人工智能
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169千字
字数
2022-08-01
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主编推荐语
一本人工智能入门类基础书
内容简介
当今时代，人工智能技术越来越受重视，影响着人类生活的方方面面，提高人工智能相关知识素养，十分有必要。
全书共10章，内容包括人工智能概述、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音处理及应用、计算机视觉处理及应用、自然语言处理及应用、知识图谱及应用、机器人、经典智能算法Python实现、展望等。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第1章 人工智能概述
- 1.1 初识人工智能
- 1.1.1 科幻片中描绘的人工智能
- 1.1.2 人工智能的基本概念
- 1.1.3 人工智能的发展历程
- 1.1.4 人工智能发展现状
- 1.2 人工智能的起源和发展
- 1.3 人工智能云服务
- 1.3.1 为什么人工智能需要迁移到云端
- 1.3.2 人工智能云服务的类型
- 1.3.3 人工智能云服务具体应用
- 1.4 人工智能未来发展趋势
- 1.5 本章小结
- 1.6 课后习题
- 第2章 机器学习
- 2.1 认识机器学习
- 2.1.1 机器学习的定义
- 2.1.2 机器学习发展历程
- 2.1.3 机器学习算法的分类
- 2.1.4 机器学习的基本流程
- 2.2 机器学习常用算法
- 2.2.1 线性回归
- 2.2.2 K-最近邻算法
- 2.2.3 决策树
- 2.2.4 支持向量机
- 2.2.5 K-means算法
- 2.3 机器学习的应用场景
- 2.4 案例实训
- 2.4.1 监督学习案例：计算机学习计算平均分
- 2.4.2 无监督学习案例：K-means算法实现
- 2.5 本章小结
- 2.6 课后习题
- 第3章 人工神经网络与深度学习
- 3.1 人工神经网络简介
- 3.1.1 神经元结构
- 3.1.2 人工神经网络发展历程及结构
- 3.2 深度学习简介
- 3.2.1 深度神经网络
- 3.2.2 卷积神经网络发展历程及原理
- 3.2.3 经典深度学习模型
- 3.3 主流深度学习框架及使用
- 3.3.1 TensorFlow
- 3.3.2 PyTorch
- 3.3.3 Caffe
- 3.3.4 PaddlePaddle
- 3.4 应用场景
- 3.4.1 在信息领域的应用
- 3.4.2 在医学中的应用
- 3.4.3 在经济领域的应用
- 3.4.4 在交通领域的应用
- 3.4.5 在心理学领域的应用
- 3.5 案例实训
- 3.5.1 安装配置Anaconda
- 3.5.2 TensorFlow安装及使用
- 3.6 本章小结
- 3.7 课后习题
- 第4章 智能语音处理及应用
- 4.1 语音基本知识
- 4.2 语音识别
- 4.2.1 语音识别的概念
- 4.2.2 语音识别的工作原理
- 4.2.3 语音识别系统的实现
- 4.2.4 语音识别的应用
- 4.3 语音合成
- 4.3.1 语音合成的概念
- 4.3.2 语音合成的应用
- 4.4 声纹识别
- 4.4.1 什么是声纹
- 4.4.2 声纹识别技术
- 4.5 应用场景
- 4.6 现状及未来展望
- 4.7 案例实训
- 4.8 本章小结
- 4.9 课后习题
- 第5章 计算机视觉处理及应用
- 5.1 人眼视觉
- 5.1.1 人眼生理结构
- 5.1.2 人眼视觉特性
- 5.1.3 人眼立体视觉
- 5.2 颜色学
- 5.3 图像处理基础知识
- 5.3.1 图像的种类
- 5.3.2 数字图像处理概述
- 5.3.3 图像数字化
- 5.3.4 数字图像类型及其常见格式
- 5.3.5 数字图像处理技术
- 5.4 计算机视觉系统
- 5.4.1 计算机视觉技术处理图像的一般流程
- 5.4.2 计算机视觉关键技术
- 5.4.3 机器视觉技术
- 5.5 计算机视觉技术应用
- 5.5.1 人脸识别
- 5.5.2 图像识别
- 5.5.3 文字识别
- 5.5.4 人体行为分析及应用
- 5.6 应用场景
- 5.6.1 视频/监控分析
