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人工智慧通識(高等院校通識課系列教材)

  • 作者：編者:張淼//魏均達|責編:李鵬飛
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560679754
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：180
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是面向高校學生以及對人工智慧感興趣的初學者的通識教育課程教材。本書旨在通過介紹人工智慧的基礎概念、歷史發展、核心技術和應用領域，幫助學習者全面了解人工智慧的現狀和未來發展趨勢，適合不同學科背景的學習者。
    本書注重內容通俗易懂，通過豐富多樣的實際案例幫助學生理解人工智慧技術的廣泛應用和影響，並探討人工智慧的社會影響及倫理問題，引導學生思考其發展中的挑戰與機遇。具體包括什麼是人工智慧、早前的人工智慧——專家系統、模糊推理、機器學習、神經網路與深度學習、數據統計與數據挖掘、知識表示與知識圖譜、自然語言處理、電腦視覺、規劃與自動駕駛、群體智能、人工智慧大語言模型、智能體與智能代理、智能機器人、人工智慧與社會等內容。
    本書適合各專業學生學習，可幫助不同專業背景的學生掌握人工智慧的基本原理，了解人工智慧的應用與發展動態，把握人工智慧的時代脈搏。
作者介紹
編者:張淼//魏均達|責編:李鵬飛
目錄
第1章  什麼是人工智慧
  1.1  人工智慧概述
  1.2  人工智慧的發展歷史
    1.2.1  萌芽期（1943—1956年）
    1.2.2  成長期（1957—1973年）
    1.2.3  發展期（1974—1992年）
    1.2.4  大突破期（1993年至今）
  1.3  人工智慧研究的基本內容
  1.4  人工智慧的主要應用領域
  1.5  人工智慧倫理
    1.5.1  倫理的意義
    1.5.2  人工智慧倫理內涵
    1.5.3  歐盟人工智慧倫理
    1.5.4  聯合國人工智慧倫理
    1.5.5  我國人工智慧倫理
第2章  人工智慧的早期代表：專家系統
  2.1  專家系統的產生和發展
    2.1.1  產生背景
    2.1.2  早期探索
    2.1.3  發展階段
  2.2  專家系統的概念、組成和特點
    2.2.1  專家系統的概念
    2.2.2  專家系統的組成
    2.2.3  專家系統的特點
  2.3  專家系統的工作原理
    2.3.1  知識表示與存儲
    2.3.2  用戶輸入與信息處理
    2.3.3  推理過程
    2.3.4  結論輸出與解釋
    2.3.5  知識更新與維護
第3章  模糊推理
  3.1  模糊推理中的推理概念
    3.1.1  模糊推理中的推理概念解析
    3.1.2  模糊推理的構成要素
    3.1.3  模糊推理的推理過程
    3.1.4  模糊推理中推理的特點
  3.2  模糊集合與模糊知識表示
    3.2.1  模糊集合：從經典集合到模糊性建模
    3.2.2  模糊知識表示：從語言變數到規則系統
    3.2.3  模糊集合與模糊知識表示的挑戰與未來發展方向
  3.3  模糊推理與模糊決策
    3.3.1  模糊推理與模糊決策的理論基礎
    3.3.2  模糊推理的核心機制與模型
    3.3.3  模糊決策的核心模型與方法
    3.3.4  模糊推理的挑戰與前沿發展
  3.4  模糊推理的應用
    3.4.1  工業控制：模糊PID控制器
    3.4.2  金融投資：模糊投資組合優化
    3.4.3  醫療診斷：模糊臨床決策支持
    3.4.4  智慧城市：交通信號模糊控制

第4章  機器學習
  4.1  什麼是機器學習
    4.1.1  機器學習基礎介紹
    4.1.2  機器學習基本概念體系
    4.1.3  機器學習的發展歷程
  4.2  機器學習的分類
  4.3  機器學習的演算法
    4.3.1  經典演算法
    4.3.2  線性模型
    4.3.3  深度模型
  4.4  機器學習系統的基本結構
  4.5  機器學習的應用
第5章  神經網路與深度學習
  5.1  神奇的生物神經網路
  5.2  了解人工神經網路
    5.2.1  生物神經元與人工神經元
    5.2.2  人工神經網路
    5.2.3  人工神經網路的類別
    5.2.4  人工神經網路的常用模型
  5.3  深度學習
    5.3.1  深度學習的學習過程
    5.3.2  機器學習與深度學習的區別
    5.3.3  深度學習的常用模型
第6章  數據統計與數據挖掘
  6.1  從數據到知識
  6.2  大數據與數據挖掘
  6.3  數據挖掘經典演算法
  6.4  機器學習與數據挖掘
第7章  知識表示與知識圖譜
  7.1  知識與知識表示
  7.2  產生式表示法
  7.3  框架表示法
  7.4  知識圖譜
    7.4.1  知識圖譜分類
    7.4.2  知識圖譜的邏輯架構
    7.4.3  知識圖譜與知識表示
    7.4.4  知識圖譜構建技術
    7.4.5  基於知識圖譜的知識推理
第8章  自然語言處理
第9章  電腦視覺
第10章  規劃與自動駕駛
第11章  群體智能
第12章  人工智慧大語言模型
第13章  智能體與智能代理
第14章  智能機器人
第15章  人工智慧與社會
參考文獻

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