基本信息

书名:人工智能导论

定价：49.8元

作者:李铮,黄源,蒋文豪

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2021-05-01

ISBN：9787115560438

字数：

页码：199

版次：

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

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内容提要

本书主要讲述人工智能的基础知识与基础理论，并通过大量的人工智能应用帮助读者快速了解人工智能相关技术。本书共10章，分别为人工智能概述、人工智能基础知识、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、人工智能技术应用场景、智能机器人和人工智能的挑战与未来。本书内容丰富，讲解细致，注重技术发展变化。
本书既可作为高校大数据专业、云计算专业、人工智能技术专业、信息管理专业、计算机网络专业的教材，又可作为人工智能与大数据爱好者的参考书。

目录

章人工智能概述1
1．1人工智能简介1
1．1．1人工智能的定义1
1．1．2人工智能的特点2
1．1．3人工智能的分类2
1．2人工智能的起源与发展3
1．2．1人工智能的历史3
1．2．2我国的人工智能发展现状5
1．3人工智能的研究内容6
1．3．1认知建模6
1．3．2知识表示6
1．3．3知识应用7
1．3．4推理7
1．3．5机器感知7
1．3．6机器思维7
1．3．7机器学习8
1．3．8机器行为8
1．4人工智能领域的专家与代表性人物8
1．4．1艾伦 图灵8
1．4．2斯图尔特 罗素8
1．4．3斯蒂芬 霍金9
1．4．4贾斯汀 卡塞尔9
1．4．5约翰 麦卡锡9
1．4．6吴恩达9
1．4．7德米什 哈萨比斯10
1．5人工智能研究的主要学派10
1．5．1符号主义10
1．5．2连接主义10
1．5．3行为主义11
1．6人工智能的应用11
1．6．1专家系统11
1．6．2自然语言处理12
1．6．3博弈12
1．6．4搜索13
1．6．5感知问题13
1．6．6模式识别13
1．6．7机器人学13
1．7小结14
1．8习题14
第2章人工智能基础知识15
2．1人工智能的数学基础15
2．1．1微积分15
2．1．2线性代数16
2．1．3概率论与数理统计16
2．1．4化理论17
2．1．5形式逻辑17
2．2人工智能的常用工具17
2．2．1TensorFlow17
2．2．2Mahout18
2．2．3Torch18
2．2．4Spark MLlib18
2．2．5Keras18
2．2．6CNTK18
2．3数据采集19
2．3．1数据采集的概念19
2．3．2数据采集的常见方法19
2．4数据存储21
2．4．1数据存储的概念21
2．4．2数据存储的方式21
2．5数据清洗23
2．5．1数据清洗的概念23
2．5．2数据清洗的原理24
2．5．3数据清洗的应用领域25
2．5．4数据清洗的评估25
2．6数据分析26
2．6．1大数据分析概述26
2．6．2大数据分析的主要类型26
2．6．3数据挖掘27
2．6．4数据可视化29
2．7小结32
2．8习题32
第3章机器学习34
3．1机器学习概述34
3．1．1机器学习简介34
3．1．2机器学习的发展35
3．1．3机器学习的应用前景36
3．1．4机器学习的未来37
3．2机器学习的分类37
3．2．1监督学习38
3．2．2无监督学习39
3．2．3半监督学习40
3．2．4迁移学习40
3．2．5强化学习41
3．3机器学习常用算法42
3．3．1回归算法42
3．3．2聚类算法46
3．3．3降维算法49
3．3．4决策树算法50
3．3．5贝叶斯算法51
3．3．6支持向量机算法53
3．3．7关联规则算法54
3．3．8遗传算法57
3．4小结60
3．5习题61
第4章深度学习62
4．1神经网络62
4．1．1神经网络简介62
4．1．2神经网络发展历史63
4．1．3单个神经元64
4．1．4神经网络的结构64
4．1．5神经网络的学习65
4．1．6激活函数66
4．1．7损失函数68
4．2感知机68
4．2．1感知机简介68
4．2．2多层感知机69
4．3卷积神经网络70
4．3．1卷积神经网络简介70
4．3．2卷积神经网络的结构71
4．3．3常用的卷积神经网络72
4．4循环神经网络74
4．4．1循环神经网络简介74
4．4．2循环神经网络的结构74
4．4．3常用的循环神经网络75
4．5生成对抗网络76
4．5．1生成对抗网络简介76
4．5．2生成对抗网络的结构76
4．5．3常用的生成对抗网络77
4．6深度学习的应用78
4．6．1AlphaGo Zero78
4．6．2自动驾驶80
4．7小结81
4．8习题82
第5章计算机视觉83
