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人工智慧導論(中國輕工業十四五規劃立項教材)

  • 作者：編者:梁琨//張翼英|責編:周紅
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122474704
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：241
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過深入淺出的方式，系統介紹了人工智慧的基本概念、發展歷程、主要流派和關鍵技術，使讀者能夠快速了解人工智慧的全貌，為後續深入學習打下基礎。全書共十二章，內容涵蓋人工智慧的基本理論和核心技術，以及人工智慧在各領域的應用。具體包括概述、表示與理解、機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理、大語言模型、知識圖譜、智能語音、無人駕駛與無人機、智能穿戴和人工智慧安全與倫理。
    本書是人工智慧學科的「零基礎」入門級教材，可以作為高等院校人工智慧專業、電腦科學與技術專業、大數據專業、軟體工程專業等相關專業的教材和參考書，也可以作為人工智慧愛好者及相關研究人員、企事業單位相關專業人員進行人工智慧開發研究工作的參考資料。
作者介紹
編者:梁琨//張翼英|責編:周紅
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  人工智慧的定義與範疇
    1.1.1  人工智慧的定義
    1.1.2  人工智慧的三大流派
    1.1.3  人工智慧的研究領域
  1.2  人工智慧的歷史與發展
    1.2.1  人工智慧的起源與早期發展
    1.2.2  人工智慧的「寒冬」與復興
    1.2.3  人工智慧的挑戰與機遇
  1.3  人工智慧發展趨勢
    1.3.1  技術發展趨勢
    1.3.2  應用發展趨勢
  習題
第2章  表示與理解
  2.1  知識表示及方法
    2.1.1  知識與知識表示的概念
    2.1.2  語義網路
    2.1.3  一階謂詞邏輯
    2.1.4  產生式表示法
    2.1.5  框架表示法
  2.2  推理方法及實現
    2.2.1  推理方式及分類
    2.2.2  確定性推理
    2.2.3  非確定性推理
  2.3  搜索策略及演算法
    2.3.1  狀態空間表示法
    2.3.2  盲目搜索
    2.3.3  啟髮式搜索
  習題
第3章  機器學習
  3.1  機器學習概念與分類
    3.1.1  有監督學習
    3.1.2  無監督學習
    3.1.3  弱監督學習
    3.1.4  集成學習
    3.1.5  遷移學習
    3.1.6  強化學習
  3.2  群體智能
    3.2.1  群體智能概述
    3.2.2  群體智能演算法
  習題
第4章  深度學習
  4.1  神經網路概述
    4.1.1  神經網路的基本原理
    4.1.2  激活函數的作用與種類
    4.1.3  損失函數與優化演算法
  4.2  深度學習演算法
    4.2.1  反向傳播演算法
    4.2.2  卷積神經網路
    4.2.3  循環神經網路

    4.2.4  長短期記憶網路
    4.2.5  生成對抗網路
    4.2.6  注意力機制
  4.3  深度學習框架
    4.3.1  TensorFlow
    4.3.2  Keras
    4.3.3  MXNet
    4.3.4  PyTorch
  4.4  庫管理工具：Anaconda
  習題
第5章  電腦視覺
  5.1  電腦視覺的基本原理
    5.1.1  智能視覺技術
    5.1.2  傳統的數字圖像處理技術
    5.1.3  智能視覺系統
  5.2  智能視覺模型和關鍵技術
    5.2.1  深度學習模型
    5.2.2  特徵提取與物體識別
    5.2.3  YOLO 模型
    5.2.4  三維視覺技術
  5.3  智能視覺典型應用案例
    5.3.1  文本生成圖像
    5.3.2  三維場景重建
  習題
第6章  自然語言處理
  6.1  語言學基礎
    6.1.1  語言學的核心概念
    6.1.2  語法與句法結構
    6.1.3  語義與語用分析
    6.1.4  辭彙學與詞典學簡介
    6.1.5  語言多樣性
  6.2  文本預處理
    6.2.1  文本清洗與規範化
    6.2.2  分詞與詞性標注
    6.2.3  停用詞與詞幹提取
    6.2.4  文本向量化與特徵工程
    6.2.5  數據增強與平衡策略
  6.3  相關模型與技術
    6.3.1  詞嵌入技術
    6.3.2  注意力機制
    6.3.3  文本生成技術
  6.4  下游任務
    6.4.1  命名實體識別
    6.4.2  文本分類與情感分析
    6.4.3  問答系統
    6.4.4  機器翻譯
  習題
第7章  大語言模型
  7.1  大語言模型概述
    7.1.1  什麼是大語言模型？

