人工智能技術(shù)及應(yīng)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(jì)算驅(qū)動(dòng)
122知識(shí)驅(qū)動(dòng)
123數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
13人工智能內(nèi)涵與外延
14人工智能再認(rèn)識(shí)
141三大流派
142三個(gè)層次
143知識(shí)體系
習(xí)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(shù)架構(gòu)
213物聯(lián)網(wǎng)感知層關(guān)鍵技術(shù)
214可穿戴設(shè)備
22人工智能的算力——云計(jì)算
221云計(jì)算概念
222“云”服務(wù)
223云計(jì)算核心技術(shù)——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(jià)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(shuō)起
242比特幣的底層技術(shù)
243區(qū)塊鏈核心技術(shù)
244區(qū)塊鏈應(yīng)用
245區(qū)塊鏈與人工智能的結(jié)合
25人工智能的編程語(yǔ)言——Python
251面向?qū)ο缶幊趟枷?
252學(xué)習(xí)Python的理由
253Python的核心語(yǔ)法
26人工智能項(xiàng)目開發(fā)框架——PaddlePaddle
261PaddlePaddle簡(jiǎn)介
262AI Studio
習(xí)題2
行業(yè)應(yīng)用篇
第3章AI+交通——改變?nèi)祟惖某鲂蟹绞?
31智能汽車時(shí)代
311智能汽車真的要來(lái)了
312智能汽車技術(shù)原理
313SAE分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)
32智能交通系統(tǒng)
321智能交通系統(tǒng)構(gòu)成
322智能交通應(yīng)用場(chǎng)景
習(xí)題3
第4章AI+電商——精準(zhǔn)營(yíng)銷
41人工智能給電商帶來(lái)的五大改變
42人工智能革新電商的五大趨勢(shì)
43無(wú)人零售
44智慧物流和智慧倉(cāng)儲(chǔ)
習(xí)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(shù)特點(diǎn)
523智能家居產(chǎn)業(yè)
53智能廚房
習(xí)題5
第6章AI+教育——因材施教
61教育AI的技術(shù)構(gòu)成
62早教機(jī)器人
63人工智能時(shí)代的教師職責(zé)
631提高教學(xué)的創(chuàng)新性
632增加教學(xué)的科技感
習(xí)題6
第7章AI+制造——改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)方式
71四次工業(yè)革命
72未來(lái)制造業(yè)暢想
721工業(yè)軟件充斥整個(gè)制造業(yè)
722大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型
723制造業(yè)將成為信息產(chǎn)業(yè)的一部分
73機(jī)器人
731機(jī)器人組成
732機(jī)器人分類
74人工智能給制造業(yè)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)
75人工智能在制造業(yè)的研究方向
751視覺檢測(cè)
752視覺分揀
753故障預(yù)測(cè)
習(xí)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(yīng)用
811疾病預(yù)測(cè)
812醫(yī)學(xué)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(xué)研究平臺(tái)
818新藥研發(fā)
82人工智能在醫(yī)療業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
習(xí)題8
理論篇
第9章問(wèn)題求解單元——搜索技術(shù)
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(xí)題9
第10章知識(shí)表示單元——知識(shí)圖譜
101知識(shí)圖譜演化
102知識(shí)圖譜基本原理
1021認(rèn)知智能是人工智能的高級(jí)目標(biāo)
1022知識(shí)圖譜概念
1023知識(shí)圖譜模型
1024知識(shí)圖譜特點(diǎn)
1025知識(shí)圖譜的分類
103知識(shí)圖譜應(yīng)用場(chǎng)景
習(xí)題10
第11章知識(shí)發(fā)現(xiàn)單元——深度學(xué)習(xí)
111機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程
112機(jī)器學(xué)習(xí)模型
113數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
1131數(shù)據(jù)集劃分
1132數(shù)據(jù)標(biāo)注
114學(xué)習(xí)方式
1141有監(jiān)督學(xué)習(xí)
1142無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
1143概率圖模型
1144集成學(xué)習(xí)
115模型評(píng)估
1151過(guò)擬合和欠擬合
1152交叉驗(yàn)證
1153混淆矩陣
116深度學(xué)習(xí)
1161從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)談起
1162人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1163深度學(xué)習(xí)基本原理
1164卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
117機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)
習(xí)題11
第12章感知單元——視覺和語(yǔ)音
121計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)
122計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)
1221圖像分類
1222目標(biāo)檢測(cè)
1223目標(biāo)跟蹤
1224語(yǔ)義分割
1225實(shí)例分割
123語(yǔ)音識(shí)別
1231語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)
1232語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
習(xí)題12
第13章理解單元——自然語(yǔ)言處理
131自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)
132TF-IDF算法
133NLP常見任務(wù)
134NLP應(yīng)用場(chǎng)景
1341聊天機(jī)器人
1342機(jī)器翻譯
1343垃圾郵件過(guò)濾
1344信息提取
1345文本情感分析
1346自動(dòng)問(wèn)答
1347個(gè)性化推薦
習(xí)題13
創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)篇
第14章人工智能對(duì)社會(huì)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(wú)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(jí)升為高級(jí)
142人工智能創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目
習(xí)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(yīng)具有的人工智能能力
1521懂工具
1522懂編程
1523懂業(yè)務(wù)
1524懂模型
習(xí)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(lǐng)域推理
1612抽象能力
1613知其然，也知其所以然
1614常識(shí)
1615審美
1616情感
162量子計(jì)算
163機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)
1631深度學(xué)習(xí)理論和新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
1632強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1633遷移學(xué)習(xí)
1643D打印
16413D打印機(jī)基本原理
16423D打印機(jī)+人工智能
16433D打印機(jī)發(fā)展
165AR與VR
1651VR和AR的概念
1652VR應(yīng)用場(chǎng)景
1653AR應(yīng)用場(chǎng)景
166RPA
1661RPA概述
1662RPA相關(guān)技術(shù)
1663RPA軟件產(chǎn)品的選擇
1664財(cái)務(wù)RPA
167群體智能與仿生計(jì)算
1671從蟻群算法說(shuō)起
1672智能體的體系結(jié)構(gòu)
1673多智能體系統(tǒng)
1674仿生計(jì)算
習(xí)題16
附錄
附錄A人類智能和人工智能對(duì)比
附錄B人工智能相關(guān)學(xué)科
參考文獻(xiàn)