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人工智慧技術導論/人工智慧核心系列/電腦前沿技術叢書

  • 作者：編者:金雷|責編:王芳
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302616634
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：221
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要從基礎、技術和應用等方面講述人工智慧。全書共11章，內容涵蓋人工智慧概述、人工智慧的軟硬體體系、人工智慧與數據、電腦視覺、語音識別、自然語言理解、知識推理、經典機器學習、機器學習與深度學習、自動駕駛、智能問答及人工智慧的社會問題等。
    本書可作為高等院校智能科學與技術、電腦科學、電子科學與技術、控制科學與工程等專業本科生或專科生的教材，也可作為人文社科類各專業的通識課程教材，還可為對人工智慧技術及其應用感興趣的工程技術人員提供參考。
作者介紹
編者:金雷|責編:王芳
目錄
第1章  人工智慧技術概述
  1.1  從人類智能到人工智慧
    1.1.1  史前智能
    1.1.2  聲音智能
    1.1.3  文字智能
    1.1.4  智能的計算形式
    1.1.5  信息智能的地球網路
  1.2  人工智慧的提出與發展
    1.2.1  人工智慧的起源與黃金時代
    1.2.2  人工智慧的第一次寒冬及第二次繁榮期
    1.2.3  人工智慧的第二次寒冬
    1.2.4  人工智慧的穩健時代與新時代
  1.3  人工智慧是什麼
    1.3.1  人工智慧的定義
    1.3.2  人工智慧的任務域
    1.3.3  人工智慧三大主義
  1.4  本書的主要內容
第2章  人工智慧的軟硬體體系
  2.1  人工智慧軟體體系
    2.1.1  人工智慧的軟體體系簡介
    2.1.2  部分框架介紹
  2.2  人工智慧硬體體系
    2.2.1  人工智慧的硬體體系簡介
    2.2.2  人工智慧晶元簡介
    2.2.3  人工智慧晶元技術
  2.3  人工智慧軟硬體一體化
    2.3.1  人工智慧軟硬體一體化簡介
    2.3.2  人工智慧軟硬體一體化應用
  2.4  智能音箱的軟硬體
    2.4.1  智能音箱技術原理
    2.4.2  智能音箱的硬體
    2.4.3  智能音箱的軟體和演算法
第3章  人工智慧與數據
  3.1  人工智慧的數學基礎
    3.1.1  線性代數
    3.1.2  概率論與數理統計
    3.1.3  最優化理論
    3.1.4  資訊理論
  3.2  數據具有內在相關性
    3.2.1  折線圖與散點圖
    3.2.2  協方差及協方差矩陣
    3.2.3  相關係數
  3.3  數據具有內在預測性
    3.3.1  一元回歸及多元回歸
    3.3.2  神經網路
  3.4  數據具有邏輯可分性
    3.4.1  邏輯回歸方法
    3.4.2  支持向量機
    3.4.3  決策樹和隨機森林演算法
    3.4.4  神經網路演算法

第4章  電腦視覺
  4.1  電腦視覺概述
    4.1.1  電腦視覺應用
    4.1.2  電腦視覺發展
  4.2  圖像與視覺基礎
    4.2.1  人眼視覺
    4.2.2  圖像基礎
    4.2.3  顏色模型
  4.3  電腦視覺基礎演算法
    4.3.1  圖像濾波（平滑）
    4.3.2  邊緣檢測
    4.3.3  圖像分割
    4.3.4  特徵檢測與匹配
    4.3.5  目標檢測
    4.3.6  目標識別
    4.3.7  目標跟蹤
    4.3.8  立體視覺
    4.3.9  三維重建
    4.3.10  深度學習方法
    4.3.11  文本檢測
    4.3.12  幾何變換
    4.3.13  圖像拼接
    4.3.14  高動態範圍成像
    4.3.15  圖像修復
    4.3.16  圖像分解
    4.3.17  非真實性渲染
    4.3.18  圖像合成
  4.4  電腦視覺演算法實現
    4.4.1  OpenCV簡介
    4.4.2  OpenCV常用函數
    4.4.3  Canny邊緣檢測
    4.4.4  Mean-Shift
    4.4.5  基於SURF特徵匹配的圖像拼接
第5章  語音識別
  5.1  語音識別概述
  5.2  語音識別流程
  5.3  語音識別案例實現
    5.3.1  MFCC
    5.3.2  神經網路模板匹配
    5.3.3  Amazon Echo
第6章  自然語言理解
  6.1  自然語言理解基礎
    6.1.1  自然語言處理概述
    6.1.2  自然語言處理髮展
    6.1.3  自然語言處理相關運用
    6.1.4  自然語言處理技術難點
  6.2  自然語言理解技術
    6.2.1  詞法分析
    6.2.2  句子分析
    6.2.3  語義分析

    6.2.4  語用分析
  6.3  自然語言理解案例分析
    6.3.1  NLTK的使用
    6.3.2  Jieba分詞
    6.3.3  情感分析
第7章  知識推理
  7.1  知識表示
    7.1.1  知識表示概念
    7.1.2  知識表示的發展和分類
    7.1.3  知識表示的方法
  7.2  知識推理與問題求解
    7.2.1  知識推理的概念及證明
    7.2.2  問題求解
    7.2.3  遊戲AI應用：路徑規劃與搜索
  7.3  知識推理與問題求解案例分析
    7.3.1  遊戲AI應用：簡單的遊戲AI
    7.3.2  遊戲AI應用：Alpha Go中的人工智慧
    7.3.3  遊戲AI應用：機器自動訓練玩遊戲
    7.3.4  遊戲AI應用：Flappy Bird
    7.3.5  暴力破解邏輯求解問題
第8章  機器學習和深度學習
  8.1  機器學習
    8.1.1  機器學習的定義
    8.1.2  機器學習與其他學科的聯繫
    8.1.3  機器學習的應用範圍
    8.1.4  機器學習的總結
  8.2  深度學習
    8.2.1  深度學習的定義
    8.2.2  深度學習的發展歷程
    8.2.3  深度學習的應用範圍
    8.2.4  人工智慧、機器學習及深度學習的聯繫
  8.3  深度學習基礎
    8.3.1  卷積、池化和全連接
    8.3.2  邏輯回歸
    8.3.3  神經網路的訓練過程
    8.3.4  機器視覺
  8.4  深度學習模型
    8.4.1  什麼是深度學習模型
    8.4.2  常見深度學習模型
第9章  自動駕駛
  9.1  初識自動駕駛
    9.1.1  自動駕駛特性
    9.1.2  自動駕駛技術分級
  9.2  自動駕駛的技術框架
    9.2.1  環境感知
    9.2.2  決策手段
    9.2.3  決策規劃
    9.2.4  運動控制
  9.3  測試驗證和風險分析
    9.3.1  自動駕駛的測試

    9.3.2  自動駕駛的風險分析
第10章  智能問答
  10.1  問答系統概述
    10.1.1  智能問答系統
    10.1.2  人工智慧問答系統的基本流程
  10.2  智能問答系統分類
    10.2.1  按對話類別劃分
    10.2.2  按知識來源劃分
  10.3  智能問答系統的處理技術和架構
    10.3.1  問答系統常用技術
    10.3.2  問題處理
    10.3.3  段落獲取
    10.3.4  答案抽取
  10.4  智能問答系統的搭建
第11章  人工智慧的社會問題
  11.1  人工智慧的影響
    11.1.1  經濟方面
    11.1.2  文化方面
    11.1.3  社會方面
  11.2  人工智慧與就業
  11.3  人工智慧與倫理
  11.4  人工智慧與安全
參考文獻

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