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人工智慧時代--從基礎原理到前沿探索(高等學校人工智慧通識教育系列教材)

  • 作者:編者:王瑞錦|責編:趙冠群
  • 出版社:高等教育
  • ISBN:9787040649536
  • 出版日期:2025/06/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:186
人民幣:RMB 34.3 元      售價:
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內容大鋼
    本書是一部基礎性強、適合各學科大學生學習的人工智慧通識教材,內容涵蓋人工智慧的基礎概念、發展歷程、大模型、人工智慧安全與倫理、行業應用及前沿熱點。本書內容體系前沿,講解通俗易懂。通過學習本書,讀者能夠掌握人工智慧的核心概念、關鍵技術及行業應用,並了解人工智慧安全、倫理及前沿發展,為進一步學習和跨學科應用人工智慧奠定基礎。本書配有人工智慧通識課大綱、電子教案等數字化資源,支持理論與實踐相結合,幫助讀者高效理解人工智慧的核心知識。
    本書可作為高等學校人工智慧通識課程的教材,適用於理工、人文、社科、醫學等多個學科的本科生教學。書中各部分內容相對獨立,教師可根據課程需求靈活選取內容,以適應不同專業的教學安排。本書也可作為人工智慧、電腦科學與技術、機器人工程、智能科學與技術等相關專業的參考用書,還可供從事人工智慧跨學科研究的專業人員及愛好者使用。

作者介紹
編者:王瑞錦|責編:趙冠群

目錄
第1章  人工智慧簡史與概述
  1.1  什麼是人工智慧
    1.1.1  人工智慧的內涵
    1.1.2  人工智慧的分類與特性
    1.1.3  人工智慧的重要性
  1.2  人類智能的起源
    1.2.1  大腦與智能的演化
    1.2.2  合作與智能的飛躍
    1.2.3  人類智能的獨特性
  1.3  人工智慧的發展歷程
    1.3.1  誕生期(1946—1973年)
    1.3.2  嚴冬與復甦(1974—2010年)
    1.3.3  迅猛發展期(2011年至今)
  1.4  拓展閱讀與討論
  1.5  思考題
第2章  人工智慧基礎原理
  2.1  數據基礎
    2.1.1  數據樣本構建
    2.1.2  數據預處理
  2.2  演算法基礎
    2.2.1  演算法的基本概念
    2.2.2  經典演算法
    2.2.3  優化演算法
    2.2.4  演算法評估
  2.3  傳統機器學習
    2.3.1  機器學習的概念
    2.3.2  機器學習的學習流程
    2.3.3  常見的機器學習模型
    2.3.4  傳統機器學習案例——評論文本情感分析
  2.4  深度學習
    2.4.1  深度學習的概念
    2.4.2  深度學習的組件
    2.4.3  深度學習的圖像分類
    2.4.4  常見的深度學習模型
    2.4.5  分散式下的深度學習——聯邦學習
    2.4.6  深度學習案例——圍棋國手
  2.5  強化學習
    2.5.1  強化學習的框架
    2.5.2  強化學習的組件
    2.5.3  常見的強化學習演算法
    2.5.4  強化學習案例——自動駕駛
    2.5.5  強化學習案例——智慧工廠雲邊端任務智能分配系統
  2.6  拓展閱讀與討論
  2.7  思考題
第3章  大模型
  3.1  大模型語料庫與生成式AI
    3.1.1  語料庫
    3.1.2  生成式AI
  3.2  大模型算力
    3.2.1  大模型算力需求

    3.2.2  現有大模型算力產品
    3.2.3  超大規模智能集群
  3.3  大模型演算法框架
    3.3.1  大模型經典模型
    3.3.2  目前主流大模型
  3.4  大模型應用
    3.4.1  金融行業大模型應用案例
    3.4.2  醫療行業大模型應用案例
    3.4.3  教育行業大模型應用案例
    3.4.4  互聯網行業大模型應用案例
    3.4.5  高端製造行業大模型應用案例
  3.5  大模型未來趨勢
  3.6  拓展閱讀與討論
  3.7  思考題
第4章  人工智慧安全
  4.1  人工智慧安全內涵及分類
    4.1.1  人工智慧安全內涵
    4.1.2  人工智慧安全風險分類
  4.2  人工智慧安全的內在安全
    4.2.1  數據安全
    4.2.2  模型安全
    4.2.3  系統安全
  4.3  人工智慧安全的應用安全
    4.3.1  網路域安全風險
    4.3.2  現實域安全風險
    4.3.3  認知域安全風險
    4.3.4  倫理域安全風險
  4.4  拓展閱讀與討論
  4.5  思考題
第5章  人工智慧倫理與社會影響
  5.1  人工智慧倫理與社會影響概述
    5.1.1  人工智慧倫理的核心原則
    5.1.2  人工智慧的社會影響維度
  5.2  人工智慧的倫理影響
    5.2.1  隱私與數據保護
    5.2.2  公平性與偏見
  5.3  人工智慧的經濟影響與社會責任
    5.3.1  對就業和勞動市場的影響
    5.3.2  對社會責任的影響
  5.4  人工智慧的倫理與社會影響案例:AI伴侶+元宇宙
    5.4.1  AI伴侶與元宇宙的交匯
    5.4.2  倫理責任的影響
    5.4.3  法律責任的影響
    5.4.4  社會的挑戰
  5.5  拓展閱讀與討論
  5.6  思考題
第6章  人工智慧+典型行業應用
  6.1  人工智慧+製造業
    6.1.1  傳統製造業的問題與挑戰
    6.1.2  人工智慧在製造業中的實踐案例

  6.2  人工智慧+農業
    6.2.1  傳統農業的問題與挑戰
    6.2.2  人工智慧在智慧農業中的實踐案例
  6.3  人工智慧+醫療行業
    6.3.1  傳統醫療的問題與挑戰
    6.3.2  人工智慧在醫療健康中的實踐案例
  6.4  人工智慧+能源行業
    6.4.1  傳統能源行業的問題與挑戰
    6.4.2  人工智慧在能源智能化中的實踐案例
  6.5  拓展閱讀與討論
  6.6  思考題
第7章  人工智慧前沿探索
  7.1  智能機器人
    7.1.1  人工智慧手術機器人:醫療精準度的極致
    7.1.2  自主移動機器人:智能導航的先鋒
    7.1.3  人形機器人:人機協作的新典範
    7.1.4  社交機器人:人機交互的新境界
  7.2  太空探索
    7.2.1  月球探測的智能技術
    7.2.2  火星探索的智能系統
    7.2.3  深空智能導航
    7.2.4  天文學中的智能助手
    7.2.5  星系定位與分類
  7.3  智能計算
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