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人工智能通识教程 冯林 主编 高等教育出版社
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商品名称:人工智能通识教程
ISBN:9787040655414
出版社:高等教育出版社
出版年月
作者:冯林 主编
定价:42.00
页码:312
装帧:平装
版次:1
字数:420 千字
开本:16开
套装书:否

本书以培育人工智能基本素养和应用能力为目标,将理论与实践相结合,注重科学性、普适性、应用性和趣味性。全书分为基本原理、核心技术与应用实践3部分,共15章。主要内容包括人工智能导论、机器学习、深度学习、强化学习等基础理论,以及知识表示与知识库、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、多模态人工智能、AIGC技术、智能机器人、提示词工程、智能体技术及其应用开发等应用实践,还讨论了人工智能与人类未来的发展。本书结构合理、内容翔实、案例丰富、图文并茂,能帮助读者系统、全面地认识和理解人工智能。

本书适用对象广泛,可作为高等学校各专业人工智能通识课程教材,也可供对人工智能感兴趣的读者阅读和参考。

前辅文
第1章 人工智能导论
  1.1 什么是人工智能
  1.2 人工智能发展历史
  1.3 人工智能主要流派
  1.4 人工智能的现状
  1.5 人工智能的未来
  1.6 习题
第2章 机器学习
  2.1 机器学习与人工智能的关系
  2.2 机器学习范式
  2.3 机器学习经典方法
  2.4 机器学习的性能评价
  2.5 机器学习的应用
  2.6 习题
第3章 深度学习
  3.1 深度学习基本概念
  3.2 深度学习的训练与优化
  3.3 深度学习的核心组件
  3.4 经典深度神经网络
  3.5 深度学习的应用
  3.6 习题
第4章 强化学习
  4.1 什么是强化学习
  4.2 强化学习发展历史
  4.3 强化学习模型分类
  4.4 强化学习实际应用
  4.5 习题
第5章 知识表示与知识库
  5.1 知识表示的基本概念与经典方法
  5.2 知识推理与推理机制
  5.3 知识库的构建与管理
  5.4 知识图谱与大规模知识库
  5.5 习题
第6章 计算机视觉
  6.1 图像处理基础
  6.2 图像处理技术
  6.3 视频处理技术
  6.4 三维视觉
  6.5 计算机视觉的应用
  6.6 习题
第7章 自然语言处理
  7.1 自然语言处理的基础概念
  7.2 自然语言处理的发展历史
  7.3 自然语言处理的标准流程
  7.4 自然语言处理的经典模型
  7.5 自然语言处理的常见应用
  7.6 习题
第8章 语音识别
  8.1 语音信号处理
  8.2 语音识别核心方法
  8.3 声纹识别核心方法
  8.4 语音识别的应用
  8.5 习题
第9章 多模态人工智能
  9.1 多模态数据
  9.2 多模态表示学习
  9.3 多模态预训练模型
  9.4 多模态交互技术
  9.5 多模态人工智能的应用
  9.6 习题
第10章 AIGC技术
  10.1 AIGC技术概述
  10.2 AIGC模型
  10.3 AIGC的应用
  10.4 AIGC的影响、挑战与趋势
  10.5 习题
第11章 智能机器人
  11.1 智能机器人概述
  11.2 智能机器人发展历史
  11.3 智能机器人核心技术
  11.4 AI赋能机器人
  11.5 进化的机器人
  11.6 习题
第12章 提示词工程
  12.1 提示词概念
  12.2 提示词工作原理
  12.3 提示词工程分类
  12.4 图像生成提示词
  12.5 提示词的挑战与未来
  12.6 习题
第13章 智能体技术
  13.1 智能体概述
  13.2 插件工具
  13.3 知识库
  13.4 记忆
  13.5 工作流
  13.6 习题
第14章 智能体应用开发
  14.1 如何学:智能体生成思维导图辅助理解
  14.2 如何写:智能体生成研究报告辅助写作
  14.3 如何展示:智能体生成PPT辅助展示
  14.4 习题
第15章 AI与人类未来:共生、挑战与边界
  15.1 AI的未来
  15.2 AI的社会影响
  15.3 人工智能的边界
  15.4 习题
参考文献

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