3.2  無監督學習
    5.3.3  概率圖模型
    5.3.4  集成學習
  5.4  模型評估
    5.4.1  泛化能力
    5.4.2  交叉驗證
    5.4.3  混淆矩陣
  5.5  實驗：房價預測
  習題
第6章  深度學習
  6.1  深度學習概況
    6.1.1  深度學習是什麼
    6.1.2  深度學習的前世今生
    6.1.3  深度學習分類
    6.1.4  深度學習的入門建議
  6.2  神經網路基礎
    6.2.1  人工神經網路模型
    6.2.2  感知機學習演算法
    6.2.3  多層前饋神經網路
    6.2.4  BP演算法背後的數學
    6.2.5  誤差反向傳播法
    6.2.6  可視化MLP網路訓練
  6.3  深度學習框架
    6.3.1  Matlab深度學習工具包
    6.3.2  TensorFlow深度學習框架
    6.3.3  PyTorch深度學習框架
    6.3.4  其他構建方式
    6.3.5  體驗手寫數字識別
  6.4  卷積神經網路及其應用
    6.4.1  卷積神經網路的功能組件
    6.4.2  卷積神經網路的架構
    6.4.3  卷積神經網路識別CIFAR圖像集
  6.5  強化學習
    6.5.1  一個迷宮問題
    6.5.2  強化學習問題的框架MDP
    6.5.3  求解貝爾曼方程
    6.5.4  強化學習模擬環境
    6.5.5  深度學習前景展望
  6.6  實驗：利用卷積神經網路識別圖像

  習題
  參考文獻
第7章  自然語言處理
  7.1  詞法分析
    7.1.1  詞法分析概述
    7.1.2  基本分詞方法
    7.1.3  詞性標注
    7.1.4  實體識別
  7.2  句法分析
    7.2.1  句法分析概述
    7.2.2  自頂向下的句法分析
    7.2.3  自底向上的句法分析
    7.2.4  概率上下文無關文法
  7.3  語義分析
    7.3.1  語義分析概述
    7.3.2  詞義消歧
    7.3.3  語義角色標注
  7.4  實驗：Python中文文本分析與可視化
  習題
  參考文獻
第8章  智能控制技術
  8.1  自動控制系統
    8.1.1  概述
    8.1.2  組成與工作原理
    8.1.3  分類
  8.2  模糊控制
    8.2.1  模糊推理方法
    8.2.2  模糊控制原理
    8.2.3  模糊控制系統的設計
    8.2.4  自適應模糊控制
  8.3  專家控制
    8.3.1  原理
    8.3.2  典型結構
    8.3.3  實現方法
  8.4  神經網路控制
    8.4.1  類型
    8.4.2  結構
    8.4.3  模型
    8.4.4  應用
    8.4.5  發展趨勢
  8.5  實驗：利用智能音箱語音控制電腦的開關機
  習題
  參考文獻
第9章  工業機器人技術
  9.1  人工智慧與工業4.
    9.1.1  智能製造生態系統
    9.1.2  工業機器人
    9.1.3  智慧工廠
    9.1.4  工業智能化趨勢
  9.2  工業機器人核心技術

    9.2.1  感測技術
    9.2.2  晶元技術
    9.2.3  智能控制技術
    9.2.4  多智能體調控技術
  9.3  工業軟體編程
    9.3.1  工業互聯網架構
    9.3.2  神經網路
    9.3.3  可視化學習
  9.4  工業機器人產業鏈
    9.4.1  工業機器人研發設計
    9.4.2  智能製造客戶交互
    9.4.3  工業機器人核心部件
    9.4.4  工業機器人供應鏈
  9.5  工業機器人操作與維護
    9.5.1  工業機器人操作
    9.5.2  工業機器人維護
  9.6  實驗：工業機器人軟體技術運維
  習題
  參考文獻
第10章  建築智能化技術
  10.1  智能建築集成系統
    10.1.1  智能建築雲架構
    10.1.2  智慧工地
    10.1.3  智能建築
    10.1.4  智慧城市
  10.2  建築設備裝置智能化
    10.2.1  建築裝備智能化
    10.2.2  工程機械智能化
    10.2.3  智能建築3D列印
  10.3  建築智能化應用系統
    10.3.1  智能化集成系統
    10.3.2  信息設施系統
    10.3.3  信息化應用系統
    10.3.4  建築設備管理系統
    10.3.5  公共安全系統
    10.3.6  機房工程
  10.4  建築智能化系統運維
    10.4.1  智能建築的運維技術要求
    10.4.2  Honeywell樓宇智控系統簡介
    10.4.3  建築智能化的未來
  10.5  實驗：樓宇智控系統EBI的安裝配置調試
  習題
  參考文獻
附錄A  AIRack人工智慧實驗平台
附錄B  AICloud人工智慧雲平台
附錄C  雲創學習工場—專註大數據、人工智慧培訓與認證

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