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人工智慧導論(慕課版名校名師通識教育新形態系列教材)

  • 作者：編者:王生進//李亞利|責編:方菲
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115681317
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：182
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是多位長期從事人工智慧領域教學與研究的作者集體智慧的結晶。本書分為3篇，共7章，全面介紹了人工智慧的基礎理論、應用拓展、素養與安全等知識。內容包括認識人工智慧、人工智慧的科學背景、人工智慧的技術基礎、人工智慧的行業應用、人工智慧的未來發展、人工智慧素養和人工智慧數據安全。
    本書可作為普通高等學校開設的「人工智慧導論」「人工智慧通識」等通識課的教材，也可供對人工智慧感興趣的廣大讀者學習、參考。
作者介紹
編者:王生進//李亞利|責編:方菲
目錄
上篇  基礎理論篇
  第1章  認識人工智慧
    引導案例
    1.1  人工智慧的概念及範疇
    1.2  人工智慧發展史
      1.2.1  早期發展階段
      1.2.2  以深度學習為主流技術的階段
      1.2.3  大模型興起階段
    1.3  人工智慧的特徵與價值
      1.3.1  人工智慧的特徵
      1.3.2  人工智慧的價值
    課後習題
  第2章  人工智慧的科學背景
    引導案例
    2.1  神經科學
      2.1.1  神經元學說
      2.1.2  神經可塑性
      2.1.3  感覺和知覺
      2.1.4  注意機制
      2.1.5  記憶機制
    2.2  語言學
      2.2.1  喬姆斯基的語言學理論
      2.2.2  言語分析理論
      2.2.3  語料庫語言學
      2.2.4  統計語言學
      2.2.5  計算語言學
    2.3  哲學
      2.3.1  人工智慧的哲學背景
      2.3.2  機器倫理學
    2.4  心理學
      2.4.1  認知心理學
      2.4.2  情感智能
      2.4.3  認知模擬
    課後習題
  第3章  人工智慧的技術基礎
    引導案例
    3.1  機器學習
      3.1.1  機器學習的基本概念
      3.1.2  機器學習演算法
    3.2  深度學習
      3.2.1  感知機
      3.2.2  深度神經網路
      3.2.3  深度神經網路的優化學習
      3.2.4  深度學習框架
    3.3  大模型實踐
      3.3.1  數據準備
      3.3.2  模型選擇與設計
      3.3.3  模型訓練與優化
      3.3.4  模型評估與調試
      3.3.5  模型部署與應用

    課後習題
中篇  應用拓展篇
  第4章  人工智慧的行業應用
    引導案例
    4.1  人工智慧+工業
      4.1.1  人工智慧+高端裝備製造
      4.1.2  智能化工業質檢
    4.2  人工智慧+經濟金融
      4.2.1  智能投顧
      4.2.2  高頻量化交易
      4.2.3  智能風控
    4.3  人工智慧+醫療
      4.3.1  醫學影像智能判讀
      4.3.2  冠脈造影圖像分析
    4.4  人工智慧+交通
      4.4.1  無人駕駛
      4.4.2  智能交通系統
    4.5  人工智慧+文化創作
      4.5.1  AI+新聞寫作
      4.5.2  AI+音樂創作
      4.5.3  AI+影視創作
    4.6  人工智慧+公共安全
      4.6.1  人臉識別
      4.6.2  智能視頻分析
    課後習題
  第5章  人工智慧的未來發展
    引導案例
    5.1  人工智慧技術的發展方向
      5.1.1  多模態人工智慧
      5.1.2  代理型人工智慧
      5.1.3  量子人工智慧
      5.1.4  具身人工智慧
    5.2  人工智慧產品的發展方向
      5.2.1  文化遺產保護
      5.2.2  醫療服務升級
      5.2.3  教育創新變革
      5.2.4  工業智能製造
    5.3  人工智慧人才的培養方向
      5.3.1  人工智慧時代的人才需求與現狀
      5.3.2  高層次人工智慧人才的培養挑戰
      5.3.3  高層次人工智慧人才的培養對策
    5.4  人工智慧暢想與挑戰：通用人工智慧
      5.4.1  通用人工智慧概述
      5.4.2  通用人工智慧的未來
    課後習題
下篇  素養與安全篇
  第6章  人工智慧素養
    引導案例
    6.1  人工智慧素養的內涵與範疇
      6.1.1  人工智慧素養的內涵

      6.1.2  人工智慧素養的範疇
    6.2  人工智慧素養與信息素養、數據素養的關係辨析
    6.3  人工智慧素養的層次框架
      6.3.1  意識和理解AI
      6.3.2  應用和分析AI
      6.3.3  評估和創造AI
    6.4  人工智慧素養的評估框架
      6.4.1  人工智慧素養的四維評估框架
      6.4.2  人工智慧素養的三維評估框架
    6.5  大學生人工智慧素養的培養
      6.5.1  人工智慧通識教育：素養養成的基石
      6.5.2  「AI+X」輔修：促進複合型人才培養
      6.5.3  微專業：跨專業協同促進「AI+X」人才培養
    課後習題
  第7章  人工智慧數據安全
    引導案例
    7.1  人工智慧數據安全的挑戰和必要性
      7.1.1  現實中的代表性案例
      7.1.2  人工智慧數據安全存在的挑戰
      7.1.3  增強人工智慧數據安全的必要性
    7.2  人工智慧數據安全的維度
      7.2.1  人工智慧數據的隱私安全
      7.2.2  人工智慧數據的公平性
      7.2.3  人工智慧數據的可信性
    7.3  人工智慧數據安全的保障策略
      7.3.1  對人工智慧數據的監管
      7.3.2  對人工智慧產品開發者的倫理培訓
    7.4  人工智慧研究和產品研發中使用的數據安全增強技術
      7.4.1  數據加密與脫敏技術
      7.4.2  聯邦學習和安全多方計算
      7.4.3  數據公平性評估與去偏技術
      7.4.4  對抗樣本防禦
      7.4.5  虛假信息檢測技術
      7.4.6  數據水印技術
    課後習題

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