5．1计算机视觉概述83
5．1．1计算机视觉简介83
5．1．2计算机视觉的发展历史84
5．1．3计算机视觉研究的意义85
5．1．4计算机视觉的应用及面临的挑战85
5．2图像分类88
5．2．1图像分类简介88
5．2．2图像分类算法88
5．3目标检测91
5．3．1目标检测简介91
5．3．2目标检测框架模型91
5．4图像分割94
5．4．1图像分割简介94
5．4．2图像分割算法95
5．5小结96
5．6习题96
第6章自然语言处理97
6．1自然语言处理简介97
6．1．1自然语言处理的定义97
6．1．2自然语言处理的发展历程98
6．1．3自然语言处理的研究方向99
6．1．4自然语言处理的一般工作原理100
6．2自然语言处理的组成101
6．3自然语言理解101
6．3．1自然语言理解的层次102
6．3．2词法分析103
6．3．3句法分析104
6．3．4语义分析105
6．4信息检索106
6．4．1信息检索简介107
6．4．2信息检索的发展历程107
6．4．3信息检索的特点108
6．4．4信息检索的基本原理108
6．4．5信息检索的类型108
6．4．6信息检索的应用110
6．5机器翻译111
6．5．1机器翻译的基本模式111
6．5．2统计机器翻译112
6．5．3机器翻译的应用113
6．6情感分析114
6．6．1情感分析概述115
6．6．2情感分析的定义115
6．6．3情感分析的任务115
6．6．4情感分析的应用117
6．6．5情感分析面临的困难与挑战119
6．7语音识别120
6．7．1语音识别的定义120
6．7．2语音识别的发展历程120
6．7．3语音识别的基本原理121
6．7．4语音识别的应用121
6．8自然语言处理面临的问题和展望124
6．8．1自然语言处理面临的问题124
6．8．2自然语言处理的展望125
6．9小结126
6．10习题127
第7章知识图谱128
7．1知识图谱简介128
7．1．1知识图谱的定义128
7．1．2知识图谱的发展历史129
7．1．3知识图谱的类型130
7．1．4知识图谱的重要性131
7．2知识表示和知识建模132
7．2．1知识表示132
7．2．2知识建模135
7．3知识抽取138
7．3．1实体抽取139
7．3．2关系抽取139
7．3．3属性抽取139
7．4知识存储140
7．4．1知识存储概述140
7．4．2知识存储方式140
7．4．3知识存储工具141
7．5知识融合142
7．5．1知识融合概述142
7．5．2知识融合过程142
7．6知识推理143
7．6．1知识图谱的表示143
7．6．2并行知识推理143
7．6．3实体关系知识推理144
7．6．4模式归纳知识推理144
7．7知识图谱的应用145
7．7．1语义搜索145
7．7．2问答系统146
7．8小结149
7．9习题150
第8章人工智能技术应用场景151
8．1智慧交通151
8．1．1智慧交通的概念151
8．1．2智慧交通中的人工智能应用152
8．1．3智慧交通中的核心技术153
8．2智慧电商155
8．2．1智慧电商的概念155
8．2．2智慧电商中的人工智能应用155
8．2．3智慧电商案例分析159
8．3160
8．3．1的概念160
8．3．2的发展历程160
8．3．3涵盖的内容161
8．3．4医学中的人工智能应用162
8．3．5的发展164
8．4智能制造164
8．4．1智能制造的概念164
8．4．2智能制造的特征164
8．4．3智能制造中的人工智能应用165
8．4．4智能制造的发展167
8．5小结168
8．6习题168
第9章智能机器人169
9．1智能机器人概述169
9．1．1机器人简介169
9．1．2认识智能机器人173
9．1．3智能机器人的发展现状174
9．1．4智能机器人的前景174
9．2智能机器人的核心技术175
9．2．1定位导航175
9．2．2人机交互180
9．3智能机器人的应用181
9．4小结184
9．5习题185
第10章 人工智能的挑战与未来186
10．1人工智能的挑战186
10．1．1数据186
10．1．2算法模型可解释性187
10．1．3业务场景理解188
10．1．4服务方式188
10．1．5投入产出比189
10．2人工智能对社会的影响189
10．2．1人工智能对教育与就业的影响190
10．2．2人工智能对隐私与安全的影响191
10．3人工智能的未来191
10．3．1人工智能未来的发展趋势192
10．3．2人工智能未来的技术发展方向193
10．3．3人工智能未来的应用趋势196
10．4小结197
10．5习题198
参考文献199

作者介绍

黄源，重庆航天职业技术学院计算机系副教授，主要研究项目及领域为网络通信、软件开发等，曾经出版《XML基础与案例教程》《HTML5+CSS3网页设计》《搜索引擎优化基础基础与实训教程》等教材。

序言