人工智能应用技术基础

**章 人工智能新技术 1 1.1 从简单机器到通用图灵机 1 1.1.1 参数固定的简单机器 1 1.1.2 参数可调的机器 1 1.1.3 通用图灵机 2 1.2 人工智能AI简史 3 1.2.1 机器与智能(1956年之前) 3 1.2.2 人工智能形成和发展 (1956年至20世纪末) 4 1.2.3 人工智能+时代(进入21世纪) 6 1.3 人工智能与自然智能 7 1.3.1 器类与人类 7 1.3.2 器类的未来 7 习题 8 第二章 大数据 9 2.1 大数据应用场景——空气环境监测 9 2.2 大数据概述 10 2.2.1 大数据产生的背景 10 2.2.2 大数据的概念 11 2.2.3 大数据关键技术 12 2.3 商业大数据 17 2.3.1 商业大数据来源 17 2.3.2 商业大数据分析 17 2.4 工业大数据 19 2.4.1 工业大数据内涵 19 2.4.2 工业大数据发展现状 20 2.4.3 工业大数据的关键技术 21 2.5 应用案例 23 2.5.1 H3C大数据系统在高校大学生 管理中的应用 23 2.5.2 西北某大学大数据分析系统 建设案例 24 习题 25 第三章 机器学习 26 3.1 机器学习应用场景——鸢尾花分类 26 3.2 数据驱动AI 27 3.2.1 传感器和海量数据 27 3.2.2 什么是机器学习 28 3.2.3 机器学习算法 28 3.2.4 机器学习数据处理流程 29 3.3 K近邻(KNN) 30 3.3.1 KNN简介 30 3.3.2 KNN算法三要素 31 3.3.3 KNN算法流程 32 3.3.4 KNN示例 32 3.3.5 KNN的优缺点 33 3.4 K-Means聚类 34 3.4.1 K-Means聚类简介 34 3.4.2 K-Means算法流程 34 3.4.3 K-Means聚类示例 36 3.4.4 层次聚类 37 3.4.5 影响K-Means聚类算法的 主要因素 38 3.4.6 K-Means聚类优缺点 39 3.4.7 KNN与K-Means的比较 39 3.5 应用案例 40 3.5.1 KNN分类应用场景 40 3.5.2 K-Means聚类应用场景 40 习题 41 第四章 深度学习 42 4.1 深度学习应用场景——人脸识别 43 4.2 由生物神经元到M-P模型 44 4.2.1 神经元模型 44 4.2.2 感知机 46 4.2.3 多层感知机 47 4.2.4 反向传播算法 49 4.3 卷积神经网络 49 4.3.1 卷积层 50 4.3.2 ReLU非线性激活层 53 4.3.3 池化层 54 4.3.4 全连接层 55 4.3.5 softmax归一化指数层 55 4.3.6 AlexNet网络架构 56 4.4 循环神经网络 57 4.5 应用案例——图像风格迁移 58 习题 59 第五章 知识图谱 60 5.1 知识图谱场景应用 ——“姚明”知识图谱展示 60 5.2 智能搜索 61 5.2.1 状态空间搜索 62 5.2.2 盲目搜索策略 64 5.2.3 启发式搜索策略 66 5.3 知识图谱技术 66 5.3.1 资源描述框架 68 5.3.2 知识图谱的架构 69 5.3.3 图数据库 70 5.4 知识图谱应用案例 72 习题 72 第六章 AI图像技术 73 6.1 图像技术应用场景——视课 智慧课堂系统 73 6.2 计算机视觉 75 6.2.1 计算机视觉概述 75 6.2.2 计算机视觉处理 76 6.3 图像处理 80 6.3.1 图像数字化 80 6.3.2 颜色空间 85 6.3.3 图像类型和图像格式 87 6.4 数字媒体 89 6.4.1 数字音频 89 6.4.2 数字视频 92 6.4.3 影视制作 94 6.5 应用案例——智能人员通行管理 97 习题 100 第七章 自然语言处理 101 7.1 