幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

人工智慧導論(人工智慧素養通識課程教材)

  • 作者：編者:何友//李劭輝//李徵|責編:盛東亮//范德一
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302720041
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：276
人民幣：RMB 59 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書立足人工智慧的範式轉變，聚焦前沿方法與實踐應用，對其理論、方法與應用場景進行系統梳理。全書共8章，依次涵蓋緒論、人工智慧數學基礎、機器學習基礎、深度學習新方法、人工智慧生成內容與大模型、智能體系統、人工智慧實踐以及人工智慧前沿技術等核心內容。在內容展開上，本書以數學原理與機器學習理論為起點，循序漸進地過渡至深度學習的核心方法。在此基礎上，進一步對人工智慧生成內容、大模型和智能體繫系統進行詳細闡述，並結合典型應用系統論述，引導讀者沿「基礎理論—核心方法—前沿應用」的邏輯脈絡逐層深入，進而構建系統完整的知識框架。在內容取捨上，本書對傳統人工智慧基礎內容有所精簡，並面向人工智慧的前沿發展方向重新梳理知識體系的底層邏輯，力求以準確、簡明的語言使讀者在理解現代人工智慧核心原理的同時，掌握將前沿工具應用於實際場景的綜合能力。
    本書可作為高等院校理工農醫類本科生人工智慧通識和基礎相關課程的教學用書，兼顧人文社科類研究生及部分專業本科生的人工智慧通識課程教學需求。此外，本書也可供高等院校教師、科研工作者、工程技術人員以及人工智慧從業者、愛好者系統學習或閱讀參考。
作者介紹
編者:何友//李劭輝//李徵|責編:盛東亮//范德一
    何友，中國工程院院士，1997年畢業於清華大學，獲通信與信息系統博士學位， 曾留學德國。中共十七大代表，第十二屆全國政協委員。國務院學科評議組成員，國家傑出青年科學基金評審委員會委員，國家自然科學基金委信息學部咨詢專家委員會委員，中國人工智慧學會名譽副理事長，中國指揮與控制學會副理事長、中國電子學會和航空學會常務理事，中國航空學會信息融合分會主任委員等。主要研究領域有：信號檢測、信息融合、智能技術與應用等。以第一完成人獲國家科技進步二等獎4項、國家教學成果一、二等獎各1項，獲省部級一等獎11項，授權中國發明專利和軟體著作權60余項。是全國百篇優秀博士學位論文獲得者，在IEEE會刊等發表重要論文260余篇，出版專著6部，論著他引20000余次，培養博士后、博士、碩士180餘人。先後入選國家百千萬人才工程。
目錄
第1章  緒論
  1.1  人工智慧源與流
    1.1.1  發展簡史
    1.1.2  前沿突破
  1.2  人工智慧技術版圖
    1.2.1  三大技術流派
    1.2.2  生成技術的興起
  1.3  人工智慧發展現狀
    1.3.1  人工智慧成熟度曲線
    1.3.2  挑戰與解決方案
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
第2章  人工智慧數學基礎
  2.1  引言
  2.2  從計算到智能
    2.2.1  人工智慧的統一語言
    2.2.2  人工智慧學習的三要素
    2.2.3  人工智慧學習的基本框架
  2.3  回歸與分類問題
    2.3.1  回歸問題的定義
    2.3.2  回歸問題的求解
    2.3.3  分類問題的定義
    2.3.4  分類問題的求解
  2.4  優化理論與方法
    2.4.1  解析解與梯度下降法
    2.4.2  非凸優化挑戰
    2.4.3  現代優化演算法
  2.5  泛化與約束優化
    2.5.1  泛化與擬合
    2.5.2  L1正則化
    2.5.3  L2正則化
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
第3章  機器學習基礎
  3.1  引言
  3.2  經典統計學習
    3.2.1  常用方法
    3.2.2  關鍵應用問題
    3.2.3  典型應用場景
  3.3  深度學習基礎
    3.3.1  範式躍遷
    3.3.2  多層感知機
    3.3.3  主流網路結構
  3.4  強化學習基礎
    3.4.1  數理基礎
    3.4.2  策略優化核心
    3.4.3  多智能體強化學習
  本章小結

