人工智慧通識教程(農林院校版普通高等學校人工智慧通識系列教材)
內容大鋼
本書從農林院校的特色視角出發，系統介紹了人工智慧的基礎技術及其應用，旨在幫助讀者建立清晰的「人工智慧＋農業」的知識框架，並掌握相關技術的基本原理與實踐方法。全書共8章，遵循「基礎→技術應用→前沿展望」的邏輯架構編排，循序漸進地引導讀者深入理解人工智慧的發展趨勢、關鍵技術及智慧農業的應用案例。
第1章從人工智慧與農業的演進歷程切入，介紹相關概念、核心特徵及關鍵技術體系，探討人工智慧如何賦能農業現代化。第2章講解機器學習的基礎知識，為後續人工智慧技術的學習奠定理論基礎。第3?7章詳細介紹人工智慧的若干關鍵技術及其應用，包括電腦視覺、大數據分析、物聯網、區塊鏈、生物信息學等，不僅闡述了基礎原理，還結合典型案例，展示它們在農業生產與管理各環節的應用實踐。第8章展望大模型時代的智慧農業，分析人工智慧大模型的發展趨勢及其對農業智能化的深遠影響。
本書適用於高等院校農林類、理工類及其他專業有志於學習人工智慧和智慧農業關鍵技術的本科生、研究生，可作為農林院校人工智慧通識課程的教材，並提供PPT等課程配套資源。
作者介紹
編者:黃棟//張紅雨//舒磊|責編:李永泉//姚蕾
目錄
前言
基礎篇
第1章 緒論
1.1 從原始農業到現代農業
1.2 人工智慧與農業的發展與交匯
1.2.1 人工智慧的發展歷程
1.2.2 智慧農業的概念源起與變遷
1.3 特色領域人工智慧通識：講什麼，怎樣講
1.4 本書的主要內容
第2章 機器學習基礎
2.1 機器學習的基本概念
2.2 機器學習的三要素
2.2.1 模型
2.2.2 學習準則
2.2.3 優化演算法
2.3 機器學習的常見模型
2.3.1 分類模型概覽
2.3.2 聚類模型概覽
2.3.3 回歸模型概覽
2.4 從機器學習到深度學習
2.4.1 為何走向深度
2.4.2 常見的深度學習模型
2.4.3 常見的深度學習框架
2.5 前沿方向速覽
2.5.1 集成學習
2.5.2 強化學習
2.5.3 多模態學習
2.5.4 遷移學習與大模型微調
技術應用篇
第3章 電腦視覺：天光雲影
3.1 基本概念
3.1.1 電腦視覺的定義
3.1.2 電腦視覺的農業應用
3.2 關鍵技術
3.2.1 圖像分類
3.2.2 目標檢測
3.2.3 目標跟蹤
3.2.4 實例分割
3.2.5 新興研究方向
3.3 農業應用
3.3.1 應用概述
3.3.2 應用案例分析
第4章 大數據分析：吹沙到金
4.1 基本概念
4.2 關鍵技術
4.2.1 數據預處理
4.2.2 數據分類
4.2.3 數據聚類
4.2.4 預測分析
4.2.5 知識圖譜
4.2.6 數據可視化
4.3 農業應用
4.3.1 應用概述
4.3.2 應用案例分析
第5章 物聯網：萬物互聯
5.1 基本概念
5.1.1 物聯網的起源
5.1.2 農業物聯網的發展
5.1.3 農業物聯網的定義
5.1.4 農業物聯網的結構
5.2 關鍵技術
5.2.1 物聯網信息感知
5.2.2 物聯網信息傳輸
5.2.3 物聯網網路中間件
5.3 農業應用
5.3.1 應用概述
5.3.2 應用案例分析
第6章 區塊鏈：雲中錦書
6.1 基本概念
6.1.1 區塊鏈的起源
6.1.2 區塊鏈的定義
6.1.3 區塊鏈的發展
6.2 關鍵技術
6.2.1 技術特性
6.2.2 部署分類
6.2.3 區塊鏈的技術架構
6.2.4 密碼學基礎
6.2.5 分散式網路
6.2.6 共識機制
6.2.7 智能合約
6.3 農業應用
6.3.1 應用概述
6.3.2 應用案例分析
第7章 生物信息學：見微知著
7.1 基本概念
7.2 農業組學
7.2.1 農業基因組學
7.2.2 農業表型組學
7.2.3 農業組學發展趨勢
7.3 農業生物資料庫
7.3.1 水稻資料庫
7.3.2 油菜資料庫
7.3.3 棉花資料庫
7.3.4 其他作物資料庫
7.3.5 動物資料庫
7.4 農業知識工程
7.4.1 農業知識工程的基本概念
7.4.2 農業知識工程的基本內容
7.5 農業生物信息學展望
7.6 農業應用
7.6.1 應用概述
7.6.2 應用案例分析
前沿展望篇
第8章 大模型時代的智慧農業
8.1 大模型的發展歷程
8.1.1 深度神經網路的復興
8.1.2 大模型時代的開啟：從Transformer到ChatGPT
8.1.3 多模態大模型的興起
8.1.4 國產大模型的崛起
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