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人工智慧通識教程(新一代人工智慧通識系列教材)

  • 作者：編者:陳璞花//焦李成|責編:耿芳
  • 出版社：高等教育
  • ISBN：9787040654479
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：256
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本面向本科低年級學生的人工智慧通識教材，旨在培養學生的跨學科視野和人工智慧素養。全書以基礎性、全面性和先進性為原則，主要內容包括人工智慧的前世今生、生物智能與人工智慧、計算思維與機器學習、深度學習基礎、智能搜索求解問題、自然語言處理、電腦視覺、人工智慧大模型與AIGC、虛擬現實與數字人、人機融合與具身智能。
    本書注重思維引導與興趣激發，通過案例輔助理解，強調邏輯性與批判性思維的培養。配套數字化教學資源豐富，適合作為高等學校通識課程教材，助力學生成為兼具技術認知與人文關懷的複合型人才。
作者介紹
編者:陳璞花//焦李成|責編:耿芳
目錄
第1章  人工智慧的前世今生
  1.1  跌宕起伏的發展之路
    1.1.1  人工智慧發展簡史
    1.1.2  人工智慧三大學派
    1.1.3  挑戰和未來展望
  1.2  發展要素及時代特徵
    1.2.1  發展要素
    1.2.2  時代特徵
  1.3  人工智慧的倫理及法律問題
    1.3.1  人工智慧倫理困境
    1.3.2  人工智慧法律問題
    1.3.3  相關政策法規
  習題
第2章  生物智能與人工智慧
  2.1  智能感知
  2.2  智能認知
  2.3  智能決策
  2.4  群體智能
  習題
第3章  計算思維與機器學習
  3.1  概述
  3.2  計算思維
    3.2.1  計算的本質
    3.2.2  計算思維的定義
    3.2.3  計算思維的特徵
  3.3  機器學習
    3.3.1  監督學習
    3.3.2  無監督學習
    3.3.3  自監督學習
    3.3.4  強化學習
  習題
第4章  深度學習基礎
  4.1  概述
  4.2  生物神經元與人工神經元
  4.3  基礎網路結構與學習策略
    4.3.1  前饋神經網路與反饋神經網路
    4.3.2  梯度下降演算法
    4.3.3  誤差反向傳播演算法
  4.4  典型深度網路模型
    4.4.1  卷積神經網路
    4.4.2  循環神經網路
    4.4.3  生成對抗網路
    4.4.4  Transformer網路
  習題
第5章  智能搜索求解問題
  5.1  概述
  5.2  盲目搜索與啟髮式搜索
    5.2.1  盲目搜索
    5.2.2  啟髮式搜索
  5.3  機器博弈搜索

    5.3.1  博弈樹搜索
    5.3.2  蒙特卡洛樹搜索
  5.4  群智能搜索
    5.4.1  遺傳演算法
    5.4.2  粒子群優化演算法
  習題
第6章  自然語言處理
  6.1  概述
  6.2  自然語言處理基礎
    6.2.1  自然語言獲取與表示
    6.2.2  文本預處理技術
  6.3  自然語言處理典型任務
    6.3.1  機器翻譯
    6.3.2  文本信息抽取
    6.3.3  文本摘要提取
    6.3.4  智能問答
  6.4  應用案例分析
    6.4.1  智能語音助手中的自然語言處理技術
    6.4.2  搜索引擎中的自然語言處理技術
    6.4.3  自然語言處理倫理與法律案例
  習題
第7章  電腦視覺
  7.1  概述
  7.2  電腦視覺基礎
    7.2.1  視覺感測與表示
    7.2.2  視覺感知與認知
    7.2.3  圖像預處理技術
  7.3  電腦視覺典型任務
    7.3.1  圖像分類識別
    7.3.2  圖像語義分割
    7.3.3  圖像目標檢測
    7.3.4  視頻目標跟蹤
    7.3.5  圖像描述
    7.3.6  圖像生成
  7.4  應用案例分析
    7.4.1  自動駕駛中的電腦視覺技術
    7.4.2  城市遙感中的電腦視覺技術
    7.4.3  電腦視覺倫理與法律案例
  習題
第8章  人工智慧大模型與AIGC
  8.1  概述
  8.2  大模型核心技術
    8.2.1  數據工程
    8.2.2  模型架構
    8.2.3  訓練策略
    8.2.4  硬體支撐
  8.3  基於大模型的AIGC任務
    8.3.1  文本內容生成
    8.3.2  圖像內容生成
    8.3.3  多模態內容生成

  8.4  案例分析
    8.4.1  DeepSeek：面向高效推理的通用語言模型
    8.4.2  GitHub Copilot：AI輔助編程的範式轉變
    8.4.3  大模型與AIGC的技術風險與解決方案
  習題
第9章  虛擬現實與數字人
  9.1  概述
  9.2  虛擬現實核心技術
    9.2.1  虛擬現實硬體設備
    9.2.2  虛擬現實軟體技術
  9.3  數字人核心技術
    9.3.1  建模技術
    9.3.2  驅動技術
    9.3.3  渲染技術
  9.4  應用案例分析
    9.4.1  《萬象敦煌——秘寶與黃沙》：VR沉浸式體驗千年絲路傳奇
    9.4.2  數字主持人：數字浪潮下的傳播革命
    9.4.3  虛擬現實與數字人的技術風險及解決路徑
  習題
第10章  人機融合與具身智能
  10.1  概述
  10.2  人機融合關鍵技術
    10.2.1  感知層技術
    10.2.2  決策層技術
    10.2.3  執行層技術
    10.2.4  通信層技術
  10.3  具身智能核心技術
    10.3.1  具身感知
    10.3.2  具身決策
    10.3.3  具身執行
    10.3.4  具身形態
    10.3.5  具身模擬
  10.4  應用案例分析
    10.4.1  強腦科技：人機融合開啟生命更多可能性
    10.4.2  宇樹科技：具身智能新物種進化永無止境
    10.4.3  人機融合與具身智能的技術風險與解決方案
  習題
參考文獻

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