  本章習題
  參考文獻
第4章  深度學習新方法
  4.1  引言
  4.2  深度學習新範式
    4.2.1  通用表示：自監督學習
    4.2.2  任務適配：模型遷移
    4.2.3  邊端部署：模型輕量化
  4.3  深度學習訓練方法
    4.3.1  數據增廣
    4.3.2  分散式訓練
    4.3.3  混合精度訓練
  4.4  深度學習模型分析
    4.4.1  深度學習模型的黑箱屬性
    4.4.2  可解釋性與可視化
    4.4.3  計算複雜度分析
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
第5章  人工智慧生成內容與大模型
  5.1  引言
  5.2  生成式人工智慧模型
    5.2.1  生成對抗網路
    5.2.2  變分自編碼器
    5.2.3  擴散模型
    5.2.4  自回歸模型
  5.3  生成式人工智慧應用
    5.3.1  文本驅動生成
    5.3.2  圖像驅動生成
    5.3.3  其他生成任務
  5.4  大語言模型
    5.4.1  從Transformer到大模型的架構創新
    5.4.2  預訓練-指令微調-對齊新範式
    5.4.3  提示工程與思維鏈
  5.5  多模態大語言模型
    5.5.1  模型架構設計
    5.5.2  模型訓練策略體系
    5.5.3  模型推理方法
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
第6章  智能體系統
  6.1  引言
  6.2  智能體概述
    6.2.1  智能體的定義
    6.2.2  智能體的分類
    6.2.3  智能體與大語言模型
  6.3  單智能體系統架構
    6.3.1  感知與狀態建模
    6.3.2  推理與規劃

    6.3.3  決策與行動
    6.3.4  反饋與學習
  6.4  多智能體系統架構
    6.4.1  多智能體組織形式
    6.4.2  角色分工與任務分配
    6.4.3  智能體間通信協調
    6.4.4  協作執行與衝突處理
  6.5  智能體的典型應用
    6.5.1  編程輔助智能體
    6.5.2  工作流型智能體
    6.5.3  個人助理型智能體
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
第7章  人工智慧實踐
  7.1  人工智慧開發基礎
    7.1.1  人工智慧實踐三要素
    7.1.2  人工智慧開發環境
    7.1.3  人工智慧開發工具箱
  7.2  人工智慧演算法實踐
    7.2.1  統計學習演算法實踐
    7.2.2  深度學習演算法實踐
    7.2.3  強化學習演算法實踐
    7.2.4  大語言模型實踐
    7.2.5  人工智慧生成內容實踐
  7.3  人工智慧實踐進階
    7.3.1  模型部署實踐
    7.3.2  演算法競賽平台實踐
    7.3.3  行業實踐
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
第8章  人工智慧前沿技術
  8.1  引言
  8.2  智能無人系統
    8.2.1  無人系統的概念
    8.2.2  無人集群
    8.2.3  具身智能
  8.3  元宇宙
    8.3.1  元宇宙支撐技術
    8.3.2  元宇宙實踐
  8.4  人工智慧驅動科學研究
    8.4.1  人工智慧驅動的科研新範式
    8.4.2  人工智慧賦能基礎科學
  8.5  人工智慧安全與隱私
    8.5.1  對抗攻擊與防禦
    8.5.2  數據隱私保護方法
  8.6  人工智慧倫理與治理
    8.6.1  人工智慧倫理與社會
    8.6.2  人工智慧全球治理框架

  8.7  通用人工智慧發展路徑探析
    8.7.1  通用人工智慧能力討論
    8.7.2  技術路徑展望與分析
  本章小結
  本章習題
  參考文獻
附錄A  英漢縮寫對照表
附錄B  技術名詞解釋

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032