普通高等教育人工智能专业系列教材人工智能技术及应用

前言
科普篇
第1章拥抱人工智能
11人工智能就在你身边
12人工智能发展史
121计算驱动
122知识驱动
123数据驱动
13人工智能内涵与外延
14人工智能再认识
141三大流派
142三个层次
143知识体系
习题1
第2章新一代人工智能生态
21人工智能赖以生存的土壤——物联网
211物联网概念
212物联网技术架构
213物联网感知层关键技术
214可穿戴设备
22人工智能的算力——云计算
221云计算概念
222“云”服务
223云计算核心技术——虚拟化和分布式
224“云”分类
23人工智能的血液——大数据
231揭秘大数据
232数据→价值
233大数据思维
234Hadoop
24人工智能的安全保障——区块链
241从比特币说起
242比特币的底层技术
243区块链核心技术
244区块链应用
245区块链与人工智能的结合
25人工智能的编程语言——Python
251面向对象编程思想
252学习Python的理由
253Python的核心语法
26人工智能项目开发框架——PaddlePaddle
261PaddlePaddle简介
262AI Studio
习题2
行业应用篇
第3章AI+交通——改变人类的出行方式
31智能汽车时代
311智能汽车真的要来了
312智能汽车技术原理
313SAE分级标准
32智能交通系统
321智能交通系统构成
322智能交通应用场景
习题3
第4章AI+电商——精准营销
41人工智能给电商带来的五大改变
42人工智能革新电商的五大趋势
43无人零售
44智慧物流和智慧仓储
习题4
第5章AI+建筑——让生活舒心随性
51智能建筑
511智能建筑组成要素
512智能建筑概念
52智能家居
521智能家居分类
522智能家居技术特点
523智能家居产业
53智能厨房
习题5
第6章AI+教育——因材施教
61教育AI的技术构成
62早教机器人
63人工智能时代的教师职责
631提高教学的创新性
632增加教学的科技感
习题6
第7章AI+制造——改变人类的生产方式
71四次工业革命
72未来制造业畅想
721工业软件充斥整个制造业
722大数据驱动制造业向服务业转型
723制造业将成为信息产业的一部分
73机器人
731机器人组成
732机器人分类
74人工智能给制造业带来的优势
75人工智能在制造业的研究方向
751视觉检测
752视觉分拣
753故障预测
习题7
第8章AI+医疗——提升人类的健康水平
81人工智能在医疗中的应用
811疾病预测
812医学影像
813辅助诊疗
814医院管理
815虚拟助理
816健康管理
817辅助医学研究平台
818新药研发
82人工智能在医疗业面临的挑战
习题8
理论篇
第9章问题求解单元——搜索技术
91盲目搜索
911深度优先搜索
912宽度优先搜索
913回溯搜索
92启发式搜索
921A算法或A*算法
922模拟退火
923遗传算法
习题9
第10章知识表示单元——知识图谱
101知识图谱演化
102知识图谱基本原理
1021认知智能是人工智能的高级目标
1022知识图谱概念
1023知识图谱模型
1024知识图谱特点
1025知识图谱的分类
103知识图谱应用场景
习题10
第11章知识发现单元——深度学习
111机器学习过程
112机器学习模型
113数据准备
1131数据集划分
1132数据标注
114学习方式
1141有监督学习
1142无监督学习
1143概率图模型
1144集成学习
115模型评估
1151过拟合和欠拟合
1152交叉验证
1153混淆矩阵
116深度学习
1161从神经网络谈起
1162人工神经网络
1163深度学习基本原理
1164卷积神经网络CNN
117机器学习面临的挑战
习题11
第12章感知单元——视觉和语音
121计算机视觉基础
122计算机视觉任务
1221图像分类
1222目标检测
1223目标跟踪
1224语义分割
1225实例分割
123语音识别
1231语音识别基础
1232语音识别系统
习题12
第13章理解单元——自然语言处理
131自然语言处理基础
132TF-IDF算法
133NLP常见任务
134NLP应用场景
1341聊天机器人
1342机器翻译
1343垃圾邮件过滤
1344信息提取
1345文本情感分析
1346自动问答
1347个性化推荐
习题13
创新创业篇
第14章人工智能对社会的影响
141人工智能重新定义工作
1411易被人工智能取代的职业：烦琐+重体力+无创意
1412辩证思考：人工智能是否引发大量失业
1413人工智能只是改变工作形式：工作由低级升为高级
142人工智能创业项目
习题14
第15章人工智能素养
151人工智能思维
1511从互联网思维到人工智能思维
1512什么是人工智能思维
152应具有的人工智能能力
1521懂工具
1522懂编程
1523懂业务
1524懂模型
习题15
第16章人工智能前沿
161人工智能还不能做什么
1611跨领域推理
1612抽象能力
1613知其然，也知其所以然
1614常识
1615审美
1616情感
162量子计算
163机器学习的未来
1631深度学习理论和新型网络结构
1632强化学习
1633迁移学习
1643D打印
16413D打印机基本原理
16423D打印机+人工智能
16433D打印机发展
165AR与VR
1651VR和AR的概念
1652VR应用场景
1653AR应用场景
166RPA
1661RPA概述
1662RPA相关技术
1663RPA软件产品的选择
1664财务RPA
167群体智能与仿生计算
1671从蚁群算法说起
1672智能体的体系结构
1673多智能体系统
1674仿生计算
习题16
附录
附录A人类智能和人工智能对比
附录B人工智能相关学科
参考文献