人工智能概論

第1章 人工智能概述 （1）
1.1 人工智能的概念 （3）
1.1.1 人工智能的定義 （3）
1.1.2 圖靈測試 （4）
1.2 人工智能的發展 （5）
1.2.1 代表人物和事件 （6）
1.2.2 人工智能發展史 （8）
1.2.3 我國人工智能的發展狀況 （13）
1.3 人工智能的分類 （16）
1.3.1 弱人工智能 （16）
1.3.2 強人工智能 （17）
1.3.3 超人工智能 （17）
1.4 人工智能研究的主要學派 （17）
1.4.1 符號主義學派 （17）
1.4.2 連接主義學派 （19）
1.4.3 行為主義學派 （20）
1.5 人工智能的主要研究領域 （21）
1.5.1 感知問題 （21）
1.5.2 模式識別 （22）
1.5.3 博弈 （22）
1.5.4 搜索 （23）
1.5.5 自然語言處理 （23）
1.5.6 專家系統 （24）
1.5.7 機器人學 （25）
1.6 本章實訓 （26）
1.6.1 實訓1 體驗人工智能詩歌寫作 （26）
1.6.2 實訓2 文心一言 （27）
1.7 拓展知識：未來已來，人工智能改變生活 （28）
1.8 本章習題 （29）
第2章 人工智能生態 （32）
2.1 大數據 （34）
2.1.1 什麽是大數據 （34）
2.1.2 大數據的四大特性 （35）
2.1.3 大數據與人工智能 （36）
2.1.4 大數據的應用案例 （37）
2.2 物聯網 （38）
2.2.1 什麽是物聯網 （38）
2.2.2 物聯網的技術架構 （39）
2.2.3 物聯網的特點 （40）
2.2.4 物聯網的未來趨勢 （41）
2.2.5 物聯網與人工智能 （41）
2.3 雲計算 （42）
2.3.1 什麽是雲計算 （42）
2.3.2 雲計算的特點 （43）
2.3.3 雲計算的分類 （43）
2.3.4 雲計算的服務模式 （44）
2.3.5 雲計算的應用 （44）
2.4 5G通信技術 （45）
2.4.1 什麽是5G （45）
2.4.2 5G的關鍵技術 （45）
2.4.3 5G的應用場景 （48）
2.5 本章實訓 （49）
2.5.1 實訓1 使用百度網盤 （49）
2.5.2 實訓2 二維碼分享 （51）
2.6 拓展知識：我國的5G網絡建設 （52）
2.7 本章習題 （53）
第3章 人工智能軟/硬件平臺 （54）
3.1 芯片是人工智能的算力基礎 （56）
3.1.1 什麽是芯片 （56）
3.1.2 芯片的分類 （57）
3.1.3 芯片的製造工藝 （59）
3.1.4 摩爾定律 （59）
3.2 智能芯片 （59）
3.2.1 什麽是智能芯片 （59）
3.2.2 智能芯片的分類 （60）
3.2.3 智能芯片的發展歷程 （64）
3.2.4 智能芯片產業發展現狀 （64）
3.3 人工智能開發框架 （68）
3.3.1 開發框架的作用 （68）
3.3.2 開發框架的核心特徵 （69）
3.3.3 典型的人工智能開發框架 （69）
3.4 本章實訓：人工智能芯片相關企業調研 （73）
3.5 拓展知識：我國科學家研製出首個全模擬光電智能計算芯片 （73）
3.6 本章習題 （74）
第4章 機器學習 （76）
4.1 機器學習概述 （77）
4.1.1 什麽是機器學習 （77）
4.1.2 機器學習的發展歷程 （80）
4.2 機器學習類型 （81）
4.2.1 監督學習 （82）
4.2.2 無監督學習 （83）
4.2.3 半監督學習 （83）
4.2.4 強化學習 （84）
4.3 機器學習常用算法 （84）
4.3.1 線性回歸 （84）
4.3.2 支持向量機 （87）
