人工智能技术及应用

**章 人类科技发展的新时代——人工智能的发展历史和意义 1 1.1 工业化、信息化社会的结晶——人工智能诞生 1 1.1.1 人工智能发展历程简介 2 1.1.2 当代人工智能技术的进展和展望 6 1.2 人类智能与人工智能 7 1.2.1 人类智能与人工智能概述 7 1.2.2 人类智能与人工智能的比较 9 1.2.3 人工智能对人类社会发展的深刻影响和挑战 10 1.3 人工智能解决的主要问题 13 1.3.1 分类及预测 14 1.3.2 行为决策 14 1.3.3 数据生成 15 1.3.4 迁移学习 16 1.4 人工智能的主要学习方式 17 1.4.1 机器学习 17 1.4.2 深度学习 19 1.5 学习人工智能的意义 21 1.5.1 学习人工智能的必要性 21 1.5.2 学习人工智能知识的方式 22 参考文献 23 第二章 基于人工智能的数字图像识别技术与应用 24 2.1 数字图像识别概述 24 2.1.1 数字图像处理的概念及应用 24 2.1.2 数字图像识别的概念及应用 24 2.2 基于人工智能的数字图像识别新技术 27 2.2.1 数字图像的数据结构 27 2.2.2 卷积神经网络的工作原理简介 28 2.2.3 反向传播算法 31 2.2.4 三种典型用于数字图像检测的卷积神经网络模型简介 32 2.2.5 基于卷积神经网络的手势图像识别 35 2.3 深度神经网络在数字图像处理中的典型应用 38 2.3.1 ResNet实现图像识别 39 2.3.2 DenseNet实现图像识别 39 2.3.3 简单残差密集去雨网络(SRDN) 40 2.3.4 对比算法及结果展示 42 2.4 几种图像智能目标跟踪算法简介 48 2.4.1 智能图像目标跟踪概述 48 2.4.2 智能图像目标跟踪的主要方法 48 2.4.3 三种典型的用于图像目标跟踪的卷积神经网络模型简介 50 2.5 智能数字图像识别技术的主要应用领域 56 2.6 智能数字图像识别技术的未来展望 58 参考文献 58 第三章 基于人工智能的语音识别基本 理论与技术 63 3.1 语音识别概述 63 3.2 语音识别基础知识 63 3.2.1 人耳的结构与声音 63 3.2.2 声波的获取与存储——模拟方法 65 3.2.3 声波的获取与存储——数字方法 66 3.3 语音识别基本原理 68 3.4 传统语音识别方法 71 3.4.1 基于模板匹配的动态时间规整 71 3.4.2 矢量量化 72 3.4.3 隐式马尔科夫模型 73 3.5 基于人工智能的当代语音识别方法 74 3.5.1 基于BP神经网络的语音识别 74 3.5.2 基于深度学习和深度神经网络的语音识别 76 3.5.3 基于循环神经网络与长短时记忆单元的语音识别 77 3.5.4 基于卷积神经网络的语音识别 78 3.6 语音识别的应用 79 3.6.1 语音智能交互 79 3.6.2 语音机器翻译 79 3.6.3 智能家居家电和无人汽车领域 80 3.6.4 安全防盗领域 80 3.6.5 同声传译 81 3.7 语音识别技术的未来展望 81 参考文献 83 第四章 基于人工智能的大数据挖掘 85 4.1 大数据的基本概念与产业发展趋势 85 4.2 大数据挖掘的基本理论与技术 87 4.2.1 数据挖掘概述 87 4.2.2 数据挖掘框架 90 4.2.3 数据挖掘的基本步骤 91 4.3 大数据挖掘的典型应用 92 4.3.1 市场营销领域的应用 92 4.3.2 金融投资行业的应用 94 4.3.3 教育领域的应用 95 4.3.4 税务行业的应用 97 4.3.5 多媒体数据挖掘的应用 99 参考文献 99 第五章 智能控制理论与技术及其应用 103 5.1 自动控制的起源与发展概述 103 5.2 经典控制的基本理论与技术 104 5.2.1 前馈控制系统 104 5.2.2 反馈控制系统 