人工智能导论

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版权信息

内 容 提 要

编委会

序一 拥抱万亿智能互联未来

序二

前言

01 绪论

1.0 学习导言

1.1 生命与智能

1.2 人工智能的历史

1.3 人工智能学科交叉与融合

1.4 人工智能实现方法

1.5 人工智能主要研究内容

1.6 人工智能发展趋势

1.7 本书主要学习内容

1.8 本章小结

1.9 习题

02 人工智能的哲学观

2.0 学习导言

2.1 从哲学角度理解人工智能

2.2 人工智能局限性的认识

2.3 科幻影视作品中的人工智能

2.4 本章小结

2.5 习题

03 脑科学基础

3.0 学习导言

3.1 大脑的初步认识

3.2 脑神经系统

3.3 脑的视觉与信息处理机制

3.4 脑的记忆与信息处理机制

3.5 脑的学习机制

3.6 脑功能新发现

3.7 本章小结

3.8 习题

04 人工神经网络

4.0 学习导言

4.1 如何构建人工神经网络

4.2 神经网络的训练—反向传播算法

4.3 生成深度神经网络

4.4 卷积神经网络原理

4.5 循环神经网络

4.6 长短时记忆网络

4.7 本章小结

4.8 习题

05 机器学习

5.0 学习导言

5.1 机器学习能否实现机器智能

5.2 机器学习的类型和应用

5.3 监督学习与无监督学习

5.4 深度学习

5.5 强化学习

5.6 迁移学习

5.7 机器创造

5.8 本章小结

5.9 习题

06 感知智能

6.0 学习导言

6.1 数字图像处理技术

6.2 计算机视觉与机器视觉

6.3 模式识别与图像分类

6.4 人脸识别

6.5 深度学习在目标检测与识别中的应用

6.6 无人驾驶汽车的环境感知

6.7 本章小结

6.8 习题

07 认知智能

7.0 学习导言

7.1 逻辑推理

7.2 知识表示

7.3 搜索技术

7.4 知识图谱

7.5 认知计算

7.6 本章小结

7.7 习题

08 语言智能

8.0 学习导言

8.1 语言与认知

8.2 自然语言处理

8.3 智能问答系统

8.4 聊天机器人

8.5 语音识别

8.6 机器翻译

8.7 本章小结

8.8 习题

09 机器人

9.0 学习导言

9.1 机器人与行为智能

9.2 工业机器人

9.3 移动机器人

9.4 无人飞行器

9.5 水下机器人

9.6 太空机器人

9.7 人形机器人

9.8 机器动物

9.9 软体机器人

9.10 微型机器人

9.11 群体机器人

9.12 认知发展机器人

9.13 本章小结