人工智能技術及應用

前言
科普篇
第1章?lián)肀斯ぶ悄?
11人工智能就在你身邊
12人工智能發(fā)展史
121計算驅動
122知識驅動
123數(shù)據(jù)驅動
13人工智能內涵與外延
14人工智能再認識
141三大流派
142三個層次
143知識體系
習題1
第2章新一代人工智能生態(tài)
21人工智能賴以生存的土壤——物聯(lián)網(wǎng)
211物聯(lián)網(wǎng)概念
212物聯(lián)網(wǎng)技術架構
213物聯(lián)網(wǎng)感知層關鍵技術
214可穿戴設備
22人工智能的算力——云計算
221云計算概念
222“云”服務
223云計算核心技術——虛擬化和分布式
224“云”分類
23人工智能的血液——大數(shù)據(jù)
231揭秘大數(shù)據(jù)
232數(shù)據(jù)→價值
233大數(shù)據(jù)思維
234Hadoop
24人工智能的安全保障——區(qū)塊鏈
241從比特幣說起
242比特幣的底層技術
243區(qū)塊鏈核心技術
244區(qū)塊鏈應用
245區(qū)塊鏈與人工智能的結合
25人工智能的編程語言——Python
251面向對象編程思想
252學習Python的理由
253Python的核心語法
26人工智能項目開發(fā)框架——PaddlePaddle
261PaddlePaddle簡介
262AI Studio
習題2
行業(yè)應用篇
第3章AI+交通——改變人類的出行方式
31智能汽車時代
311智能汽車真的要來了
312智能汽車技術原理
313SAE分級標準
32智能交通系統(tǒng)
321智能交通系統(tǒng)構成
322智能交通應用場景
習題3
第4章AI+電商——精準營銷
41人工智能給電商帶來的五大改變
42人工智能革新電商的五大趨勢
43無人零售
44智慧物流和智慧倉儲
習題4
第5章AI+建筑——讓生活舒心隨性
51智能建筑
511智能建筑組成要素
512智能建筑概念
52智能家居
521智能家居分類
522智能家居技術特點
523智能家居產(chǎn)業(yè)
53智能廚房
習題5
第6章AI+教育——因材施教
61教育AI的技術構成
62早教機器人
63人工智能時代的教師職責
631提高教學的創(chuàng)新性
632增加教學的科技感
習題6
第7章AI+制造——改變人類的生產(chǎn)方式
71四次工業(yè)革命
72未來制造業(yè)暢想
721工業(yè)軟件充斥整個制造業(yè)
722大數(shù)據(jù)驅動制造業(yè)向服務業(yè)轉型
723制造業(yè)將成為信息產(chǎn)業(yè)的一部分
73機器人
731機器人組成
732機器人分類
74人工智能給制造業(yè)帶來的優(yōu)勢
75人工智能在制造業(yè)的研究方向
751視覺檢測
752視覺分揀
753故障預測
習題7
第8章AI+醫(yī)療——提升人類的健康水平
81人工智能在醫(yī)療中的應用
811疾病預測
812醫(yī)學影像
813輔助診療
814醫(yī)院管理
815虛擬助理
816健康管理
817輔助醫(yī)學研究平臺
818新藥研發(fā)
82人工智能在醫(yī)療業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
習題8
理論篇
第9章問題求解單元——搜索技術
91盲目搜索
911深度優(yōu)先搜索
912寬度優(yōu)先搜索
913回溯搜索
92啟發(fā)式搜索
921A算法或A*算法
922模擬退火
923遺傳算法
習題9
第10章知識表示單元——知識圖譜
101知識圖譜演化
102知識圖譜基本原理
1021認知智能是人工智能的高級目標
1022知識圖譜概念
1023知識圖譜模型
1024知識圖譜特點
1025知識圖譜的分類
103知識圖譜應用場景
習題10
第11章知識發(fā)現(xiàn)單元——深度學習
111機器學習過程
112機器學習模型
113數(shù)據(jù)準備
1131數(shù)據(jù)集劃分
1132數(shù)據(jù)標注
114學習方式
1141有監(jiān)督學習
1142無監(jiān)督學習
1143概率圖模型
1144集成學習
115模型評估
1151過擬合和欠擬合
1152交叉驗證
1153混淆矩陣
116深度學習
1161從神經(jīng)網(wǎng)絡談起
1162人工神經(jīng)網(wǎng)絡
1163深度學習基本原理
1164卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
117機器學習面臨的挑戰(zhàn)
習題11
第12章感知單元——視覺和語音
121計算機視覺基礎
122計算機視覺任務
1221圖像分類
1222目標檢測
1223目標跟蹤
1224語義分割
1225實例分割
123語音識別
1231語音識別基礎
1232語音識別系統(tǒng)
習題12
第13章理解單元——自然語言處理
131自然語言處理基礎
132TF-IDF算法
133NLP常見任務
134NLP應用場景
1341聊天機器人
1342機器翻譯
1343垃圾郵件過濾
1344信息提取
1345文本情感分析
1346自動問答
1347個性化推薦
習題13
創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)篇
第14章人工智能對社會的影響
141人工智能重新定義工作
1411易被人工智能取代的職業(yè)：煩瑣+重體力+無創(chuàng)意
1412辯證思考：人工智能是否引發(fā)大量失業(yè)
1413人工智能只是改變工作形式：工作由低級升為高級
142人工智能創(chuàng)業(yè)項目
習題14
第15章人工智能素養(yǎng)
151人工智能思維
1511從互聯(lián)網(wǎng)思維到人工智能思維
1512什么是人工智能思維
152應具有的人工智能能力
1521懂工具
1522懂編程
1523懂業(yè)務
1524懂模型
習題15
第16章人工智能前沿
161人工智能還不能做什么
1611跨領域推理
1612抽象能力
1613知其然，也知其所以然
1614常識
1615審美
1616情感
162量子計算
163機器學習的未來
1631深度學習理論和新型網(wǎng)絡結構
1632強化學習
1633遷移學習
1643D打印
16413D打印機基本原理
16423D打印機+人工智能
16433D打印機發(fā)展
165AR與VR
1651VR和AR的概念
1652VR應用場景
1653AR應用場景
166RPA
1661RPA概述
1662RPA相關技術
1663RPA軟件產(chǎn)品的選擇
1664財務RPA
167群體智能與仿生計算
1671從蟻群算法說起
1672智能體的體系結構
1673多智能體系統(tǒng)
1674仿生計算
習題16
附錄
附錄A人類智能和人工智能對比
附錄B人工智能相關學科
參考文獻