104 5.2.3 开环控制系统 105 5.2.4 自动控制系统的性能要求 105 5.3 自动控制的应用领域 106 5.4 现代控制的基本理论与技术 107 5.4.1 线性系统理论 108 5.4.2 系统辨识 109 5.4.3 *优控制 109 5.4.4 自适应控制 110 5.5 智能控制的基本理论与技术 111 5.5.1 智能控制的发展历史简介 111 5.5.2 智能控制的基本内容 112 5.5.3 智能控制的主要应用领域 119 5.6 智能控制的典型应用 120 5.6.1 无人驾驶 120 5.6.2 无人机集群 126 参考文献 132 第六章 智能机器人技术与应用 135 6.1 智能机器人的发展历程 135 6.1.1 智能机器人的定义 135 6.1.2 智能机器人的诞生与发展历程 136 6.1.3 智能机器人的发展趋势 140 6.2 智能机器人的类别与功能 141 6.3 智能机器人的基本技术简介 142 6.3.1 传感器技术 142 6.3.2 智能认知与感知 145 6.3.3 规划与决策 147 6.3.4 动力学与控制 148 6.3.5 人机交互 149 6.4 智能机器人的应用 149 6.4.1 极端环境与军事应用 149 6.4.2 医学领域应用 152 6.4.3 物流运输应用 154 6.4.4 家居服务应用 155 参考文献 156 第七章 脑机接口技术及其应用 159 7.1 脑机接口技术的基本概念 159 7.2 脑机接口技术的发展历程 161 7.3 脑机接口技术概述 166 7.3.1 传感器技术 166 7.3.2 脑意念与控制技术 168 7.4 人机交互 170 7.4.1 人机交互系统 170 7.4.2 人机交互系统的发展历史 170 7.4.3 人机交互系统的发展趋势 171 7.5 互联网大脑 172 7.5.1 互联网大脑系统 172 7.5.2 互联网大脑发展简史与趋势 173 7.6 脑机接口技术的应用领域与市场前景 175 7.6.1 脑机接口技术在医疗健康领域的应用 175 7.6.2 脑机接口技术在娱乐领域的应用 176 7.6.3 脑机接口技术在教育领域的应用 177 7.6.4 脑机接口技术在智能家居领域的应用 177 7.6.5 脑机接口技术在军事领域的应用 177 7.7 脑机接口技术展望 178 7.7.1 脑机接口技术未来展望 178 7.7.2 脑机接口技术已成全球科技竞争战略高地 178 参考文献 179 第八章 人工智能的主要应用领域 181 8.1 智慧城市管理 181 8.1.1 智慧城市管理概述 181 8.1.2 智慧城市管理的内涵 181 8.1.3 智慧城市管理的内容与技术 182 8.2 智慧旅游 186 8.2.1 智慧旅游概述 186 8.2.2 智慧旅游的基本理论与技术 189 8.2.3 智慧旅游平台总体架构设计 190 8.2.4 智慧旅游大数据平台应用 192 8.3 智慧医疗 193 8.3.1 智慧医疗的发展历程 193 8.3.2 智慧医疗系统的组成 194 8.3.3 智慧医疗的优点与特点 196 8.3.4 智慧医疗的典型应用 196 8.4 智能家居 198 8.4.1 智能家居概述 198 8.4.2 智能家居技术与平台 198 8.5 人工智能在军事和战争领域的应用 201 8.5.1 概述 201 8.5.2 基于人工智能的主要作战形态与模式 202 8.5.3 人工智能使军事智能化具有控制思想与行动的双重能力 203 8.5.4 人工智能在军事和战争中取得的主要进展 203 8.6 人工智能在5G中的应用场景 204 8.6.1 5G技术简介 204 8.6.2 人工智能与5G融合的应用场景 208 参考文献 210 附录 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知 213