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人工智慧基礎(大學生公共基礎課系列教材)

  • 作者：編者:耿煜//任領美|責編:魏建波
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121428456
  • 出版日期：2022/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：171
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書採用圖形化互動式人工智慧軟體「橙現智能」（Orange3）為工具講解人工智慧的基礎應用知識和技能，採用圖形化的形象方法方便讀者對知識的理解。全書分為三個部分，第一部分介紹人工智慧技術的概況，第二部分介紹若干常用的人工智慧技術及其應用方法，最後一個部分介紹有關人工智慧倫理的相關內容。本書的特色可以概括為「形象化概念理解，鼓勵自我引導，強調技術應用」。本書鼓勵讀者自我引導，從合適的問題導入出發，引導讀者自我尋找答案。為了做到這一點，本書在知識點介紹和講解之前，進行適當的問題引導，通過生活中的類似問題，引導讀者主動思考，使其在一個個問題的引導下恍然大悟，從心裡感受人工智慧各個知識點的內在邏輯。
    本書將所涉及的深奧難懂的人工智慧原理進行圖形化展現及講解，讓讀者能夠從直覺上理解而不是從概念上或者公式上加以所謂的理解。本書可作為人工智慧應用入門者、人工智慧技術應用者、高職高專及應用型本科學生人工智慧通識課教材。
作者介紹
編者:耿煜//任領美|責編:魏建波
目錄
1  人工智慧初識
  1.1  人工智慧來到校園
    1.1.1  報到的路上
    1.1.2  正式報到
    1.1.3  趕往教室
    1.1.4  公選第一課
    1.1.5  餐飲推薦
    1.1.6  國外專家講座：機器同傳翻譯系統
    1.1.7  客戶流失分析
  1.2  人工智慧簡史
    1.2.1  人工智慧的誕生：1930—1950年
    1.2.2  第一次浪潮：1956—1974年
    1.2.3  第一次寒冬：1974—1980年
    1.2.4  再次繁榮：1980—1987年
    1.2.5  寒冬再襲
    1.2.6  回歸：1993—2012年
    1.2.7  爆發：2012年至今
  1.3  人工智慧是什麼
  1.4  人工智慧幹什麼用
    1.4.1  工業
    1.4.2  商業
    1.4.3  金融
    1.4.4  醫療
  1.5  本章小結
  1.6  本章課後練習
2  食堂消費預測
  2.1  問題描述
  2.2  學習目標
  2.3  項目引導
    2.3.1  問題引導
    2.3.2  初步分析
  2.4  知識準備
    2.4.1  機器也可以學習
    2.4.2  機器如何學習
  2.5  項目實戰
    2.5.1  項目期望
    2.5.2  項目實施
  2.6  深入分析
    2.6.1  線性回歸原理
    2.6.2  訓練與測試
    2.6.3  給模型打分
    2.6.4  模型解釋
  2.7  本章項目實訓
  2.8  本章小結
  2.9  本章項目習題
3  貧困生判別
  3.1  問題描述
  3.2  學習目標
  3.3  項目引導
    3.3.1  問題引導

    3.3.2  初步分析
  3.4  知識準備
  3.5  項目實戰
    3.5.1  項目期望
    3.5.2  項目實施
    3.5.3  查看結果
  3.6  深入分析
    3.6.1  為什麼用邏輯回歸
    3.6.2  從線性回歸到邏輯回歸
    3.6.3  判定邊界
    3.6.4  評價指標與模型解釋
    3.6.5  模型解釋
  3.7  本章項目實訓
  3.8  本章項目總結
  3.9  本章項目習題
4  客戶流失分類
  4.1  問題描述
  4.2  學習目標
  4.3  項目引導
    4.3.1  問題引導
    4.3.2  初步分析
  4.4  知識準備
  4.5  項目實戰
    4.5.1  項目實施
    4.5.2  查看結果
  4.6  深入分析
    4.6.1  支持向量是什麼
    4.6.2  邏輯回歸與支持向量機的比較
  4.7  項目實戰
    4.7.1  項目實施
    4.7.2  查看結果
  4.8  深入分析
  4.9  項目實戰
    4.9.1  項目實施
    4.9.2  查看結果
  4.10  深入分析
    4.10.1  自助抽樣
    4.10.2  袋裝
    4.10.3  堆疊
    4.10.4  隨機森林
    4.10.5  提升
    4.10.6  自適應提升
  4.11  本章項目實訓
  4.12  本章小結
  4.13  本章課後練習
5  圖像識別
  5.1  問題引導
  5.2  學習目標
  5.3  項目引導
    5.3.1  問題引導

