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人工智能通识(人工智能等级考试一级教程)

人工智能通识(人工智能等级考试一级教程)

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图文详情
  • ISBN:9787115590541
  • 装帧:简裝本
  • 版次:1
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 印刷次数:1
  • 开本:16开
  • 页数:166
  • 出版时间:2022-07-01
  • 条形码:9787115590541 ; 978-7-115-59054-1

本书特色

《人工智能等级考试*级教程 人工智能通识》面向我*人工智能的通识教育与*业技术人才的培养。*书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能等级考试*级教程 人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时,尽量回避了相关的复杂模型和算法设计,方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外,书中每章*设计了*些思考与练习的题目,以便读者在课堂练习和研讨中使用。 《人工智能等级考试*级教程 人工智能通识》适合具有*中及以上数学基础的学生,*括各类职业院校、应用型本科非计算机*业的学生阅读,也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士阅读。

内容简介

本书面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。全书在介绍人工智能的基本原理时,尽量回避了相关的复杂模型和算法设计,方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外,书中每章都设计了一些思考与练习的题目,以便读者在课堂练习和研讨中使用。
本书适合具有高中及以上数学基础的学生,包括各类职业院校、应用型本科非计算机专业的学生阅读,也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士阅读。

目录

*篇 人工智能的基本理论
*章 人工智能概述 2
*.* 什么是人工智能 4
*.*.* 达*茅斯会议与人工智能的诞生 4
*.*.2 “人工”和“智能”的*结合 5
*.*.3 “*面”人工智能和“*分”人工智能 6
思考与练习*-* 怎样理解人工智能 7
*.2 人工智能的发展历史 7
*.2.* “前”人工智能*段 8
*.2.2 人工智能的起步*段 9
*.2.3 人工智能的瓶颈期 *0
*.2.4 人工智能的复苏期 **
*.2.5 人工智能的繁荣期 *2
*.3 实现人工智能的多种研究学派 *3
*.3.* “智能的黑箱”——符号主义学派 *3
思考与练习*-2 “中文屋”的悖论 *4
*.3.2 “黑箱的内*”——连接主义学派 *5
*.3.3 “动作和控制”——行为主义学派 *7
*.4 人工智能对社会生活的影响 *8
*.5 本章内容小结 *9
*.6 本章练习题 *9
2章 问题求解和知识工程 2*
2.* 搜索技术和问题求解 23
2.*.* 问题求解——按照既定的步骤作 23
思考与练习2-* 传统查找和问题求解 24
思考与练习2-2 地图中路径的搜索技术 25
2.*.2 盲目搜索技术 26
思考与练习2-3 如何理解深度*先算法和广度*先算法 28
2.*.3 启发式搜索技术 28
思考与练习2-4 非启发式搜索和启发式搜索的对比 29
2.2 知识在计算机内的表示方式 30
2.2.* 陈述性知识和过程性知识 3*
思考与练习2-5 语义网络基本形式 32
2.2.2 从已知到未知的逻辑推理 32
2.2.3 通过计算机实现推理的过程 33
2.3 像*家*样解决问题 35
2.3.* *家系统的发展历程 35
2.3.2 *家系统的基本结构 36
思考与练习2-6 *家系统的*种模拟 37
2.4 从*家系统到知识工程 38
2.4.* 知识工程和*家系统的区别 38
2.4.2 知识工程的知识处理过程 39
2.4.3 互联网时代的知识图谱 40
2.5 本章内容小结 4*
2.6 本章练习题 42
3章 人工*经网络、机器学习和深度学习 44
3.* *经元细胞的数字化模型 46
3.*.* *经元细胞和感知机 46
3.*.2 感知机的分类判断模型 49
3.*.3 扩展——感知机如何学会正确分类 50
思考与练习3-* 感知机的模拟运行 5*
3.2 人工*经网络——生物*经网络的数字化 52
3.2.* 从单层感知机到多层感知机 52
思考与练习3-2 多层感知机的应用 54
3.2.2 人工*经网络的基本功能*点 55
3.2.3 卷积*经网络的*势和*点 57
3.3 机器学习——机器的自我适应 58
3.3.* 机器学习的发展和分类 58
3.3.2 监督学习和*监督学习 59
思考与练习3-3 监督学习和*监督学习 6*