4.3.3 決策樹 （87）
4.3.4 K近鄰算法 （88）
4.3.5 K均值聚類算法 （89）
4.3.6 關聯分析 （90）
4.3.7 深度學習 （90）
4.4 本章實訓：形色識別植物 （91）
4.5 拓展知識：AI為首張黑洞照片“美顏” （92）
4.6 本章習題 （93）
第5章 人工神經網絡與深度學習 （95）
5.1 人工神經網絡概述 （96）
5.1.1 人工神經網絡簡介 （96）
5.1.2 人工神經網絡的發展歷程 （97）
5.2 MP模型 （98）
5.2.1 生物神經元 （98）
5.2.2 MP模型的結構 （99）
5.2.3 MP模型實現邏輯“與”運算功能 （100）
5.3 感知機 （100）
5.3.1 感知機模型 （101）
5.3.2 感知機的學習過程 （101）
5.3.3 多層感知機實現邏輯“異或”運算功能 （102）
5.4 BP神經網絡 （104）
5.4.1 BP神經網絡結構 （104）
5.4.2 激活函數 （106）
5.4.3 BP神經網絡學習算法 （107）
5.5 深度學習 （109）
5.5.1 深度學習的概念 （109）
5.5.2 捲積神經網絡 （110）
5.5.3 循環神經網絡 （114）
5.6 本章實訓：體驗神經網絡可視化工具Playground （116）
5.7 拓展知識：三位AI科學家榮獲2018年圖靈獎 （119）
5.8 本章習題 （121）
第6章 電腦視覺 （124）
6.1 電腦視覺概述 （125）
6.1.1 什麽是電腦視覺 （125）
6.1.2 電腦視覺的發展歷程 （126）
6.1.3 電腦視覺的主要任務 （127）
6.1.4 電腦視覺的主要應用 （128）
6.2 圖像處理與視覺系統 （128）
6.2.1 圖像的基本原理 （128）
6.2.2 圖像處理技術 （130）
6.2.3 電腦視覺系統 （135）
6.3 人臉識別 （138）
6.3.1 人臉識別概述 （138）
6.3.2 人臉識別一般步驟 （140）
6.3.3 人臉識別基本技術 （141）
6.3.4 人臉識別的應用 （145）
6.4 本章實訓：體驗百度人臉檢測與屬性分析 （147）
6.5 拓展知識：人機大戰，百度AI以3 : 2戰勝“最強大腦”王峰 （148）
6.6 本章習題 （148）
第7章 自然語言處理 （150）
7.1 自然語言處理概述 （151）
7.1.1 自然語言處理的定義 （152）
7.1.2 自然語言處理的發展歷程 （152）
7.1.3 自然語言處理的應用 （153）
7.1.4 自然語言處理的一般流程 （156）
7.1.5 自然語言處理的構成 （158）
7.2 自然語言理解 （159）
7.2.1 自然語言理解的難點 （159）
7.2.2 自然語言理解的層次 （159）
7.3 機器翻譯 （161）
7.3.1 機器翻譯的基本原理 （161）
7.3.2 機器翻譯的方法 （161）
7.3.3 機器翻譯的應用 （163）
7.4 語音識別 （165）
7.4.1 語音識別的定義 （165）
7.4.2 語音識別的發展歷程 （166）
7.4.3 語音識別系統 （166）
7.4.4 語音識別的應用 （167）
7.5 語音合成 （168）
7.5.1 語音合成概述 （168）
7.5.2 語音合成的應用 （168）
7.6 本章實訓 （169）
7.6.1 實訓1：體驗百度在線翻譯 （169）
7.6.2 實訓2：體驗訊飛AI （169）
7.7 拓展知識：“訊飛星火”開啟個性化AI助手新時代 （170）
7.8 本章習題 （171）
參考文獻 （173）