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人工智能概论
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人工智能概论

作者：周苏，王文主编
出版社：中国铁道出版社出版时间：2020-01-01
开本： 26cm 页数： 258页
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人工智能概论 版权信息

  • ISBN：9787113264031
  • 条形码：9787113264031 ; 978-7-113-26403-1
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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    计算机教材

人工智能概论 本书特色

人工智能是计算机科学的一个重要分支与应用。目前人工智能主要的研究与开发方向有模拟、延伸与扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及的技术与应用包括：大数据思维、知识表示、专家系统、机器学习、深度学习、机器人技术、图像识别、语音识别和自然语言处理等。本书系统、全面地介绍了人工智能的相关基本观念与知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识与应用技术，也对自然语言处理、神经网络与深度学习等内容进行了拓展，更辅以实例作为思维与动手实践的学习支架，帮助读者打好学习人工智能的知识基础。与本书配套的教学课件等文档可从www.tdpress.com/51eds 网站下载。本书适合作为高等院校相关专业的教材，也可作为对人工智能相关领域感兴趣的读者的学习

人工智能概论 内容简介

本书为《和谐型交流传动机车技术丛书》之一。全书共分十二章，分别为HXN5型内燃机车概述，机车总体，GEVO16型柴油机，辅助系统，牵引传动系统，辅助电气系统，微机网络控制系统，制动系统，车体，转向架，车载安全检测设备，机车使用与维护。本书可作为从事和谐系列交流传动机运用、检修、维护的专业人员的技术管理人员的学习培训教材，也可作为大专院校、科研院所的学习参考资料。

