定 價：39.8 元
叢書名：高等職業(yè)教育計算機類課程新形態(tài)一體化教材
- 作者： 劉陽 編
- 出版時間：2020/7/1
- ISBN：9787040541564
- 出 版 社：高等教育出版社
- 中圖法分類：TP18
- 頁碼：208
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
《人工智能概論》采用“理實一體化”的方式，利用人工智能領(lǐng)域現(xiàn)今非常流行的編程語言Python編寫程序，以案例形式引出人工智能領(lǐng)域中常遇到的問題，讓讀者在學習人工智能理論的同時，通過動手實訓對人工智能有更深刻的認識。全書共9章，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、智能感知、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習、人臉識別與視覺圖像、自然語言理解、大數(shù)據(jù)和云計算、智能機器人、人工智能與自然智能。
《人工智能概論》生動形象地把目前在人工智能領(lǐng)域的熱點問題，以科普性、技術(shù)性的形式進行展現(xiàn)，帶領(lǐng)讀者深入到人工智能的內(nèi)核。
《人工智能概論》配套有微課視頻、教學設(shè)計、授課用PPT、案例源代碼等數(shù)字化學習資源。
與《人工智能概論》配套的在線開放課程將在“智慧職教MOOC學院”上線，學習者可以登錄網(wǎng)站進行在線開放課程的學習，授課教師可以調(diào)用本課程構(gòu)建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教使用指南”。讀者可登錄網(wǎng)站進行資源的學習及獲取，也可發(fā)郵件至編輯郵箱獲取相關(guān)資源。
《人工智能概論》適合作為高職高專院校各專業(yè)通識課程的教材，也可作為電子信息、計算機相關(guān)專業(yè)的人工智能入門教材。
近年來，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，作為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，正在改變著社會和人們的生活。從某種程度上講，誰在人工智能領(lǐng)域搶得先機，誰就會贏得未來。因此，無論從國家的宏觀戰(zhàn)略，還是企業(yè)的微觀運營，如何發(fā)展人工智能、運用人工智能，成為全球共同關(guān)注的新命題。在我國，人工智能已經(jīng)被納入基礎(chǔ)教育范疇，作為培養(yǎng)技能型人才的職業(yè)教育更是責無旁貸，亟須轉(zhuǎn)型升級。人工智能學科交叉，涵蓋多個研究領(lǐng)域，實踐性強，傳統(tǒng)的單學科理論性教材已經(jīng)遠遠不能滿足人工智能職業(yè)教育的需要。當前，針對高職類院校學科需求的人工智能教材并不多，內(nèi)容也不全面。在這樣的背景下，具有職業(yè)教育特色的《人工智能概論》應(yīng)運而生。
作為計算機科學的一個分支，人工智能主要研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，涉及機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理等方面。本書屬于高職高專類各專業(yè)的通識性教材，意在讓讀者能夠?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)有一個全面了解，對人工智能行業(yè)有一個初步的認識。本書按照人工智能技術(shù)必備的知識領(lǐng)域進行劃分，共9章，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、智能感知、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習、人臉識別與視覺圖像、自然語言理解、大數(shù)據(jù)和云計算、智能機器人、人工智能與自然智能，生動形象地把目前在人工智能領(lǐng)域的熱點問題，以科普性、技術(shù)性的形式進行展現(xiàn)，帶領(lǐng)讀者深入到人工智能的內(nèi)核。
本書的特色是把握“通識”二字，深入淺出地講解人工智能技術(shù)必備的知識領(lǐng)域，每章利用“小標題”，例如“讓人工智能感知世界”“讓人工智能學會思考”等讓學生更好地理解目前在人工智能領(lǐng)域的熱點問題。全書采用“理實一體化”的方式，利用人工智能領(lǐng)域現(xiàn)今最流行的編程語言Python編寫程序，以案例形式解決人工智能領(lǐng)域中常遇到的問題，例如“智能感知數(shù)據(jù)的提取”“鳶尾花種類識別”“鮑魚的年齡分類”“爬取大數(shù)據(jù)信息”等。讓讀者在學習人工智能理論的同時，通過動手實操對人工智能有更深刻的認識。
第1章 人工智能的前世今生——從AlphaGo說起
1．1 何謂人工智能
1．2 人工智能的起源與發(fā)展
1．2．1 人工智能的起源
1．2．2 人工智能的第一次浪潮（1956-1976）
1．2．3 人工智能的第二次浪潮（1980-1987）
1．2．4 人工智能的第三次浪潮（1997年至今）
1．3 人工智能的現(xiàn)在與未來
1．3．1 人工智能2．O時代
1．3．2 人工智能的未來
1．4 人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用
1．5 案例開發(fā)語言及環(huán)境安裝
1．5．1 Python簡介
1．5．2 Python集成開發(fā)環(huán)境PyCharm
1．5．3 Python及其集成開發(fā)環(huán)境PyCharm的安裝
課后思考題
第2章 智能感知——讓人工智能感知世界
2．1 豐富多彩的傳感器
2．1．1 什么是傳感器
2．1．2 傳感器的分類
2．2 傳感器的應(yīng)用——各行各業(yè)的小幫手
2．3 傳感器的實驗案例
2．3．1 實驗案例1：傳感器數(shù)據(jù)的生成和采集
2．3．2 實驗案例2：讀取MQTTBroker中的傳感器數(shù)據(jù)
課后思考題
第3章 機器學習——讓人工智能學會思考
31何謂機器學習
3．1．1 機器學習的基本概念
3．1．2 學習模型
3．2 機器學習的方法
3．2．1 有監(jiān)督學習
3．2．2 無監(jiān)督學習
3．2．3 半監(jiān)督學習
3．2．4 強化學習
3．3 機器學習的應(yīng)用領(lǐng)域
3．4 機器學習案例——鳶尾花種類識別
課后思考題
第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習——讓人工智能擁有智慧大腦
4．1 何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)單元
4．1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層結(jié)構(gòu)
4．1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習
4．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用案例
4．2．1 應(yīng)用于預測問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．2．2 鮑魚年齡預測案例實現(xiàn)
4．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進化
4．3 深度學習
4．3．1 何謂深度學習
4．3．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．3．3 深度學習框架
4．3．4 TensorFlow游樂場
課后思考題
第5章 人臉識別與視覺圖像——讓人工智能觀察世界
5．1 人類視覺與機器視覺
5．2 計算機視覺圖像技術(shù)
5．3 計算機視覺圖像系統(tǒng)及應(yīng)用
5．3．1 計算機視覺圖像系統(tǒng)
5．3．2 計算機視覺圖像系統(tǒng)的應(yīng)用
5．4 視覺圖像智能分析的核心技術(shù)
5．5 視覺圖像技術(shù)——手寫數(shù)字識別案例
課后思考題
……
第6章 自然語言處理——讓人工智能與世界溝通
第7章 大數(shù)據(jù)和云計算——人工智能的資源和平臺
第8章 智能機器人——真正“懂”你的“人”
第9章 人工智能與自然智能——人工智能會超越人類嗎
參考文獻
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