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智能科學導論(微課視頻版)/人工智慧科學與技術叢書

  • 作者：史忠植|責編:曾珊//李曄
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302610069
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：274
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    智能科學研究智能的本質和實現技術，是由腦科學、認知科學、人工智慧等創建的前沿交叉學科。全書共分為14章。第1章概要介紹智能科學的興起和研究內容。第2章介紹神經生理基礎。第3章闡述神經計算。第4章論述心智模型。第5章闡述感知智能。第6?12章討論認知智能，包括語言認知、學習、記憶、思維、智力發展、情緒和情感、意識。第13章介紹智能機器人。第14章探討類腦智能，展望智能科學發展的路線圖。
    本書力求概念準確、內容新穎、文字精練、可讀性好，讓讀者在有限的時間內掌握智能科學的基本原理與研究風格，加深對智能科學的理解。
    本書可以作為高等院校智能科學與技術、人工智慧、電腦科學與技術、自動化等相關專業的本科生、研究生智能科學相關課程的教材，也可以供從事智能科學研究與應用的科技人員學習參考。
作者介紹
史忠植|責編:曾珊//李曄
    史忠植，中國科學院計算技術研究所研究員、博士生導師。中國電腦學會會士，中國人工智慧學會會士。IEEE高級會員，AAAI、ACM會員。長期從事智能科學、人工智慧等方面的研究。曾負責完成多項國家973、863、國家自然科學基金重點項目。曾榮獲國家和部門科技獎項6項。2013年獲得中國人工智慧學會吳文俊人工智慧科學技術成就獎。發表著作18本。發表學術論文500多篇。曾指導博士后10多位，博士研究生60多位，碩士研究生150多位。曾擔任IFIP人工智慧機器學習和數據挖掘組主席、中國電腦學會秘書長，中國人工智慧學會副理事長。
目錄
第1章  緒論
  1.1  智能革命
  1.2  智能科學的興起
    1.2.1  腦科學
    1.2.2  認知科學
    1.2.3  人工智慧
  1.3  智能科學的研究內容
  1.4  展望
  1.5  小結
第2章  神經生理基礎
  2.1  腦系統
  2.2  大腦皮質
  2.3  神經系統
  2.4  神經組織
  2.5  突觸傳遞
  2.6  神經遞質
  2.7  靜息膜電位
  2.8  動作電位
  2.9  離子通道
  2.10  腦電信號
  2.11  小結
第3章  神經計算
  3.1  概述
  3.2  前饋神經網路
  3.3  自適應共振理論ART模型
  3.4  神經網路集成
    3.4.1  結論生成方法
    3.4.2  個體生成方法
  3.5  脈衝耦合神經網路
    3.5.1  Eckhorn模型
    3.5.2  脈衝耦合神經網路模型
    3.5.3  貝葉斯連接域神經網路模型
  3.6  超限學習機
  3.7  功能柱神經網路模型
  3.8  神經元集群的編碼和解碼
  3.9  小結
第4章  心智模型
  4.1  圖靈機
  4.2  物理符號系統
  4.3  ACT模型
  4.4  SOAR模型
  4.5  心智社會
  4.6  CAM模型
    4.6.1  CAM的系統結構
    4.6.2  CAM認知周期
  4.7  大腦協同學
  4.8  小結
第5章  感知智能
  5.1  概述
  5.2  知覺理論

    5.2.1  建構理論
    5.2.2  格式塔理論
    5.2.3  直接知覺理論
    5.2.4  拓撲視覺理論
  5.3  視覺感知
    5.3.1  視覺通路
    5.3.2  馬爾的視覺計算理論
    5.3.3  圖像理解
    5.3.4  知覺恆常性
  5.4  聽覺感知
    5.4.1  聽覺通路
    5.4.2  語音編碼
    5.4.3  語音識別
    5.4.4  語音合成
  5.5  人臉識別
  5.6  對話系統
  5.7  小結
第6章  語言認知
  6.1  心理詞典
  6.2  口語輸入
    6.2.1  語音編碼
    6.2.2  韻律認知
  6.3  書面輸入
  6.4  形式文法
  6.5  擴充轉移網路
  6.6  語言理解
  6.7  機器翻譯
    6.7.1  統計機器翻譯
    6.7.2  神經機器翻譯
    6.7.3  記憶機器翻譯
  6.8  語言神經模型
    6.8.1  失語症
    6.8.2  語言功能區
    6.8.3  經典定位模型
    6.8.4  記憶-整合-控制模型
  6.9  小結
第7章  學習
  7.1  概述
  7.2  行為學習理論
    7.2.1  條件反射學習理論
    7.2.2  行為主義的學習理論
    7.2.3  聯結學習理論
    7.2.4  操作學習理論
  7.3  認知學習理論
    7.3.1  格式塔學派的學習理論
    7.3.2  認知目的理論
    7.3.3  認知發現理論
    7.3.4  信息加工學習理論
    7.3.5  建構主義的學習理論
  7.4  人本學習理論

