第1章 人工智能的前世今生——從AlphaGo說(shuō)起
1．1 何謂人工智能
1．2 人工智能的起源與發(fā)展
1．2．1 人工智能的起源
1．2．2 人工智能的第一次浪潮（1956-1976）
1．2．3 人工智能的第二次浪潮（1980-1987）
1．2．4 人工智能的第三次浪潮（1997年至今）
1．3 人工智能的現(xiàn)在與未來(lái)
1．3．1 人工智能2．O時(shí)代
1．3．2 人工智能的未來(lái)
1．4 人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用
1．5 案例開(kāi)發(fā)語(yǔ)言及環(huán)境安裝
1．5．1 Python簡(jiǎn)介
1．5．2 Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境PyCharm
1．5．3 Python及其集成開(kāi)發(fā)環(huán)境PyCharm的安裝
課后思考題

第2章 智能感知——讓人工智能感知世界
2．1 豐富多彩的傳感器
2．1．1 什么是傳感器
2．1．2 傳感器的分類(lèi)
2．2 傳感器的應(yīng)用——各行各業(yè)的小幫手
2．3 傳感器的實(shí)驗(yàn)案例
2．3．1 實(shí)驗(yàn)案例1：傳感器數(shù)據(jù)的生成和采集
2．3．2 實(shí)驗(yàn)案例2：讀取MQTTBroker中的傳感器數(shù)據(jù)
課后思考題

第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)——讓人工智能學(xué)會(huì)思考
31何謂機(jī)器學(xué)習(xí)
3．1．1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
3．1．2 學(xué)習(xí)模型
3．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的方法
3．2．1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．2．2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．2．3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．2．4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3．3 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域
3．4 機(jī)器學(xué)習(xí)案例——鳶尾花種類(lèi)識(shí)別
課后思考題

第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)——讓人工智能擁有智慧大腦
4．1 何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)單元
4．1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層結(jié)構(gòu)
4．1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
4．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用案例
4．2．1 應(yīng)用于預(yù)測(cè)問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．2．2 鮑魚(yú)年齡預(yù)測(cè)案例實(shí)現(xiàn)
4．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化
4．3 深度學(xué)習(xí)
4．3．1 何謂深度學(xué)習(xí)
4．3．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．3．3 深度學(xué)習(xí)框架
4．3．4 TensorFlow游樂(lè)場(chǎng)
課后思考題

第5章 人臉識(shí)別與視覺(jué)圖像——讓人工智能觀察世界
5．1 人類(lèi)視覺(jué)與機(jī)器視覺(jué)
5．2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)
5．3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)及應(yīng)用
5．3．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)
5．3．2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的應(yīng)用
5．4 視覺(jué)圖像智能分析的核心技術(shù)
5．5 視覺(jué)圖像技術(shù)——手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別案例
課后思考題
……

第6章 自然語(yǔ)言處理——讓人工智能與世界溝通
第7章 大數(shù)據(jù)和云計(jì)算——人工智能的資源和平臺(tái)
第8章 智能機(jī)器人——真正“懂”你的“人”
第9章 人工智能與自然智能——人工智能會(huì)超越人類(lèi)嗎

參考文獻(xiàn)