    7.1.2  LLMs 的歷史與發展
  7.2  主流大語言模型概覽
    7.2.1  GPT 系列大語言模型
    7.2.2  BERT 及其衍生模型解析
    7.2.3  T5、ERNIE、ViT 等先進模型介紹
    7.2.4  國內外大語言模型的特點對比
  7.3  大語言模型的訓練與優化
    7.3.1  數據準備與預處理
    7.3.2  損失函數與優化演算法
    7.3.3  分散式訓練與模型並行化
    7.3.4  模型壓縮與輕量化技術
    7.3.5  評估方法與指標
  7.4  大語言模型的應用案例
    7.4.1  對話系統
    7.4.2  信息檢索
    7.4.3  文本生成
  習題
第8章  知識圖譜
  8.1  知識圖譜的演變
  8.2  圖結構與圖查詢
    8.2.1  RDF 圖
    8.2.2  屬性圖
    8.2.3  圖查詢語言
  8.3  知識圖譜構建技術
    8.3.1  信息抽取
    8.3.2  知識融合
    8.3.3  知識加工
    8.3.4  跨語言知識圖譜構建
  8.4  知識圖譜表示學習
    8.4.1  知識圖譜嵌入的概念
    8.4.2  知識圖譜嵌入的主要方法
    8.4.3  知識圖譜嵌入的下游任務
  8.5  知識圖譜推理
    8.5.1  基於圖結構的推理
    8.5.2  基於規則學習的推理
    8.5.3  基於表示學習的推理
  8.6  知識圖譜的應用 159　 　
    8.6.1  智能語義搜索問答系統
    8.6.2  基於知識圖譜的個性化推薦
    8.6.3  多模態與跨語言知識圖譜
    8.6.4  知識圖譜增強AI 系統的語義理解
  習題
第9章  智能語音
  9.1  智能語音概述
  9.2  智能語音關鍵技術
    9.2.1  智能語音識別技術
    9.2.2  語音合成技術
  9.3  語音增強方法
    9.3.1  語音信號增強
    9.3.2  語音質量評價

  9.4  智能語音發展趨勢
  習題
第10章  無人駕駛與無人機
  10.1  無人駕駛系統概述
    10.1.1  無人駕駛的起源與發展背景
    10.1.2  無人駕駛的定義
    10.1.3  無人駕駛應用場景
  10.2  無人駕駛關鍵技術
    10.2.1  無人駕駛中的環境感知
    10.2.2  無人駕駛中的決策與規劃技術
    10.2.3  無人駕駛中的控制與執行技術
  10.3  無人機概述
    10.3.1  無人機起源與發展
    10.3.2  無人機關鍵技術
    10.3.3  無人機應用場景
  習題
第11章  智能穿戴
  11.1  智能穿戴設備概述
    11.1.1  智能穿戴設備的發展歷程
    11.1.2  智能穿戴設備定義
    11.1.3  智能穿戴設備的類型與形態
  11.2  智能穿戴設備功能設計
    11.2.1  健康監測
    11.2.2  運動助手
    11.2.3  通信便捷
    11.2.4  生活小秘書
  11.3  智能穿戴設備關鍵技術
    11.3.1  心跳感知技術
    11.3.2  皮膚生理特性分析
    11.3.3  運動感知技術
  11.4  智能穿戴設備應用
    11.4.1  健康管理：從預防到康復的全方位支持
    11.4.2  時尚搭配：科技與美學的完美結合
    11.4.3  特殊領域：工業、軍事與醫療的專屬定製
  習題
第12章  人工智慧安全與倫理
  12.1  安全與倫理的重要性
  12.2  人工智慧安全
    12.2.1  人工智慧安全的定義與範疇
    12.2.2  人工智慧應用的安全風險
    12.2.3  安全防護措施
  12.3  人工智慧倫理
    12.3.1  人工智慧倫理原則
    12.3.2  倫理挑戰與案例分析
    12.3.3  倫理治理與實踐
  12.4  人工智慧與社會責任
    12.4.1  企業社會責任與人工智慧
    12.4.2  人工智慧對社會的影響
  12.5  未來展望
    12.5.1  人工智慧安全與倫理的發展趨勢

    12.5.2  人工智慧安全與倫理的全球合作
  習題
參考文獻

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