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563千字 字数
2025-04-01 发行日期
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主编推荐语

本书旨在构建完整的人工智能知识体系。

内容简介

本书立足于人工智能发展前沿，系统阐述了人工智能的基本概念、发展历程和核心技术，深入剖析了人工智能技术在航空航天、工业制造、医疗健康、金融服务、文化创意等领域的创新应用。

本书通过丰富的案例分析，展现了人工智能赋能传统产业转型升级、推动新兴领域创新发展的巨大潜力，为读者提供了将理论知识转化为实践能力的有效路径。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一部分 经典人工智能基础
  • 第1章 绪论
  • 1.1 人工智能基本概念
  • 1.2 人工智能发展简史
  • 1.3 人工智能与大数据技术的关系
  • 1.4 人工智能技术路线
  • 1.5 人工智能与交叉应用
  • 1.6 本书内容安排
  • 1.7 针对不同专业学生的学习建议
  • 1.8 小结
  • 第2章 知识表示学习
  • 2.1 知识与知识表示基本概念
  • 2.2 一阶谓词逻辑表示法
  • 2.3 产生式表示法
  • 2.4 框架表示法
  • 2.5 语义网络表示法
  • 2.6 知识图谱表示法
  • 2.7 知识表示方法的选择
  • 2.8 小结
  • 第3章 确定性和不确定性推理
  • 3.1 推理基本概念
  • 3.2 自然演绎推理
  • 3.3 规则演绎系统
  • 3.4 产生式系统
  • 3.5 可信度方法
  • 3.6 模糊推理方法
  • 3.7 小结
  • 第4章 搜索求解策略
  • 4.1 搜索求解策略概述
  • 4.2 盲目搜索
  • 4.3 启发式搜索
  • 4.4 对抗搜索
  • 4.5 小结
  • 第二部分 现代人工智能基础
  • 第5章 机器学习
  • 5.1 机器学习概述
  • 5.2 监督学习
  • 5.3 无监督学习
  • 5.4 半监督学习
  • 5.5 强化学习
  • 5.6 主动学习
  • 5.7 Python机器学习库
  • 5.8 小结
  • 第6章 深度学习
  • 6.1 深度学习的定义与特点
  • 6.2 深度学习基本架构
  • 6.3 深度学习训练与优化
  • 6.4 常见的深度学习模型
  • 6.5 深度学习框架与工具
  • 6.6 小结
  • 第7章 自然语言处理
  • 7.1 自然语言处理概述
  • 7.2 文本表示
  • 7.3 语言模型
  • 7.4 文本分类与情感分析
  • 7.5 机器翻译与问答系统
  • 7.6 小结
  • 第8章 计算机视觉
  • 8.1 计算机视觉概述
  • 8.2 计算机视觉的工作原理
  • 8.3 计算机视觉的核心技术
  • 8.4 计算机视觉的核心任务
  • 8.5 计算机视觉应用
  • 8.6 小结
  • 第9章 语音处理
  • 9.1 语音基础知识
  • 9.2 语音识别
  • 9.3 语音合成
  • 9.4 语音增强
  • 9.5 语音情感识别
  • 9.6 小结
  • 第10章 数据挖掘与预测分析
  • 10.1 数据挖掘概述
  • 10.2 数据预处理
  • 10.3 分类与回归分析
  • 10.4 聚类分析
  • 10.5 关联规则挖掘
  • 10.6 小结
  • 第三部分 人工智能前沿基础
  • 第11章 推荐系统
  • 11.1 推荐系统概述
  • 11.2 经典推荐算法
  • 11.3 基于深度学习的推荐算法
  • 11.4 电商与社交网络应用
  • 11.5 小结
  • 第12章 智能计算机图形学
  • 12.1 智能计算机图形学的发展历程
  • 12.2 三维模型表示与生成
  • 12.3 三维模型表征学习
  • 12.4 智能三维建模
  • 12.5 智能三维渲染
  • 12.6 航空装备三维测量应用
  • 12.7 小结
  • 第13章 大模型技术
  • 13.1 大模型的本质
  • 13.2 大模型的发展历程
  • 13.3 大模型的网络结构
  • 13.4 大模型的训练流程
  • 13.5 大模型的分类及多维应用
  • 13.6 小结
  • 第14章 智能体与多智能体系统
  • 14.1 智能体
  • 14.2 多智能体系统
  • 14.3 多智能体系统的通信
  • 14.4 多智能体系统的协作和协同
  • 14.5 多智能体博弈与决策
  • 14.6 基于大模型的智能体应用
  • 14.7 小结
  • 第15章 具身智能
  • 15.1 具身智能概述
  • 15.2 具身智能的组成
  • 15.3 具身智能的关键技术
  • 15.4 具身机器人
  • 15.5 具身智能仿真平台
  • 15.6 小结
  • 第四部分 人工智能交叉应用基础
  • 第16章 科学智能
  • 16.1 科学研究范式
  • 16.2 赋能理学
  • 16.3 赋能工学
  • 16.4 赋能天文学
  • 16.5 赋能医学
  • 16.6 赋能军事科学
  • 16.7 小结
  • 第17章 文科智能
  • 17.1 文科智能概述
  • 17.2 赋能人文学科
  • 17.3 赋能社会科学
  • 17.4 赋能艺术学
  • 17.5 小结
  • 第18章 人工智能+
  • 18.1 智能制造
  • 18.2 智能大国重器
  • 18.3 智能“四航”
  • 18.4 智慧矿业
  • 18.5 智慧电网
  • 18.6 智慧水利
  • 18.7 智慧土木
  • 18.8 智慧中华美食
  • 18.9 小结
  • 第19章 领域启发式人工智能
  • 19.1 生物启发式人工智能
  • 19.2 物理启发式人工智能
  • 19.3 小结
  • 第20章 人工智能的社会伦理与社会影响
  • 20.1 人工智能的社会伦理
  • 20.2 人工智能的社会影响与挑战
  • 20.3 人工智能的未来
  • 20.4 小结
  • 第五部分 人工智能初级编程基础
  • 第21章 人工智能初级编程
  • 21.1 十五道编程题目
  • 21.2 案例分析——基于LSGAN的图像生成与优化系统
  • 21.3 DeepSeek-R1模型部署和使用
  • 参考文献
  • 推荐阅读
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。