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人工智慧通識基礎(第2版)/多學科強通識重應用人工智慧通識教材精品系列

  • 作者：編者:焦李成|責編:田紫薇
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115681157
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：182
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對人工智慧的基礎知識、核心技術、研究熱點、應用現狀、前沿動態及倫理規範等方面進行了簡明通俗的闡述。本書共5章，分別為人工智慧概述，人工智慧核心技術及研究熱點，人工智慧行業發展及典型應用，人工智慧前沿以及人工智慧安全、倫理與治理，是一本學習人工智慧知識的通識讀物。本書包含大量人工智慧應用案例，結合人工智慧技術原理、核心優勢以及具體應用場景，介紹了人工智慧給各行業帶來的重大變革，為廣大讀者了解人工智慧、學習人工智慧、運用人工智慧提供了切實可靠的參考。
    本書適合作為各高校人工智慧通識課程的教材，也可作為對人工智慧感興趣的廣大讀者的參考書。
作者介紹
編者:焦李成|責編:田紫薇
    焦李成，男，漢族，1959年10月生，歐洲科學院院士。1992年起任西安電子科技大學教授。現任智能感知與計算國際聯合研究中心主任、智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、智能感知與計算國際合作聯合實驗室主任、「智能信息處理科學與技術」高等學校學科創新引智基地（「111計劃」）主任、教育部科技委國際合作部學部委員、中國人工智慧學會副理事長、IET西安分會主席、IEEE西安分會獎勵委員會主席、IEEE計算智能協會西安分會主席、IEEEGRSS西安分會主席，IEEETGRS副主編、教育部創新團隊首席專家。國務院學位委員會學科評議組成員、教育部本科教學水平評估專家。1991年被批准為享受國務院政府津貼的專家，1996年首批入選國家「百千萬」人才工程。當選為全國模範教師、陝西省師德標兵和曾任第八屆全國人大代表。主要研究方向為智能感知與計算、圖像理解與目標識別、深度學習與類腦計算，培養的十余名博士獲全國優秀博士學位論文獎、提名獎及陝西省優秀博士論文獎。研究成果獲包括國家自然科學獎二等獎及省部級一等獎以上科技獎勵十余項，出版學術專著十余部，五次獲國家優秀科技圖書獎勵及全國首屆三個一百優秀圖書獎。所發表的論著被他人引用超過25000余篇次，H指數為65。
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  什麼是人工智慧
    1.1.1  什麼是智能
    1.1.2  人工智慧的定義
    1.1.3  弱人工智慧和強人工智慧
    1.1.4  人工智慧三大流派
  1.2  人工智慧發展簡史
    1.2.1  人工智慧的發展歷程
    1.2.2  人工智慧的發展現狀
  1.3  人工智慧的主要特徵
    1.3.1  環境感知
    1.3.2  知識表示
    1.3.3  從數據中學習
  1.4  人工智慧的重要意義
  1.5  人工智慧學習建議
    1.5.1  行業人才需求
    1.5.2  知識、能力與素養目標
    1.5.3  知識體系
    1.5.4  學習指導
  1.6  習題
第2章  人工智慧核心技術及研究熱點
  2.1  人工智慧各子領域中的核心技術
    2.1.1  機器學習
    2.1.2  深度學習
    2.1.3  自然語言處理
    2.1.4  電腦視覺與可視化
    2.1.5  語音識別
    2.1.6  數據挖掘
    2.1.7  信息檢索與推薦
    2.1.8  人機交互及機器人
  2.2  人工智慧研究熱點
    2.2.1  特徵提取
    2.2.2  圖像分類
    2.2.3  目標檢測
    2.2.4  語義分割
    2.2.5  生成學習
    2.2.6  協同過濾
    2.2.7  機器翻譯
  *2.3  人工智慧的基本演算法
    2.3.1  支持向量機
    2.3.2  K-Means
    2.3.3  多層感知機
    2.3.4  卷積神經網路
    2.3.5  循環神經網路
    2.3.6  圖神經網路
    2.3.7  自編碼器
  2.4  習題
第3章  人工智慧行業發展及典型應用
  3.1  人工智慧+安防
    3.1.1  發展背景及應用場景

    3.1.2  目標檢測典型案例應用
  3.2  人工智慧+醫療
    3.2.1  發展背景及應用場景
    3.2.2  圖像分割典型案例應用
  3.3  人工智慧+教育
    3.3.1  發展背景及應用場景
    3.3.2  抄襲檢測典型案例應用
  3.4  人工智慧+農業
    3.4.1  發展背景及應用場景
    3.4.2  目標識別典型案例應用
  3.5  人工智慧+交通
    3.5.1  發展背景及應用場景
    3.5.2  目標跟蹤典型案例應用
  3.6  人工智慧+文化
    3.6.1  發展背景及應用場景
    3.6.2  文物修復典型案例應用
  3.7  人工智慧+環境
    3.7.1  發展背景及應用場景
    3.7.2  變化檢測典型案例應用
  3.8  習題
第4章  人工智慧前沿
  4.1  大模型
    4.1.1  大模型概覽
    4.1.2  技術原理與優勢
    4.1.3  工程應用
  4.2  AIGC應用基礎
    4.2.1  提示工程
    4.2.2  賦能工作
    4.2.3  助力學習
    4.2.4  拓展設計
    4.2.5  豐富生活
    4.2.6  成就藝術
  4.3  人工智慧發展趨勢
    4.3.1  人工智慧發展方向
    4.3.2  人工智慧基礎理論和演算法發展策略
    4.3.3  人工智慧未來人才培養
  4.4  習題
第5章  人工智慧安全、倫理與治理
  5.1  人工智慧新時代的挑戰
  5.2  人工智慧安全
    5.2.1  技術性安全風險
    5.2.2  社會性安全風險
  5.3  人工智慧倫理
  5.4  人工智慧治理
  5.5  生成式人工智慧的核心挑戰及高風險應用場景
    5.5.1  生成式人工智慧的核心挑戰
    5.5.2  高風險應用場景
  5.6  可信賴的人工智慧
  5.7  習題

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