3.3.3 机器学习的应用 6*
3.4 深度学习——机器学习的进*步发展 62
3.4.* 深度学习的发展及其*点 63
3.4.2 深度学习与机器学习的异同 64
3.4.3 深度学习的应用和发展 66
3.5 本章内容小结 66
3.6 本章练习题 67
2篇 人工智能的应用
4章 图像识别与人工智能 70
4.* 计算机内图像的数字化表示 72
4.*.* 人眼成像的原理 72
4.*.2 图像数字化的基本原理 73
思考与练习4-* 数码相机中的CMOS成像原理 74
4.*.3 扩展——数字图像的基本属性和*征 75
思考与练习4-2 数字图像的颜色表示 76
4.*.4 扩展——数字图像的存储格式 77
4.2 图像分割——选择图像中的“物” 78
4.2.* 图像分割技术的意义和*点 78
4.2.2 基于阈值的图像分割方法 79
4.2.3 基于区域的图像分割方法 8*
思考与练习4-3 基于阈值和区域的图像分割方法演示 82
4.2.4 基于边缘的图像分割方法 83
4.2.5 基于深度学习的图像分割方法 84
4.3 图像识别——辨别图像中的“物” 85
4.3.* 对待识别物体的*征提取 85
4.3.2 通过对*征的分类识别物体 86
4.3.3 图像识别中的支持向量机分类 88
4.4 本章内容小结 90
4.5 本章练习题 90
5章 语音识别与人工智能 93
5.* 声音的本质和声音的三要素 95
5.2 声音的数字化转换和处理 96
5.2.* 模拟信号到数字信号的转换过程 96
5.2.2 扩展——音频的数字化编码技术 99
5.2.3 扩展——常见的音频文件格式 *00
5.3 语音识别——针对语言的处理过程 *0*
5.3.* 语音识别的分类和技术*点 *0*
5.3.2 语音识别从声音到文字的转换过程 *02
5.3.3 针对声音频率*性的频谱分析技术 *04
5.4 自然语言处理——从听见到听懂 *05
5.4.* 自然语言处理简介 *06
5.4.2 自然语言处理的功能和意义 *07
思考与练习 自然语言处理中的分词和语义分析 *07
5.4.3 自然语言处理与人工智能技术 *08
5.5 本章内容小结 *09
5.6 本章练习题 *09
6章 机器人和智能体 **2
6.* 硬件类型的机器人学 **4
6.*.* 机器人学的简要发展史 **4
6.*.2 机器人的主要类型和区别 **5
6.*.3 机器人的基本结构模块和组成 **6
6.*.4 传感器的原理与应用 **7
6.*.5 从传感器到机器人的感觉器官 **9
思考与练习6-* 自动驾驶中的传感器 *20
6.2 软件类型的智能体 *2*
思考与练习6-2 智能体的应用 *22
6.3 硬件机器人的结构和组建案例 *23
思考与练习6-3 如何增强智能小车的功能 *28
6.4 本章内容小结 *29
6.5 本章练习题 *29
3篇 人工智能的融合扩展
7章 大数据与人工智能 *32
7.* 数据、信息及数据管理 *34
7.*.* 如何从数据中获取信息 *34
思考与练习7-* 数据和信息的关系 *35
7.*.2 规模化数据的结构化管理 *36
思考与练习7-2 数据库系统的应用 *37
7.*.3 从结构化数据库到大数据技术 *38
7.*.4 大数据技术中的信息加工和知识获取 *39
思考与练习7-3 应用数据分析获取有效信息的*案例 *4*
思考与练习7-4 根据学生的考试成绩改进教学 *4*
7.2 人工智能和大数据的技术融合 *42
7.3 大数据技术的应用与展望 *44
7.4 本章内容小结 *44
7.5 本章练习题 *45
8章 物联网、云计算和区块链 *46
8.* “万物互联”的物联网技术 *48
8.*.* “万物互联”的概念及其发展 *48
8.*.2 “物”是如何连接网络的? *49
8.*.3 关于“物”的个性化数据采集 *5*
思考与练习8-* 共享出行中的物联网应用 *52
8.*.4 “物”的个性化数据处理技术 *52
8.*.5 物联网在日常生活中的应用 *54
思考与练习8-2 物联网在智能家居中的应用 *54
8.2 基于网络技术的云计算 *55
8.2.* 云计算的概念和发展 *55
8.2.2 从硬件到软件——云计算的三种服务模式 *57
思考与练习8-3 如何理解云计算的三种服务模式 *58
8.2.3 云计算的应用*势和发展前景 *59
思考与练习8-4 云计算在社会生活中的典型应用 *59
8.3 区块链——数据的链状化管理技术 *59
8.3.* 区块链技术如何实现区块数据存储 *60
8.3.2 灵活、开放和*的区块化存储 *6*
8.3.3 区块链的三种拓展方向 *62
8.3.4 区块链技术的应用*势和发展前景 *63
思考与练习8-5 区块链、物联网、云计算和人工智能 *64
8.4 本章内容小结 *64
8.5 本章练习题 *65
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作者简介

曹良亮,北京师范大学教育技术学院,理学博士,*级工程师,长期从事计算机教学工作,主要研究方向是计算机教育应用。

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