人工智能已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略層面的高度。面對人工智能發(fā)展的浪潮與需求高等教育應主動變革，圍繞國家人工智能出臺的規(guī)劃和政策，加快促進人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)。本書以優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)10項能力為出發(fā)點，以實施素質(zhì)教育、培養(yǎng)學生具有新一代人工智能應用意識為目標，以培養(yǎng)學生創(chuàng)新精神、創(chuàng)業(yè)能力為重點，以企業(yè)人才需求構(gòu)建新的知識體系為主線。全書共16章，分為4篇：科普篇、行業(yè)應用篇、理論篇和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)篇。以樸素的語言和淺顯的例子，用圖文并茂的形式，向讀者生動展示新一代人工智能的專業(yè)知識。
《人工智能技術(shù)及應用》可作為普通高校各專業(yè)人工智能通識課程教材，也可作為人工智能愛好者參考書籍。
前言
科普篇
第1章?lián)肀斯ぶ悄?br>1.1人工智能就在你身邊
1.2人工智能發(fā)展史
1.2.1計算驅(qū)動
1.2.2知識驅(qū)動
1.2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動
1.3人工智能內(nèi)涵與外延
1.4人工智能再認識
1.4.1三大流派
1.4.2三個層次
1.4.3知識體系
習題1
第2章新一代人工智能生態(tài)
2.1人工智能賴以生存的土壤——物聯(lián)網(wǎng)
2.1.1物聯(lián)網(wǎng)概念
2.1.2物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)
2.1.3物聯(lián)網(wǎng)感知層關(guān)鍵技術(shù)
2.1.4可穿戴設(shè)備
2.2人工智能的算力——云計算
2.2.1云計算概念
2.2.2“云”服務
2.2.3云計算核心技術(shù)——虛擬化和分布式
2.2.4“云”分類
2.3人工智能的血液——大數(shù)據(jù)
2.3.1揭秘大數(shù)據(jù)
2.3.2數(shù)據(jù)→價值
2.3.3大數(shù)據(jù)思維
2.3.4Hadoop
2.4人工智能的安全保障——區(qū)塊鏈
2.4.1從比特幣說起
2.4.2比特幣的底層技術(shù)
2.4.3區(qū)塊鏈核心技術(shù)
2.4.4區(qū)塊鏈應用
2.4.5區(qū)塊鏈與人工智能的結(jié)合
2.5人工智能的編程語言——Python
2.5.1面向?qū)ο缶幊趟枷?br>2.5.2學習Python的理由
2.5.3Python的核心語法
2.6人工智能項目開發(fā)框架——PaddlePaddle
2.6.1PaddlePaddle簡介
2.6.2AI Studio
習題2
行業(yè)應用篇
第3章AI+交通——改變?nèi)祟惖某鲂蟹绞?br>3.1智能汽車時代
3.1.1智能汽車真的要來了
3.1.2智能汽車技術(shù)原理
3.1.3SAE分級標準
3.2智能交通系統(tǒng)
3.2.1智能交通系統(tǒng)構(gòu)成
3.2.2智能交通應用場景
習題3
第4章AI+電商——精準營銷
4.1人工智能給電商帶來的五大改變
4.2人工智能革新電商的五大趨勢
4.3無人零售
4.4智慧物流和智慧倉儲
習題4
第5章AI+建筑——讓生活舒心隨性
5.1智能建筑
5.1.1智能建筑組成要素
5.1.2智能建筑概念
5.2智能家居
5.2.1智能家居分類
5.2.2智能家居技術(shù)特點
5.2.3智能家居產(chǎn)業(yè)
5.3智能廚房
習題5
第6章AI+教育——因材施教
6.1教育AI的技術(shù)構(gòu)成
6.2早教機器人
6.3人工智能時代的教師職責
6.3.1提高教學的創(chuàng)新性
6.3.2增加教學的科技感
習題6
第7章AI+制造——改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)方式
7.1四次工業(yè)革命
7.2未來制造業(yè)暢想
7.2.1工業(yè)軟件充斥整個制造業(yè)
7.2.2大數(shù)據(jù)驅(qū)動制造業(yè)向服務業(yè)轉(zhuǎn)型
7.2.3制造業(yè)將成為信息產(chǎn)業(yè)的一部分
7.3機器人
7.3.1機器人組成
7.3.2機器人分類
7.4人工智能給制造業(yè)帶來的優(yōu)勢
7.5人工智能在制造業(yè)的研究方向
7.5.1視覺檢測
7.5.2視覺分揀
7.5.3故障預測
