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人工智慧基礎與應用(微課版)/數智人才培養AI通識精品系列

  • 作者：編者:周元峰//郝興偉|責編:張雪野
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115676573
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：207
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書緊緊圍繞高校通識教育的核心理念，系統構建人工智慧核心知識體系，內容涵蓋基礎理論、關鍵技術及前沿應用，旨在培養讀者的人工智慧素養。全書共7章，內容包括人工智慧概述、機器學習基礎、自然語言處理、語音信號處理技術、電腦視覺、智能機器人與具身智能、AIGC應用實踐。本書可以幫助讀者充分了解人工智慧技術，並在學習、工作與科研中充分利用人工智慧技術提高工作效率，提升信息技術應用能力，增強個人核心競爭力。
    本書可作為高校人工智慧通識類課程教材，也可供對人工智慧感興趣的讀者自學使用。
作者介紹
編者:周元峰//郝興偉|責編:張雪野
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  什麼是人工智慧
    1.1.1  生命與智能
    1.1.2  人工智慧的內涵
  1.2  人工智慧的基礎
    1.2.1  哲學與人工智慧
    1.2.2  數學與人工智慧
    1.2.3  神經科學與人工智慧
    1.2.4  電腦科學與人工智慧
    1.2.5  其他學科與人工智慧
  1.3  人工智慧的產生與發展
    1.3.1  初創階段
    1.3.2  形成階段
    1.3.3  發展階段
    1.3.4  探索階段
    1.3.5  大數據驅動階段
    1.3.6  智能階段
  1.4  人工智慧的分類
    1.4.1  按智能程度分類
    1.4.2  按能力分類
    1.4.3  按實現方式分類
    1.4.4  按研究內容分類
  1.5  人工智慧的應用
    1.5.1  智能製造
    1.5.2  智能醫療
    1.5.3  智能交通
    1.5.4  智能安防
    1.5.5  智能生活
    1.5.6  智能教育
  1.6  人工智慧基礎設施
    1.6.1  數據
    1.6.2  演算法
    1.6.3  算力
  1.7  人工智慧的挑戰和發展趨勢
    1.7.1  奇點
    1.7.2  人工智慧的挑戰
    1.7.3  人工智慧的發展趨勢
  1.8  人工智慧倫理
    1.8.1  人工智慧倫理基礎
    1.8.2  人工智慧倫理的發展歷程
    1.8.3  人工智慧倫理的主要問題
    1.8.4  人工智慧倫理的治理措施
  習題一
第2章  機器學習基礎
  2.1  什麼是機器學習
    2.1.1  機器學習的涵義
    2.1.2  機器學習基本概念
    2.1.3  數據理解
    2.1.4  機器學習的類型和應用
  2.2  監督學習

    2.2.1  線性模型
    2.2.2  非參數模型
    2.2.3  決策樹
    2.2.4  貝葉斯方法
    2.2.5  集成學習
  2.3  無監督學習
    2.3.1  降維
    2.3.2  聚類
  2.4  深度學習
    2.4.1  深度學習概述
    2.4.2  深度學習開發框架
  2.5  強化學習
  2.6  遷移學習
  習題二
第3章  自然語言處理
  3.1  什麼是自然語言處理
    3.1.1  自然語言處理的基本概念
    3.1.2  自然語言處理的基本範式
  3.2  詞法分析
    3.2.1  詞形分析
    3.2.2  詞語切分
    3.2.3  中文詞語切分語料庫
  3.3  句法分析
    3.3.1  短語結構句法分析
    3.3.2  依存結構句法分析
    3.3.3  句法分析語料庫
  3.4  語義分析
    3.4.1  語義的形式化表達
    3.4.2  詞義消歧
    3.4.3  語義角色標注
    3.4.4  基於圖表徵的語義分析
  3.5  自然語言處理應用
    3.5.1  機器翻譯
    3.5.2  文本生成
    3.5.3  問答系統
    3.5.4  信息抽取
    3.5.5  文本分類
  3.6  大語言模型
    3.6.1  大語言模型概述
    3.6.2  大語言模型架構
    3.6.3  大語言模型並行訓練
    3.6.4  大語言模型微調
  習題三
第4章  語音信號處理技術
  4.1  語音信號基礎
    4.1.1  語音發音系統
    4.1.2  語音聽覺感知系統
    4.1.3  人耳聽覺特性
    4.1.4  語音的基本概念和參數
  4.2  語音信號分析

    4.2.1  語音信號數字化和預處理
    4.2.2  時域分析
    4.2.3  頻域分析
    4.2.4  倒譜分析和Mel頻率倒譜係數
  4.3  語音識別
    4.3.1  動態時間規整的孤立詞識別
    4.3.2  基於隱馬爾科夫模型的孤立詞識別
    4.3.3  連續語音識別
    4.3.4  基於深度學習的語音識別
  4.4  基於語音識別的智能家居系統
    4.4.1  系統整體結構
    4.4.2  系統功能設計
  4.5  說話人識別
    4.5.1  說話人識別方法和系統整體結構
    4.5.2  預處理和特徵選取
    4.5.3  模式匹配方法
    4.5.4  說話人識別系統實例——基於DTW的說話人確認系統
  習題四
第5章  電腦視覺
  5.1  電腦視覺概述
    5.1.1  電腦視覺發展史
    5.1.2  電腦視覺中的基本概念
  5.2  圖像分析
    5.2.1  圖像分析簡介
    5.2.2  圖像分析演算法
    5.2.3  圖像分析應用領域
    5.2.4  未來發展趨勢與挑戰
  5.3  圖像生成
    5.3.1  圖像生成簡介
    5.3.2  圖像生成演算法
    5.3.3  圖像生成應用領域
    5.3.4  未來發展趨勢與挑戰
  5.4  目標檢測
    5.4.1  目標檢測簡介
    5.4.2  目標檢測演算法
    5.4.3  目標檢測應用領域
    5.4.4  未來發展趨勢與挑戰
  5.5  三維點雲處理
    5.5.1  點雲簡介
    5.5.2  點雲處理演算法
    5.5.3  點雲處理應用領域
    5.5.4  未來發展趨勢與挑戰
  習題五
第6章  智能機器人與具身智能
  6.1  智能機器人基礎
    6.1.1  行為主義載體——機器人
    6.1.2  機器人的起源與發展
    6.1.3  機器人的基本組成
    6.1.4  機器人的分類
  6.2  智能工業機器人

    6.2.1  工業機器人的發展
    6.2.2  工業機器人的定義與類型
    6.2.3  工業機器人的應用
  6.3  智能服務機器人
    6.3.1  服務機器人的發展
    6.3.2  服務機器人的定義與類型
    6.3.3  服務機器人的應用
  6.4  機器人領域部分關鍵技術及術語
    6.4.1  感知與導航
    6.4.2  軟體與演算法
  6.5  具身智能
    6.5.1  具身智能與離身智能
    6.5.2  具身智能的核心要素
    6.5.3  通用型具身智能機器人和傳統智能機器人
    6.5.4  具身智能的典型應用
  習題六
第7章  AIGC應用實踐
  7.1  AIGC概述
    7.1.1  AIGC的定義
    7.1.2  AIGC的發展歷程
    7.1.3  多模態大模型
  7.2  文本創作
  7.3  多媒體創作
    7.3.1  圖像生成
    7.3.2  視頻生成
    7.3.3  音樂生成
  習題七

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