    5.3.2  初步分析
  5.4  知識準備
    5.4.1  神經網路
    5.4.2  深度學習
  5.5  項目實戰
    5.5.1  項目期望
    5.5.2  項目實施
  5.6  深入分析
  5.7  知識準備
    5.7.1  圖像識別
    5.7.2  卷積神經網路（CNN）
  5.8  項目實戰
    5.8.1  項目期望
    5.8.2  項目實施
  5.9  深入分析
    5.9.1  圖像識別的特點
    5.9.2  使用卷積神經網路為什麼有效
  5.10  知識準備
  5.11  項目實戰
    5.11.1  項目期望
    5.11.2  項目實施
  5.12  深入分析
    5.12.1  LeNet
    5.12.2  AlexNet
    5.12.3  VggNet
    5.12.4  GoogLeNet
    5.12.5  ResNet
  5.13  本章項目實訓
  5.14  本章小結
  5.15  本章課後練習
6  自然語言處理
  6.1  問題描述
  6.2  學習目標
  6.3  項目引導
    6.3.1  問題引導
    6.3.2  初步分析
  6.4  知識準備
    6.4.1  自然語言處理是什麼
    6.4.2  機器如何理解自然語言
    6.4.3  一個數字代表一個詞（獨熱編碼）
    6.4.4  詞袋模型
  6.5  項目實戰
    6.5.1  項目期望
    6.5.2  項目實施
    6.5.3  查看結果
  6.6  深入分析
    6.6.1  神經網路語言模型
    6.6.2  一詞多義
  6.7  項目實戰
    6.7.1  項目期望

    6.7.2  項目實施
    6.7.3  查看結果
  6.8  本章項目實訓
  6.9  本章小結
  6.10  本章課後練習
7  爬行機器人
  7.1  問題描述
  7.2  學習目標
  7.3  項目引導
    7.3.1  問題引導
    7.3.2  初步分析
  7.4  知識準備
    7.4.1  強化學習簡介
    7.4.2  充滿不確定性的世界
    7.4.3  不確定的世界如何做決策
  7.5  項目實戰
    7.5.1  項目實施
    7.5.2  查看結果
  7.6  深入分析
  7.7  項目實戰
  7.8  深入分析
    7.8.1  探索與利用
    7.8.2  學習率
  7.9  本章項目實訓
  7.10  本章小結
  7.11  本章課後練習
8  人工智慧應用展
  8.1  問題引導
  8.2  學習目標
  8.3  展廳服務機器人
    8.3.1  人臉識別
    8.3.2  語音交互
  8.4  人物動漫化
    8.4.1  生成對抗網路核心思想
    8.4.2  生成模型和判別模型
  8.5  智能音樂創作
    8.5.1  人工智慧如何創作音樂
    8.5.2  什麼是自動音樂生成
    8.5.3  怎樣利用深度學習實現自動音樂生成
  8.6  站在巨人肩膀上
    8.6.1  遷移學習概述
    8.6.2  深度學習和遷移學習結合
  8.7  機器人服務員
    8.7.1  自動駕駛級別
    8.7.2  自動駕駛原理
  8.8  我知道你想買什麼
    8.8.1  推薦系統概述
    8.8.2  購物車推薦系統
    8.8.3  親自動手
  8.9  本章小結

  8.10  本章課後練習
9  人工智慧倫理
  9.1  問題描述
  9.2  學習目標
  9.3  人工智慧倫理概述
  9.4  隱私權問題
  9.5  責任倫理問題
  9.6  安全風險問題
  9.7  版權問題
  9.8  本章小結
  9.9  本章課後練習
參考文獻

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