人工智能技術導論（微課版）
張寺寧
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2026-03-01
- 定價: $299
- 售價: $298
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 180
- ISBN: 7115683387
- ISBN-13: 9787115683380
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Machine Learning
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商品描述
本書系統介紹了人工智能技術的基礎知識，全書共7章，分別為初識人工智能、人工智能應用案例、機器學習經典算法介紹、人工神經網絡算法介紹、深度學習、AIGC基礎與應用、人工智能產業現狀和未來發展。本書為機器學習經典算法案例設計了編程實踐。通過動手編程，讀者對人工智能技術的認識能夠從抽象的理論知識層面提升到具體的實際應用層面。
本書可作為高等院校人工智能、大數據、軟件等相關專業的專業基礎課程教材，也可作為其他計算機相關專業的選修課程教材，還可作為人工智能技術愛好者的自學用書。
作者簡介
張寺寧，男，1987年1月生，畢業於西南交通大學，碩士研究生，講師，現為廣東輕工職業技術大學軟件技術專業教研室副主任。擁有軟件行業7年工作經驗，在企業曾參與多個國家級、省部級和地市級大型IT項目開發工作。在校出版教材4本，主持校級精品課程3門、教改項目1項，參加技能競賽獲國家級獎項2項，指導學生參加技能競賽獲國家級獎項5項、省級獎項5項。
目錄大綱
第 1章 初識人工智能 1
1.1 人工智能簡介 1
1.2 人工智能的起源與發展 3
1.3 人工智能的分類 6
1.3.1 弱人工智能 6
1.3.2 強人工智能 6
1.3.3 超人工智能 7
1.4 人工智能的學派 7
1.4.1 符號主義 7
1.4.2 聯結主義 7
1.4.3 行為主義 7
1.4.4 仿真主義 8
1.5 人工智能、機器學習與深度學習的
關系 8
1.6 人工智能的研究領域 9
1.6.1 感知能力 10
1.6.2 語言能力 11
1.6.3 記憶能力 12
1.6.4 推理能力 13
1.6.5 規劃能力 13
1.6.6 學習能力 14
1.7 人工智能的人才需求 15
小結 18
習題 18
第 2章 人工智能應用案例 20
2.1 阿裏雲城市大腦 20
2.1.1 需求背景 20
2.1.2 阿裏雲城市大腦簡介 21
2.1.3 阿裏雲城市大腦實踐應用 23
2.2 科大訊飛英語聽說智能測試系統 25
2.2.1 需求背景 25
2.2.2 科大訊飛英語聽說智能測試系統
簡介 25
2.2.3 科大訊飛英語聽說智能測試系統
實踐應用 27
2.3 海爾COSMOPlat工業互聯網
平臺 28
2.3.1 需求背景 28
2.3.2 COSMOPlat工業互聯網平臺
簡介 28
2.3.3 COSMOPlat工業互聯網平臺實踐
應用 29
2.4 騰訊覓影 30
2.4.1 需求背景 30
2.4.2 騰訊覓影簡介 30
2.4.3 騰訊覓影實踐應用 33
2.5 愛奇藝智能網絡視頻雲服務平臺 33
2.5.1 需求背景 33
2.5.2 愛奇藝智能網絡視頻雲服務平臺
簡介 34
2.5.3 愛奇藝智能網絡視頻雲服務平臺
實踐應用 35
小結 36
習題 36
第3章 機器學習經典算法介紹 37
3.1 機器學習簡介 37
3.1.1 機器學習定義 37
3.1.2 機器學習流程 39
3.1.3 機器學習類型 39
3.2 機器學習經典算法 42
3.2.1 分類算法 42
3.2.2 回歸算法 48
3.2.3 聚類算法 49
3.3 機器學習經典算法案例編程 52
3.3.1 scikit-learn 52
3.3.2 搭建環境 52
3.3.3 分類算法應用案例 73
3.3.4 回歸算法應用案例 78
3.3.5 聚類算法應用案例 82
3.3.6 手寫數字識別案例 83
小結 84
習題 85
第4章 人工神經網絡算法介紹 86
4.1 人工神經網絡簡介 86
4.1.1 生物神經元和生物神經網絡 86
4.1.2 人工神經元 87
4.1.3 人工神經網絡的概念 88
4.1.4 人工神經網絡的分類 91
4.2 神經網絡編程環境搭建 93
4.2.1 pandas庫的安裝 93
4.2.2 Neurolab庫的安裝 94
4.3 感知機 95
4.3.1 感知機簡介 95
4.3.2 感知機案例編程 96
4.4 典型前饋神經網絡：BP神經網絡 99
4.4.1 BP神經網絡簡介 100
4.4.2 BP算法簡介 100
4.4.3 BP神經網絡案例編程 101
4.5 典型反饋神經網絡：Hopfield神經
網絡 106
4.5.1 Hopfield神經網絡簡介 106
4.5.2 DHNN簡介 106
4.5.3 Hopfield神經網絡案例編程 108
小結 109
習題 109
第5章 深度學習 110
5.1 深度學習簡介 110
5.1.1 深度學習概念 110
5.1.2 深度神經網絡的局限性 111
5.1.3 深度學習的訓練過程 113
5.2 深度學習經典網絡及深度學習開源
框架 114
5.2.1 卷積神經網絡 114
5.2.2 循環神經網絡 121
5.2.3 深度學習開源框架和平臺 123
5.3 深度學習編程案例 124
5.3.1 深度學習環境搭建 124
5.3.2 全連接神經網絡識別案例 126
5.3.3 卷積神經網絡識別案例 131
5.3.4 循環神經網絡識別案例 136
小結 142
習題 142
第6章 AIGC基礎與應用 144
6.1 初識AIGC 144
6.1.1 AIGC的簡介 144
6.1.2 AIGC的發展歷程 145
6.1.3 AIGC的關鍵技術 146
6.2 AIGC的典型應用 148
6.2.1 AIGC在城市治理領域的應用 148
6.2.2 AIGC在教育領域的應用 150
6.2.3 AIGC在工業領域的應用 153
6.2.4 AIGC在傳媒領域的應用 155
6.3 AIGC工具的使用 156
6.3.1 提示詞 156
6.3.2 文心一言 158
6.3.3 訊飛星火 165
小結 173
習題 173
第7章 人工智能產業現狀和未來
發展 174
7.1 人工智能產業現狀 174
7.1.1 人工智能產業層次 174
7.1.2 人工智能企業現狀 175
7.2 中國人工智能未來發展 176
7.2.1 中國人工智能專業人才現狀 176
7.2.2 中國人工智能未來發展戰略 176
7.2.3 中國人工智能發展機遇 177
7.3 人工智能發展與倫理 178
小結 180
習題 180