  7.5  觀察學習理論
  7.6  內省學習
  7.7  強化學習
    7.7.1  強化學習模型
    7.7.2  Q學習
  7.8  深度學習
  7.9  學習計算理論
  7.10  小結
第8章  記憶
  8.1  記憶系統
    8.1.1  感覺記憶
    8.1.2  短時記憶
    8.1.3  長時記憶
  8.2  工作記憶
  8.3  遺忘理論
  8.4  層次時序記憶
  8.5  互補學習記憶
    8.5.1  海馬體
    8.5.2  互補學習系統
  8.6  小結
第9章  思維
  9.1  思維形態
    9.1.1  抽象思維
    9.1.2  形象思維
    9.1.3  靈感思維
  9.2  精神活動層級
  9.3  推理
    9.3.1  演繹推理
    9.3.2  歸納推理
    9.3.3  反繹推理
    9.3.4  類比推理
    9.3.5  常識性推理
  9.4  問題求解
  9.5  決策理論
    9.5.1  決策效用理論
    9.5.2  滿意原則
    9.5.3  逐步消元法
    9.5.4  貝葉斯決策方法
  9.6  小結
第10章  智力發展
  10.1  智力理論
    10.1.1  智力的因素論
    10.1.2  多元智力理論
    10.1.3  智力結構論
  10.2  智力的測量
  10.3  皮亞傑的經典認知發展理論
    10.3.1  圖式
    10.3.2  兒童智力發展階段
  10.4  認知發展的態射-範疇論
    10.4.1  範疇論

    10.4.2  Topos
    10.4.3  態射-範疇論
  10.5  心理邏輯
    10.5.1  組合系統
    10.5.2  INRC四元群結構
  10.6  智力發展的人工系統
  10.7  小結
第11章  情緒與情感
  11.1  概述
    11.1.1  情緒的構成要素
    11.1.2  情緒的基本形式
    11.1.3  情緒的功能
  11.2  情緒加工理論
    11.2.1  情緒語義網路理論
    11.2.2  貝克的圖式理論
    11.2.3  威廉斯的情緒加工理論
  11.3  情商
  11.4  情感計算
  11.5  情緒加工的神經機制
  11.6  小結
第12章  意識
  12.1  概述
  12.2  意識的基本要素和特性
  12.3  意識的劇場模型
  12.4  意識的還原論理論
  12.5  神經元群組選擇理論
  12.6  意識的量子理論
  12.7  綜合信息理論
  12.8  機器意識系統
  12.9  小結
第13章  智能機器人
  13.1  概述
  13.2  智能機器人的體系結構
  13.3  機器人視覺系統
    13.3.1  視覺系統分類
    13.3.2  定位技術
    13.3.3  自主視覺導航
    13.3.4  視覺伺服系統
  13.4  機器人路徑規劃
    13.4.1  全局路徑規劃
    13.4.2  局部路徑規劃
  13.5  情感機器人
  13.6  發育機器人
  13.7  智能機器人發展趨勢
  13.8  小結
第14章  類腦智能
  14.1  概述
  14.2  藍腦計劃
  14.3  歐盟人腦計劃
  14.4  美國腦計劃

  14.5  中國腦科學計劃
  14.6  神經形態晶元
  14.7  腦機融合
  14.8  智能科學發展路線圖
    14.8.1  初級類腦智能
    14.8.2  高級類腦智能
    14.8.3  超腦智能
  14.9  小結
參考文獻

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