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人工智慧與現代科技(普通高等學校人工智慧通識系列教材)

  • 作者：楊新//劉家芬//歐陽小草//李永豪|責編:姚蕾
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111816270
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：281
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書著重為高校非電腦專業的本科生和研究生系統地介紹人工智慧的基本理論、關鍵技術以及實際應用，助力不同學科背景的學生構建對人工智慧的整體認知，拓寬其技術視野，提升跨學科協同能力。
    本書共分為13章，內容力求涵蓋人工智慧從基礎認知到技術實現、從演算法到行業應用的核心知識體系。具體內容包括：第1?4章為基礎部分，介紹人工智慧技術的發展歷程、知識圖譜構建與推理、不確定性推理方法以及智能搜索優化演算法等，幫助學生築牢堅實的理論基礎；第5?9章為核心技術部分，圍繞機器學習、自然語言處理、電腦視覺、基礎模型、數據可視化等主流人工智慧技術展開深入講解，凸顯模型構建與實際應用的銜接；第10?13章為專題應用部分，結合金融科技、智能機器人、智慧醫療、智慧交通等典型行業案例，展現人工智慧在現代科技與產業中的融合創新與落地途徑。
    本書採用基礎篇、進階篇、實踐篇到拓展閱讀的四段式結構，每章內容由淺入深、理論結合實踐，既注重技術和方法的系統傳授，也強化真實場景下的應用訓練。同時，書中配有圖示、案例以及模塊化結構，便於教師組織教學和學生自主學習。
    本書既可以作為普通高校人工智慧通識課程、跨專業人工智慧導論課程的教材，也可服務於研究生階段的「人工智慧+」交叉課程建設，還可作為從業人員學習人工智慧應用的入門指南。
作者介紹
楊新//劉家芬//歐陽小草//李永豪|責編:姚蕾
目錄
前言
第1章  人工智慧技術概述
  1.1  人工智慧
    1.1.1  智能的概念
    1.1.2  人工智慧的概念
  1.2  人工智慧的發展歷程
    1.2.1  孕育期（1936—1955年）
    1.2.2  形成期（1956—1969年）
    1.2.3  發展期（1970—1992年）
    1.2.4  爆發期（1993年至今）
  1.3  人工智慧的研究內容
    1.3.1  感知智能
    1.3.2  認知智能
    1.3.3  行為智能
    1.3.4  群體智能
    1.3.5  混合智能
    1.3.6  情感智能
    1.3.7  類腦智能
    1.3.8  具身智能
  1.4  現代人工智慧進展
    1.4.1  深度學習範式
    1.4.2  學習機制的創新
  1.5  拓展閱讀
  1.6  參考文獻
第2章  知識圖譜
  2.1  基礎篇
    2.1.1  知識圖譜的發展歷程
    2.1.2  知識圖譜的概念
    2.1.3  知識圖譜的表示
  2.2  進階篇
    2.2.1  知識圖譜的架構
    2.2.2  知識圖譜的建模
    2.2.3  知識圖譜的評估
  2.3  實踐篇
    2.3.1  知識圖譜應用領域
    2.3.2  騰訊知識圖譜平台
  2.4  拓展閱讀
  2.5  參考文獻
第3章  不確定性推理
  3.1  基礎篇
    3.1.1  不確定性推理的基本概念
    3.1.2  不確定性推理的發展歷程
  3.2  進階篇
    3.2.1  可信度方法
    3.2.2  證據理論
  3.3  實踐篇
    3.3.1  可信度方法的應用
    3.3.2  證據理論的應用
  3.4  拓展閱讀
  3.5  參考文獻

