本書圍繞應(yīng)用環(huán)境中實(shí)際問(wèn)題的求解過(guò)程來(lái)闡述和講解程序設(shè)計(jì)思想方法和相關(guān)技術(shù)知識(shí),向?qū)W生展示如何設(shè)計(jì)和選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示實(shí)際問(wèn)題中的處理對(duì)象,如何把一個(gè)實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)程序可計(jì)算的邏輯模型,以及如何考慮程序運(yùn)行的效率來(lái)滿足問(wèn)題求解對(duì)時(shí)間的要求等。

本書包括引言、基礎(chǔ)知識(shí)、基于知識(shí)的系統(tǒng)、高級(jí)專題、現(xiàn)在和未來(lái)以及安全與編程六部分內(nèi)容。從人工智能的定義講起,詳細(xì)講述人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識(shí)表示和產(chǎn)生式系統(tǒng)等基礎(chǔ)知識(shí);介紹并探究了人工智能領(lǐng)域的成功案例,也介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及受到自然啟發(fā)的搜索算法等;介紹了自然語(yǔ)言處

本書針對(duì)高等學(xué)校人工智能本科生專業(yè)人才培養(yǎng)的專業(yè)內(nèi)涵、定位和知識(shí)體系,設(shè)置了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)、科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程核心、人工智能核心、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)、先進(jìn)機(jī)器人技術(shù)、人工智能與社會(huì)、人工智能工具與平臺(tái)等專業(yè)課程群,重點(diǎn)介紹了八大課程群中各課程的概況和知識(shí)點(diǎn),為培養(yǎng)具有科學(xué)家素養(yǎng)的工程師奠定知識(shí)和能力的基礎(chǔ)。

本書從1989年密碼學(xué)家大衛(wèi)·喬姆失敗的數(shù)字現(xiàn)金計(jì)劃講起，為讀者詳細(xì)講述了數(shù)字現(xiàn)金的迭代歷史，及其數(shù)字現(xiàn)金與政府技術(shù)專家之間的關(guān)系。在面對(duì)數(shù)字現(xiàn)金對(duì)國(guó)家治理、國(guó)際管理模式挑戰(zhàn)的當(dāng)下，作者嘗試通過(guò)研究數(shù)字現(xiàn)金的歷史淵源，并從該層面出發(fā)為人們講解不一樣的體系。作者認(rèn)為，每種貨幣都承載著特定的時(shí)間和歷史結(jié)構(gòu)，在這種結(jié)構(gòu)中，貨

"本書以人工智能實(shí)現(xiàn)算法為視角，系統(tǒng)闡述機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)彼此緊密聯(lián)系的人工智能實(shí)現(xiàn)途徑中的主要問(wèn)題與解決方法。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，在深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)與關(guān)鍵問(wèn)題的基礎(chǔ)上，探討監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這四大類歸納學(xué)習(xí)問(wèn)題的本質(zhì)特性及其解決方案，同時(shí)論述作為歸納學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的相似性計(jì)算問(wèn)題及其解決方法

本書第一章詳細(xì)闡述了類腦模型的構(gòu)建方式及理論基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)大腦各模塊的模擬和整體協(xié)同,來(lái)達(dá)到與人類大腦基本相同的運(yùn)作模式和后臺(tái)架構(gòu)。第二章對(duì)類腦模型的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了概括性的闡述,以避免繁復(fù)的陳述淹沒(méi)了設(shè)計(jì)的初衷。第三章探索性地討論了可能的應(yīng)用場(chǎng)景以及對(duì)人類社會(huì)帶來(lái)的可能影響。

本書以時(shí)間軸為主線，闡述了人工智能的發(fā)展歷程和技術(shù)體系的基本框架，介紹了人工智能在制造、交通、通信、電力、建筑、旅游、農(nóng)業(yè)、金融、航空航天、軍事、教育以及醫(yī)藥健康等12個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，并展望了人工智能的發(fā)展前景。

本書系統(tǒng)介紹以相機(jī)和慣性測(cè)量單元為主傳感器的視覺(jué)、視覺(jué)慣性SLAM算法。本書通過(guò)選取該領(lǐng)域有代表性的兩個(gè)開源項(xiàng)目,從原理闡述、公式推導(dǎo)、代碼解析和工程經(jīng)驗(yàn)等多個(gè)維度,對(duì)SLAM技術(shù)進(jìn)行全面的解讀。為了讓讀者在輕松的氛圍中快速理解專業(yè)知識(shí),本書以小白和師兄對(duì)話的形式娓娓道來(lái),幫助讀者在學(xué)習(xí)的過(guò)程中不斷思考和提升。

本書屬于智能感知技術(shù)方面的著作。由人工智能概述、傳感器技術(shù)、視覺(jué)感知技術(shù)、力/觸覺(jué)感知技術(shù)、無(wú)人駕駛汽車與無(wú)人機(jī)的實(shí)際應(yīng)用以及對(duì)智能感知技術(shù)的展望等部分構(gòu)成。全書主要研究在人工智能時(shí)代的背景下，智能機(jī)器人對(duì)外部環(huán)境的感知方式，闡述了智能感知的關(guān)鍵技術(shù)傳感器技術(shù)，包括視覺(jué)和力/觸覺(jué)傳感器，并對(duì)視覺(jué)感知與力/觸覺(jué)感知技術(shù)進(jìn)

本書著重介紹人工智能的基本概老，力求團(tuán)清人工智能相關(guān)學(xué)科理論與實(shí)際應(yīng)用之間的關(guān)聯(lián)。從智能引入人工智能的概老、發(fā)展。主要流源和未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì):在數(shù)據(jù)、算力和算法的核心驅(qū)動(dòng)下，引入計(jì)算智能。感知智能、語(yǔ)富智能、行為智能和混合智能的概念。原理、方法與進(jìn)展，并從不同的學(xué)科角度介細(xì)人工智能的應(yīng)用與趨勢(shì):最后介部人工智能面臨的問(wèn)題