人工智能概论 目录

**部分　了解人工智能及其典型应用第1 章　绪论 ......................................................................................... 0031.1　人工智能的概念 ................................................................0041.1.1　人工智能的定义 ........................................................... 0051.1.2　强人工智能与弱人工智能 ............................................. 0061.2　人工智能发展历史 ............................................................0061.2.1　了解图灵和冯·诺依曼 ................................................. 0061.2.2　通用机器 .................................................................... 0071.2.3　人工智能学科的诞生 .................................................... 0081.2.4　人工智能的发展历程 .................................................... 0091.3　人工智能的研究 ................................................................0101.3.1　人工智能的研究领域 .................................................... 0101.3.2　人工智能在计算机上的实现方法.................................... 0121.4　人工智能的应用领域 .........................................................012第2 章　智慧城市与智能家居 ................................................................ 0172.1　智慧城市的概念 ................................................................0182.2　智慧城市及其他 ................................................................0202.2.1　智慧城市与数字城市 .................................................... 0202.2.2　智慧城市与智能城市 .................................................... 0212.2.3　智慧城市与智慧农业 .................................................... 0212.3　智慧城市的应用体系 .........................................................0222.4　智慧交通——智慧城市建设的必经之路 ................................0242.4.1　智慧交通是智慧城市的建设前提 ................................... 0242.4.2　轨道交通驾驶系统的发展 ............................................. 0252.4.3　轨道交通的无人驾驶模式 ............................................. 0262.5　智能家居 .........................................................................0272.5.1　家庭自动化 ................................................................. 0282.5.2　家庭网络 .................................................................... 0292.5.3　网络家电 .................................................................... 0292.5.4　智能家居的设计理念 .................................................... 029第3 章　智慧医疗与公共健康 ................................................................ 0333.1　数据智慧促进医疗与健康 ...................................................0353.1.1　循证医学的发展 ........................................................... 035CONTENTS 目 录II人工智能概论3.1.2　医疗保健新突破 .......................................................... 0363.1.3　超级大数据的*佳伙伴——搜索 .................................... 0383.1.4　数据决策的成功崛起 .................................................... 0403.2　智慧医疗的定义 ................................................................0403.2.1　智能时代的医疗信息 .................................................... 0413.2.2　智慧的医疗信息平台 .................................................... 0413.2.3　医疗体制改革 .............................................................. 0423.3　智慧医疗的组成 ................................................................0423.3.1　智慧医院系统 .............................................................. 0433.3.2　区域卫生系统 .............................................................. 0433.3.3　家庭健康系统 .............................................................. 0443.4　健康美好未来 ...................................................................044第4 章　新零售与客户服务 ................................................................... 0494.1　智慧新零售 ......................................................................0534.1.1　动因与政策背景 ........................................................... 0544.1.2　新零售的新观点 .......................................................... 0544.2　智能客户服务 ...................................................................0554.2.1　智能客服如何帮助企业 ................................................. 0554.2.2　研发智能客服需要克服的困难 ....................................... 0564.2.3　企业如何布局智能客服................................................. 0574.3　智能客服时代的人和机器分工 ............................................0584.3.1　用机器守住**触点 .................................................... 0584.3.2　让机器分发个性内容 .................................................... 0584.3.3　以机器优化人工服务 .................................................... 0594.4　智能客服——聊天机器人 ...................................................0594.4.1　聊天机器人系统的组成结构 .......................................... 0594.4.2　智能客服系统的组成结构 ............................................. 060第5 章　智慧地球之智慧教育 ................................................................ 0635.1　关于智慧地球 ...................................................................0655.1.1　智慧地球战略的主要内容 ............................................. 0655.1.2　智慧地球的三个重要维度与四个关键问题 ...................... 0655.2　教育新方向——智慧教育 ...................................................0665.2.1　智慧教育的定义 .......................................................... 0665.2.2　智慧校园是智慧教育的一部分 ....................................... 0675.2.3　建设智慧教室 .............................................................. 0685.2.4　智慧教学模式 .............................................................. 069III目　录5.3　智慧教育（系统）建设 ......................................................0695.4　智慧教育的内涵与特征 ......................................................0705.4.1　智慧教育的内涵 ........................................................... 0715.4.2　智慧教育的教育特征 .................................................... 0725.4.3　智慧教育的技术特征 .................................................... 074第6 章　人工智能与社会发展 ................................................................ 0796.1　创新发展与社会影响 .........................................................0806.1.1　人工智能发展的启示 .................................................... 0816.1.2　人工智能的发展现状与影响 .......................................... 0826.2　发展人工智能对社会的利与弊 ............................................0846.3　人工智能时代需要的人才 ...................................................0856.3.1　社会进步取代了传统劳动 ............................................. 0866.3.2　新创造的核心工作岗位 ................................................. 0866.3.3　未来*热门的五个岗位 ................................................. 0866.4　人工智能与安全 ................................................................0886.4.1　建立人工智能生态系统 ................................................. 0896.4.2　人才和基础设施短缺 .................................................... 0896.4.3　安全问题不容忽视 ....................................................... 0906.4.4　设定伦理要求 .............................................................. 0906.4.5　强力保护个人隐私 ....................................................... 091第二部分　基 础 知 识第7 章　大数据思维 .............................................................................. 0977.1　大数据与人工智能 ............................................................0997.2　思维转变之一：样本= 总体 ...............................................1007.2.1　小数据时代的随机采样 ................................................. 1007.2.2　大数据与乔布斯的癌症治疗 .......................................... 1017.2.3　全数据模式：样本= 总体 ............................................ 1027.3　思维转变之二：接受数据的混杂性 ......................................1027.3.1　允许不精确 ................................................................. 1037.3.2　纷繁的数据越多越好 .................................................... 1037.3.3　混杂性是标准途径 ....................................................... 1047.3.4　5% 的数字数据与95% 的非结构化数据.......................... 1057.4　思维转变之三：数据的相关关系 .........................................1067.4.1　关联物，预测的关键 .................................................... 1067.4.2　“是什么”，而不是“为什么” ........................................ 1077.4.3　通过因果关系了解世界 ................................................. 108IV人工智能概论7.4.4　通过相关关系了解世界 ................................................. 108第8 章　知识表示 ...................................................................................1158.1　知识表示的概念 ................................................................1238.1.1　知识的定义 ................................................................. 1238.1.2　知识表示方法 .............................................................. 1258.1.3　表示方法的选择 .......................................................... 1268.2　图形草图 .........................................................................1288.3　图和哥尼斯堡桥问题 .........................................................1298.4　搜索树（决策树） ..............................................................1308.5　产生式系统 ......................................................................1308.6　面向对象 .........................................................................1318.7　框架法 ............................................................................1328.8　语义网络 .........................................................................1338.8.1　语义网络表示 .............................................................. 1338.8.2　知识图谱 .................................................................... 134第三部分　基于知识的系统第9 章　专家系统 .................................................................................. 1419.1　专家系统及其发展 .............................................................1449.1.1　在自己的领域里作为专家 ............................................. 1459.1.2　五个技能获取阶段 ....................................................... 1469.1.3　专家的特点 ................................................................. 