第4章  智能搜索優化演算法
  4.1  基礎篇
    4.1.1  搜索與優化的基本概念
    4.1.2  智能搜索優化演算法的主要分類
    4.1.3  啟髮式搜索演算法詳解
  4.2  進階篇
    4.2.1  進化演算法
    4.2.2  遺傳演算法
    4.2.3  群體智能搜索優化演算法
    4.2.4  物理模擬優化演算法
  4.3  實踐篇
    4.3.1  股市交易策略搜索
    4.3.2  金融投資組合優化
  4.4  拓展閱讀
  4.5  參考文獻
第5章  機器學習
  5.1  基礎篇
    5.1.1  機器學習的基本概念
    5.1.2  機器學習的發展歷程
    5.1.3  機器學習的主要分類
  5.2  進階篇
    5.2.1  線性回歸
    5.2.2  聚類演算法
    5.2.3  K近鄰演算法
    5.2.4  決策樹
    5.2.5  支持向量機
    5.2.6  神經網路
  5.3  實踐篇
    5.3.1  線性回歸在股票市場預測中的應用
    5.3.2  聚類演算法在客戶細分與行為分析中的應用
    5.3.3  K近鄰演算法在醫療診斷與病理分類中的應用
    5.3.4  決策樹在信用卡欺詐檢測中的應用
  5.4  拓展閱讀
  5.5  參考文獻
第6章  自然語言處理
  6.1  基礎篇
    6.1.1  自然語言處理概述
    6.1.2  自然語言處理的發展歷程
  6.2  進階篇
    6.2.1  如何建模語言
    6.2.2  基於規則的方法
    6.2.3  基於統計學習的方法
    6.2.4  基於深度學習的方法
  6.3  實踐篇
    6.3.1  使用序列到序列模型實現機器翻譯
    6.3.2  命名實體識別
  6.4  拓展閱讀
  6.5  參考文獻
第7章  電腦視覺
  7.1  基礎篇

    7.1.1  電腦視覺的發展歷程
    7.1.2  電腦視覺的核心任務
  7.2  進階篇
    7.2.1  卷積神經網路
    7.2.2  殘差神經網路
    7.2.3  單階段目標檢測神經網路
    7.2.4  掩碼區域卷積神經網路
    7.2.5  視覺轉換器
    7.2.6  擴散模型
  7.3  實踐篇
    7.3.1  圖像分類
    7.3.2  目標檢測
    7.3.3  實例分割
  7.4  拓展閱讀
  7.5  參考文獻
第8章  基礎模型
  8.1  基礎篇
    8.1.1  基礎模型的概念
    8.1.2  基礎模型的發展歷程
    8.1.3  基礎模型的關鍵技術
    8.1.4  基礎模型的應用領域
  8.2  進階篇
    8.2.1  Transformer架構
    8.2.2  前饋神經網路
    8.2.3  預訓練與微調技術
    8.2.4  人類意圖對齊技術
    8.2.5  多模態技術
    8.2.6  檢索增強生成技術
    8.2.7  數據處理與模型評估
  8.3  實踐篇
    8.3.1  商業報告生成助手
    8.3.2  法律知識問答助手
  8.4  拓展閱讀
  8.5  參考文獻
第9章  數據可視化
  9.1  基礎篇
    9.1.1  數據的基本概念
    9.1.2  數據與可視化
    9.1.3  數據可視化的現實意義
  9.2  進階篇
    9.2.1  數據探索性分析
    9.2.2  對比與趨勢可視化
    9.2.3  數據可視化的分類
  9.3  實踐篇
    9.3.1  初識Matplotlib
    9.3.2  可視化圖形定製
    9.3.3  鳶尾花數據可視化分析
    9.3.4  火災數據可視化分析
  9.4  拓展閱讀
  9.5  參考文獻

第10章  金融科技
  10.1  基礎篇
    10.1.1  中國金融科技的發展歷程
    10.1.2  金融科技的技術與工具
    10.1.3  金融科技的未來趨勢和挑戰
  10.2  進階實踐篇
    10.2.1  知識圖譜與金融科技
    10.2.2  自然語言處理與金融科技
    10.2.3  電腦視覺與金融科技
  10.3  拓展閱讀
  10.4  參考文獻
第11章  智能機器人
  11.1  基礎篇
    11.1.1  智能機器人概述
    11.1.2  智能機器人的基本組成
    11.1.3  智能機器人的分類
  11.2  進階實踐篇
    11.2.1  智能機器人的核心技術
    11.2.2  自主導航與環境感知
    11.2.3  機器人控制與優化
    11.2.4  智能對話機器人
    11.2.5  智能家居控制系統
  11.3  拓展閱讀
  11.4  參考文獻
第12章  智慧醫療
  12.1  基礎篇
    12.1.1  智慧醫療概述
    12.1.2  智慧醫療的發展歷程
  12.2  進階實踐篇
    12.2.1  基於圖像識別的診斷
    12.2.2  智慧醫療問答系統
    12.2.3  蛋白質結構的解析與預測
  12.3  拓展閱讀
  12.4  參考文獻
第13章  智慧交通
  13.1  基礎篇
    13.1.1  智慧交通概述
    13.1.2  智慧交通的關鍵技術
  13.2  進階實踐篇
    13.2.1  交通預測
    13.2.2  城市救護車部署方案
  13.3  拓展閱讀
  13.4  參考文獻

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