習題7
第8章AI+醫(yī)療——提升人類的健康水平
8.1人工智能在醫(yī)療中的應用
8.1.1疾病預測
8.1.2醫(yī)學影像
8.1.3輔助診療
8.1.4醫(yī)院管理
8.1.5虛擬助理
8.1.6健康管理
8.1.7輔助醫(yī)學研究平臺
8.1.8新藥研發(fā)
8.2人工智能在醫(yī)療業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
習題8
理論篇
第9章問題求解單元——搜索技術(shù)
9.1盲目搜索
9.1.1深度優(yōu)先搜索
9.1.2寬度優(yōu)先搜索
9.1.3回溯搜索
9.2啟發(fā)式搜索
9.2.1A算法或A*算法
9.2.2模擬退火
9.2.3遺傳算法
習題9
第10章知識表示單元——知識圖譜
10.1知識圖譜演化
10.2知識圖譜基本原理
10.2.1認知智能是人工智能的高級目標
10.2.2知識圖譜概念
10.2.3知識圖譜模型
10.2.4知識圖譜特點
10.2.5知識圖譜的分類
10.3知識圖譜應用場景
習題10
第11章知識發(fā)現(xiàn)單元——深度學習
11.1機器學習過程
11.2機器學習模型
11.3數(shù)據(jù)準備
11.3.1數(shù)據(jù)集劃分
11.3.2數(shù)據(jù)標注
11.4學習方式
11.4.1有監(jiān)督學習
11.4.2無監(jiān)督學習
11.4.3概率圖模型
11.4.4集成學習
11.5模型評估
11.5.1過擬合和欠擬合
11.5.2交叉驗證
11.5.3混淆矩陣
11.6深度學習
11.6.1從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)談起
11.6.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.6.3深度學習基本原理
11.6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
11.7機器學習面臨的挑戰(zhàn)
習題11
第12章感知單元——視覺和語音
12.1計算機視覺基礎(chǔ)
12.2計算機視覺任務
12.2.1圖像分類
12.2.2目標檢測
12.2.3目標跟蹤
12.2.4語義分割
12.2.5實例分割
12.3語音識別
12.3.1語音識別基礎(chǔ)
12.3.2語音識別系統(tǒng)
習題12
第13章理解單元——自然語言處理
13.1自然語言處理基礎(chǔ)
13.2TF-IDF算法
13.3NLP常見任務
13.4NLP應用場景
13.4.1聊天機器人
13.4.2機器翻譯
13.4.3垃圾郵件過濾
13.4.4信息提取
13.4.5文本情感分析
13.4.6自動問答
13.4.7個性化推薦
習題13
創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)篇
第14章人工智能對社會的影響
14.1人工智能重新定義工作
14.1.1易被人工智能取代的職業(yè)：煩瑣+重體力+無創(chuàng)意
14.1.2辯證思考：人工智能是否引發(fā)大量失業(yè)
14.1.3人工智能只是改變工作形式：工作由低級升為高級
14.2人工智能創(chuàng)業(yè)項目
習題14
第15章人工智能素養(yǎng)
15.1人工智能思維
15.1.1從互聯(lián)網(wǎng)思維到人工智能思維
15.1.2什么是人工智能思維
15.2應具有的人工智能能力
15.2.1懂工具
15.2.2懂編程
15.2.3懂業(yè)務
15.2.4懂模型
習題15
第16章人工智能前沿
16.1人工智能還不能做什么
16.1.1跨領(lǐng)域推理
16.1.2抽象能力
16.1.3知其然，也知其所以然
16.1.4常識
16.1.5審美
16.1.6情感
16.2量子計算
16.3機器學習的未來
16.3.1深度學習理論和新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
16.3.2強化學習
16.3.3遷移學習
16.43D打印
16.4.13D打印機基本原理
16.4.23D打印機+人工智能
16.4.33D打印機發(fā)展
16.5AR與VR
16.5.1VR和AR的概念
16.5.2VR應用場景
16.5.3AR應用場景
16.6RPA
16.6.1RPA概述
16.6.2RPA相關(guān)技術(shù)
16.6.3RPA軟件產(chǎn)品的選擇
16.6.4財務RPA
16.7群體智能與仿生計算
16.7.1從蟻群算法說起
16.7.2智能體的體系結(jié)構(gòu)
16.7.3多智能體系統(tǒng)
16.7.4仿生計算
習題16
附錄
附錄A人類智能和人工智能對比
附錄B人工智能相關(guān)學科
參考文獻
書單推薦