自然语言处理应用场景 ——自然语言处理实例 101 7.2 自然语言处理基本功能模块 101 7.2.1 词汇自动处理 101 7.2.2 句法自动处理 102 7.2.3 语义自动处理 104 7.3 文本处理 105 7.3.1 文本特征 105 7.3.2 文档相似性 108 7.4 机器翻译 109 7.4.1 基于规则的机器翻译 109 7.4.2 基于统计的机器翻译 110 7.4.3 神经网络机器翻译 111 7.5 语音识别 112 7.5.1 感知声音 112 7.5.2 理解声音 113 7.5.3 识别语音 116 7.6 应用案例——讯飞翻译机2.0 117 习题 119 第八章 智慧物联 120 8.1 智慧物联应用场景——基于RFID的 车辆管理系统 120 8.2 智慧物联感知技术 121 8.2.1 传感器技术 121 8.2.2 RFID系统 124 8.2.3 条形码技术 128 8.3 智慧物联通信技术 132 8.3.1 无线传感网络技术 132 8.3.2 移动通信技术 139 8.4 智慧安防控制系统 144 8.4.1 智慧安防控制系统的组成 144 8.4.2 家用型监控系统 146 8.4.3 大型商用监控系统 147 8.5 应用案例——智慧交通 149 习题 152 第九章 数字工厂 153 9.1 数字工厂应用场景——流程数字化 153 9.2 产品设计 153 9.2.1 自顶向下的设计方法简介 153 9.2.2 设计工具介绍 155 9.2.3 产线设计流程 159 9.2.4 有限元分析 163 9.3 工厂仿真 165 9.3.1 工厂仿真与数字化工厂的概述 165 9.3.2 现代工厂仿真软件介绍 167 9.3.3 工厂生产系统仿真过程 170 9.4 VR/AR的应用 175 9.5 数字化工厂案例 177 9.5.1 数字化工厂概览 177 9.5.2 数字化工厂内物流 179 9.5.3 模块化设计 181 9.5.4 两化融合——纵横集成 181 9.5.5 智能数据采集与分析 182 9.5.6 移动终端用户应用 183 习题 183 第十章 智能机器人 184 10.1 智能机器人应用场景——多种焊接 工艺融于一体的智能机器人 184 10.2 常见机器人 185 10.2.1 智能机器人定义 185 10.2.2 智能机器人的组成 186 10.2.3 智能机器人分类 187 10.2.4 智能机器人的未来发展 191 10.3 导航与定位 192 10.3.1 理论基础 193 10.3.2 主要技术 194 10.3.3 视觉导航技术 196 10.4 智能机器人操作系统 197 10.4.1 操作系统发展史 197 10.4.2 常见的机器人操作系统 199 10.4.3 ROS操作系统概述 200 10.4.4 智能机器人操作系统的未来 201 10.5 应用案例 202 10.5.1 智能机器人法律场景应用 202 10.5.2 智能机器人场馆导览应用 202 10.5.3 智能机器人酒店行业应用 202 习题 203 第十一章 智慧城市 204 11.1 智慧城市应用场景 ——综治大数据 204 11.2 智慧城市发展 205 11.2.1 智慧城市的背景 205 11.2.2 智慧城市的政策 206 11.2.3 智慧城市总体架构 207 11.3 智慧城市建设 208 11.3.1 地面防控网络建设 209 11.3.2 空中防控网络建设 210 11.3.3 静态防控网络建设 212 11.3.4 动态防控网络建设 215 11.3.5 物联防控网络建设 216 11.3.6 视频云存储 218 11.4 新型智慧社区 219 11.4.1 智慧社区的背景 219 11.4.2 什么是智慧社区 220 11.4.3 智慧社区大脑 222 11.4.4 智慧社区可视化展示 222 习题 229 参考文献 230