- 5.6.2 工业视觉检测
- 5.6.3 医疗影像诊断
- 5.7 案例实训
- 5.8 本章小结
- 5.9 课后习题
- 第6章 自然语言处理及应用
- 6.1 自然语言处理概述
- 6.1.1 自然语言处理的发展
- 6.1.2 自然语言处理的一般流程
- 6.1.3 自然语言处理的研究内容
- 6.2 自然语言处理技术
- 6.2.1 词法分析
- 6.2.2 句法分析
- 6.2.3 语义和语用分析
- 6.2.4 自然语言处理技术难点
- 6.3 应用场景
- 6.3.1 机器翻译
- 6.3.2 垃圾邮件分类
- 6.3.3 信息抽取
- 6.3.4 文本情感分析
- 6.3.5 智能问答
- 6.3.6 智能语音助手
- 6.3.7 个性化推荐
- 6.4 案例实训
- 6.5 本章小结
- 6.6 课后习题
- 第7章 知识图谱及应用
- 7.1 知识图谱的概念
- 7.1.1 知识图谱的定义
- 7.1.2 知识图谱的表示
- 7.1.3 知识图谱技术的发展历程
- 7.2 知识图谱的特点
- 7.3 知识图谱构建
- 7.3.1 业务问题定义
- 7.3.2 数据的收集与预处理
- 7.3.3 知识图谱的设计
- 7.3.4 知识图谱的数据存储
- 7.3.5 上层应用的开发与系统评估
- 7.4 应用场景
- 7.5 案例实训
- 7.6 本章小结
- 7.7 课后习题
- 第8章 机器人
- 8.1 机器人概述
- 8.1.1 机器人的发展
- 8.1.2 机器人的定义
- 8.1.3 机器人的基本组成部分
- 8.2 机器人的关键技术
- 8.2.1 机器人感知和估计技术
- 8.2.2 运动规划和控制技术
- 8.2.3 机器人设计及驱动技术
- 8.2.4 机器人学习技术
- 8.2.5 人工智能推理技术
- 8.2.6 机器人系统架构及编程
- 8.3 机器人的分类及应用
- 8.3.1 根据机器人的任务完成方式分类
- 8.3.2 根据机器人的应用领域分类
- 8.4 机器人的发展展望
- 8.5 案例实训
- 8.6 本章小结
- 8.7 课后习题
- 第9章 经典智能算法Python实现
- 9.1 决策的窍门
- 9.1.1 如何决策最有效率
- 9.1.2 利用“决策树”开发一个人工智能的信用卡审批系统
- 9.1.3 处理数据的瑕疵及特征工程
- 9.1.4 编程完成决策树的项目应用
- 9.2 亦步亦趋的刻画
- 9.2.1 线性回归的实例：计算连锁店消暑饮料的送货量
- 9.2.2 求解模型
- 9.2.3 表达拟合结果和趋势
- 9.2.4 模型可用性的度量
- 9.2.5 线性回归的扩展
- 9.3 楚河汉界的划分
- 9.3.1 划分边界的一般规律
- 9.3.2 找出考试的通关秘籍
- 9.3.3 用核函数处理非线性可分的数据
- 9.3.4 数据可视化
- 9.3.5 支持向量机的项目应用
- 9.4 本章小结
- 9.5 课后习题
- 第10章 展望
- 10.1 人工智能的发展趋势
- 10.1.1 人工智能的发展方向
- 10.1.2 人工智能的发展态势
- 10.2 人工智能发展面临的问题和挑战
- 10.2.1 人工智能对安全性的挑战
- 10.2.2 人工智能对社会伦理的挑战
- 10.2.3 人工智能对劳动力市场的挑战
- 10.2.4 人工智能与法律
- 10.2.5 人工智能时代的数字不平等
- 10.3 人工智能时代的新思考
- 10.3.1 人工智能时代的新经济增长
- 10.3.2 人工智能时代的新型教育模式
- 10.3.3 人工智能时代的新型劳动力市场
- 10.3.4 降低人工智能带来的负面影响
- 10.4 本章小结
- 10.5 课后习题
- 附录 讯飞开放平台介绍
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出版方
北京大学出版社
北京大学出版社是在1979年，经国家出版事业管理局同意，教育部批准成立的，恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量，同时积极争取国内外专家学者的合作支持，出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪，捕捉信息，及时修订，以跟上各学科的最新发展，反映该学科研究的最新成果，保持北大版教材的领先地位。
