人工智能導論

第1章 人工智能的孕育 001
1．1 哥德爾定理 002
1．1．1 哥德爾定理概述 002
1．1．2 邏輯學的發(fā)展 003
1．1．3 哥德爾在各領域的貢獻 005
1．2 圖靈和圖靈機 007
1．2．1 圖靈測試 007
1．2．2 圖靈機 011
1．3 馮?諾依曼體系結構 013
1．3．1 馮?諾依曼體系結構簡介 013
1．3．2 馮?諾依曼體系結構的特點和局限 014
1．4 控制論的發(fā)展 016
1．4．1 控制論的發(fā)展歷程 016
1．4．2 控制論方法與人工智能 019
1．5 腦科學研究的突破 024
1．5．1 生物神經元 024
1．5．2 人工神經元 025
知識回顧 026
任務習題 027
第2章 人工智能的誕生 028
2．1 人工智能的提出 029
2．1．1 達特茅斯會議 029
2．1．2 人工智能概述 029
2．2 人工智能的流派 031
2．2．1 符號主義 031
2．2．2 聯(lián)結主義 032
2．2．3 行為主義 036
2．3 感知機和自適應線性元件 037
2．3．1 感知機 037
2．3．2 自適應線性元件 038
2．4 LISP語言 039
2．4．1 LISP語言的發(fā)展史 039
2．4．2 LISP語言的數(shù)據結構 039
2．4．3 LISP語言常見版本 041
2．5 人工智能的發(fā)展瓶頸 042
2．5．1 對大腦的認知有限 042
2．5．2 大腦和軀體的配合難以實現(xiàn) 042
2．5．3 智能識別的應用瓶頸 043
知識回顧 046
任務習題 047
第3章 人工智能的復蘇 048
3．1 專家系統(tǒng) 049
3．1．1 專家系統(tǒng)簡介 049
3．1．2 專家系統(tǒng)的發(fā)展 050
3．1．3 專家系統(tǒng)的主要功能 051
3．2 神經網絡的發(fā)展 052
3．2．1 前饋神經網絡 052
3．2．2 BP算法 055
3．2．3 霍普菲爾德神經網絡 057
3．2．4 自編碼器 059
3．2．5 玻爾茲曼機 061
3．3 第五代計算機的研發(fā) 063
3．3．1 第五代計算機簡介 063
3．3．2 電子計算機的發(fā)展歷程 065
3．3．3 電子計算機發(fā)展的意義 066
3．4 個人計算機的流行 066
3．4．1 計算機的類別 066
3．4．2 計算機的發(fā)展史 069
3．4．3 PC第三需求 071
3．5 機器學習的繁榮 071
3．5．1 機器學習的發(fā)展歷史 071
3．5．2 機器學習的主要流程 076
3．5．3 機器學習算法 079
知識回顧 081
任務習題 082
第4章 人工智能的高速發(fā)展 083
4．1 阿爾法圍棋與深度學習 084
4．1．1 深度學習的原理及架構 085
4．1．2 強化學習 087
4．1．3 阿爾法圍棋 091
4．2 卷積神經網絡 092
4．2．1 卷積神經網絡的結構 092
4．2．2 經典網絡模型和應用 096
4．2．3 卷積神經網絡的部分應用 099
4．3 循環(huán)神經網絡 103
4．3．1 循環(huán)神經網絡的結構 103
4．3．2 循環(huán)神經網絡的應用 108
4．4 生成對抗網絡 114
4．4．1 了解生成對抗網絡的原理 114
4．4．2 部分生成對抗網絡應用 115
知識回顧 120
任務習題 120
第5章 人工智能的應用分支 121
5．1　計算機視覺 122
5．1．1　計算機視覺概述 122
5．1．2 圖像識別 123
5．1．3　目標檢測 127
5．2　自然語言處理 129
5．2．1　自然語言處理 129
5．2．2　語言識別 132
5．2．3　機器翻譯 135
5．2．4　語義理解 137
5．3　決策分析 141
5．3．1　決策分析概述 141
5．3．2　最優(yōu)化問題 144
5．3．3　知識圖譜 146
5．4 機器博弈 149
5．4．1 機器博弈 149
5．4．2 人工智能的“果蠅” 151
5．4．3 機器博弈的發(fā)展趨勢 152
5．5 智能機器人 154
5．5．1 智能機器人 154
5．5．2 智能機器人的發(fā)展歷史 156
5．5．3 機器人的智能 158
5．6 無人駕駛 159
5．6．1 無人駕駛概述 159
5．6．2 無人駕駛等級劃分 161
5．6．3 無人駕駛的人工智能技術 164
5．7 智能系統(tǒng) 167
5．7．1 群智系統(tǒng) 167
5．7．2 群智系統(tǒng)的應用 168
知識回顧 169
任務習題 170
第6章 哲學與思考 171
6．1 智能的層級 172
6．1．1　弱人工智能 173
6．1．2　強人工智能 173
6．1．3 超人工智能 174
6．2 人工智能奇點論 175
6．3 人與機器的界限 184
6．3．1 人與機器人的界限 184
6．3．2 機器不是“人” 187
6．4 人工智能的倫理危機 191
6．4．1 機器人道德倫理 191
6．4．2 社交機器人倫理問題 194
6．5 人工智能的國際博弈 203
6．6 人工智能的產業(yè)賦能 206
6．6．1 金融 206
6．6．2 制造 211
6．6．3 交通 213
6．6．4 醫(yī)療 217
6．6．5 文娛 222
知識回顧 225
任務習題 226