1479.1.4　专家系统的特征 .......................................................... 1489.1.5　建立专家系统要思考的问题 .......................................... 1489.2　知识工程 .........................................................................1509.3　知识获取 .........................................................................1519.4　专家系统的结构 ................................................................1529.4.1　知识库 ....................................................................... 1539.4.2　推理机 ....................................................................... 1539.4.3　其他部分 .................................................................... 1539.5　经典的专家系统 ................................................................1549.5.1　DENDRAL 专家系统 .................................................... 1549.5.2　振动故障诊断的专家系统 ............................................. 1559.5.3　自动牙科识别 .............................................................. 155V目　录第10 章　机器学习 ................................................................................ 15910.1　机器学习的概念 ..............................................................16110.1.1　机器学习的发展 ......................................................... 16110.1.2　机器学习的定义 ......................................................... 16310.2　机器学习的学习类型 ........................................................16510.2.1　监督学习 .................................................................. 16510.2.2　无监督学习 ............................................................... 16510.2.3　强化学习 .................................................................. 16610.3　机器学习的算法 ..............................................................16610.3.1　算法的定义 ............................................................... 16610.3.2　回归算法 .................................................................. 16810.3.3　基于实例的算法......................................................... 16810.3.4　决策树算法 ............................................................... 16810.3.5　贝叶斯算法 ............................................................... 16910.3.6　聚类算法 .................................................................. 16910.3.7　神经网络算法 ............................................................ 16910.4　机器学习的基本结构 ........................................................16910.5　机器学习的分类 ..............................................................17010.5.1　基于学习策略的分类 .................................................. 17010.5.2　基于所获取知识的表示形式分类 ................................. 17110.5.3　按应用领域分类 ........................................................ 17210.5.4　综合分类 .................................................................. 17210.6　机器学习的应用 ..............................................................17310.6.1　应用于物联网 ............................................................ 17310.6.2　应用于聊天机器人 ..................................................... 17410.6.3　应用于自动驾驶 ......................................................... 174第11 章　深度学习 ................................................................................ 17711.1　了解神经网络 .................................................................17811.1.1　人脑神经的研究 ......................................................... 17911.1.2　人工神经网络的研究 .................................................. 17911.1.3　神经网络理解图片 ..................................................... 18111.2　深度学习的概念 ..............................................................18211.2.1　深度学习的意义 ......................................................... 18311.2.2　深度的定义 ............................................................... 18611.2.3　深度学习的核心思路 .................................................. 187VI人工智能概论11.2.4　深度学习的实现 ......................................................... 18711.3　机器学习和深度学习 ........................................................189第四部分　高 级 专 题第12 章　机器人技术 ............................................................................ 19712.1　划时代的计划 .................................................................19912.1.1　划时代的阿波罗计划 .................................................. 19912.1.2　机器人学中新的标准问题 ........................................... 20012.2　机器感知 ........................................................................20112.2.1　机器智能与智能机器 .................................................. 20212.2.2　机器思维与思维机器 .................................................. 20212.2.3　机器行为与行为机器 .................................................. 20212.3　机器人的概念 .................................................................20212.3.1　机器人的发展 ............................................................ 20312.3.2　机器人的定义与“三原则” .......................................... 20412.3.3　机器人的分类 ............................................................ 20412.4　机器人的技术问题 ...........................................................20512.4.1　机器人的组成 ............................................................ 20512.4.2　机器人的运动 ............................................................ 20712.4.3　机器人大狗 ............................................................... 20812.5　智能制造 ........................................................................20912.5.1　智能制造的定义 ......................................................... 20912.5.2 　综合特征 ................................................................. 21212.5.3　智能技术 .................................................................. 21212.5.4　测控装置 .................................................................. 21312.5.5　运作过程 .................................................................. 214第13 章　智能图像处理 ......................................................................... 21713.1　模式识别 .......................................................................21913.2　图像识别 .......................................................................22013.2.1　人类的图像识别能力 .................................................. 22113.2.2　图像识别的基础 ......................................................... 22113.2.3　计算机图形识别模型 .................................................. 22213.2.4　图像识别的发展 ......................................................... 223VII目　录13.3　机器视觉与图像处理 .......................................................22313.3.1　机器视觉的发展 ......................................................... 22413.3.2　图像处理 .................................................................. 22413.3.3　计算机视觉 ............................................................... 22513.3.4　计算机视觉与机器视觉的区别 ..................................... 22613.3.5　神经网络的图像识别技术 ............................................ 22713.4　图像识别技术的应用 .......................................................22713.4.1　机器视觉的行业应用 .................................................. 22713.4.2　检测与机器人视觉应用 ............................................... 22813.4.3　应用案例：布匹质量检测 ............................................ 22913.5　智能图像处理技术 ...........................................................23013.5.1　图像采集 ................................................................... 23113.5.2　图像预处理 ............................................................... 23113.5.3　图像分割................................................................... 23113.5.4　目标识别和分类 ......................................................... 23113.5.5　目标定位和测量 ......................................................... 23213.5.6　目标检测和跟踪 ......................................................... 232第14 章　自然语言处理 ......................................................................... 23514.1　语言的问题和可能性 ........................................................23714.2　什么是自然语言处理 .......................................................23814.3　自然语言处理的历史 .......................................................24014.3.1　基础期（20 世纪40 年代和50 年代） ............................ 24014.3.2　符号与随机方法（1960—1970 年） ............................... 24114.3.3　四种范式（1971—1983 年） ......................................... 24114.3.4　经验主义和有限状态模型（1984—1993 年）.................. 24214.3.5　大融合（1994—1999 年） ............................................ 24214.3.6　应用机器学习（2000—2008 年） .................................. 24214.4　语法类型与语义分析 .......................................................24314.4.1　语法类型 ................................................................... 24314.4.2　语义分析和扩展语法 .................................................. 24314.5　处理数据与处理工具 .......................................................24414.5.1　统计NLP 语言数据集 ................................................. 24414.5.2　自然语言处理工具 ..................................................... 24414.5.3　自然语言处理技术难点 ............................................... 24414.6　语音处理 .......................................................................245VIII人工智能概论14.6.1　语音处理的发展 ......................................................... 24514.6.2　语音理解 .................................................................. 24614.6.3　语音识别 .................................................................. 24714.6.4　自然语言处理的应用 .................................................. 247附　录　各章作业参考答案 .................................................................... 257
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人工智能概论 作者简介

周苏：浙江安防职业技术学院；王文：浙江商业职业技术学院

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