前言
科普篇
第1章?lián)肀�人工智�?br>1.1人工智能就在你身邊
1.2人工智能發(fā)展史
1.2.1計算驅(qū)動
1.2.2知識驅(qū)動
1.2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動
1.3人工智能內(nèi)涵與外延
1.4人工智能再認(rèn)識
1.4.1三大流派
1.4.2三個層次
1.4.3知識體系
習(xí)題1
第2章新一代人工智能生態(tài)
2.1人工智能賴以生存的土壤——物聯(lián)網(wǎng)
2.1.1物聯(lián)網(wǎng)概念
2.1.2物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)
2.1.3物聯(lián)網(wǎng)感知層關(guān)鍵技術(shù)
2.1.4可穿戴設(shè)備
2.2人工智能的算力——云計算
2.2.1云計算概念
2.2.2“云”服務(wù)
2.2.3云計算核心技術(shù)——虛擬化和分布式
2.2.4“云”分類
2.3人工智能的血液——大數(shù)據(jù)
2.3.1揭秘大數(shù)據(jù)
2.3.2數(shù)據(jù)→價值
2.3.3大數(shù)據(jù)思維
2.3.4Hadoop
2.4人工智能的安全保障——區(qū)塊鏈
2.4.1從比特幣說起
2.4.2比特幣的底層技術(shù)
2.4.3區(qū)塊鏈核心技術(shù)
2.4.4區(qū)塊鏈應(yīng)用
2.4.5區(qū)塊鏈與人工智能的結(jié)合
2.5人工智能的編程語言——Python
2.5.1面向?qū)ο缶幊趟枷?br>2.5.2學(xué)習(xí)Python的理由
2.5.3Python的核心語法
2.6人工智能項目開發(fā)框架——PaddlePaddle
2.6.1PaddlePaddle簡介
2.6.2AI 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?br>3.1智能汽車時代
3.1.1智能汽車真的要來了
3.1.2智能汽車技術(shù)原理
3.1.3SAE分級標(biāo)準(zhǔn)
3.2智能交通系統(tǒng)
3.2.1智能交通系統(tǒng)構(gòu)成
3.2.2智能交通應(yīng)用場景
習(xí)題3
第4章AI+電商——精準(zhǔn)營銷
4.1人工智能給電商帶來的五大改變
4.2人工智能革新電商的五大趨勢
4.3無人零售
4.4智慧物流和智慧倉儲
習(xí)題4
第5章AI+建筑——讓生活舒心隨性
5.1智能建筑
5.1.1智能建筑組成要素
5.1.2智能建筑概念
5.2智能家居
5.2.1智能家居分類
5.2.2智能家居技術(shù)特點
5.2.3智能家居產(chǎn)業(yè)
5.3智能廚房
習(xí)題5
第6章AI+教育——因材施教
6.1教育AI的技術(shù)構(gòu)成
6.2早教機器人
6.3人工智能時代的教師職責(zé)
6.3.1提高教學(xué)的創(chuàng)新性
6.3.2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�產(chǎn)方式
7.1四次工業(yè)革命
7.2未來制造業(yè)暢想
7.2.1工業(yè)軟件充斥整個制造業(yè)
7.2.2大數(shù)據(jù)驅(qū)動制造業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型
7.2.3制造業(yè)將成為信息產(chǎn)業(yè)的一部分
7.3機器人
7.3.1機器人組成
7.3.2機器人分類
7.4人工智能給制造業(yè)帶來的優(yōu)勢
7.5人工智能在制造業(yè)的研究方向
7.5.1視覺檢測
7.5.2視覺分揀
7.5.3故障預(yù)測
習(xí)題7
第8章AI+醫(yī)療——提升人類的健康水平
8.1人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用
8.1.1疾病預(yù)測
8.1.2醫(yī)學(xué)影像
8.1.3輔助診療
8.1.4醫(yī)院管理
8.1.5虛擬助理
8.1.6健康管理
8.1.7輔助醫(yī)學(xué)研究平臺
8.1.8新藥研發(fā)
8.2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章問題求解單元——搜索技術(shù)
9.1盲目搜索
9.1.1深度優(yōu)先搜索
9.1.2寬度優(yōu)先搜索
9.1.3回溯搜索
9.2啟發(fā)式搜索
9.2.1A算法或A*算法
9.2.2模擬退火
9.2.3遺傳算法
習(xí)題9
第10章知識表示單元——知識圖譜
10.1知識圖譜演化
10.2知識圖譜基本原理
10.2.1認(rèn)知智能是人工智能的高級目標(biāo)
10.2.2知識圖譜概念
10.2.3知識圖譜模型
10.2.4知識圖譜特點
10.2.5知識圖譜的分類
10.3知識圖譜應(yīng)用場景
習(xí)題10
第11章知識發(fā)現(xiàn)單元——深度學(xué)習(xí)
11.1機器學(xué)習(xí)過程
11.2機器學(xué)習(xí)模型
11.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
11.3.1數(shù)據(jù)集劃分
11.3.2數(shù)據(jù)標(biāo)注
11.4學(xué)習(xí)方式
11.4.1有監(jiān)督學(xué)習(xí)
11.4.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)
11.4.3概率圖模型
11.4.4集成學(xué)習(xí)
11.5模型評估
11.5.1過擬合和欠擬合
11.5.2交叉驗證
11.5.3混淆矩陣
11.6深度學(xué)習(xí)
11.6.1從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)談起
11.6.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.6.3深度學(xué)習(xí)基本原理
11.6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
11.7機器學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)
習(xí)題11
第12章感知單元——視覺和語音
12.1計算機視覺基礎(chǔ)
12.2計算機視覺任務(wù)
12.2.1圖像分類
12.2.2目標(biāo)檢測
12.2.3目標(biāo)跟蹤
12.2.4語義分割
12.2.5實例分割
12.3語音識別
12.3.1語音識別基礎(chǔ)
12.3.2語音識別系統(tǒng)
習(xí)題12
第13章理解單元——自然語言處理
13.1自然語言處理基礎(chǔ)
13.2TF-IDF算法
13.3NLP常見任務(wù)
13.4NLP應(yīng)用場景
13.4.1聊天機器人
13.4.2機器翻譯
13.4.3垃圾郵件過濾
13.4.4信息提取
13.4.5文本情感分析
13.4.6自動問答
13.4.7個性化推薦
習(xí)題13
創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)篇
第14章人工智能對社會的影響
14.1人工智能重新定義工作
14.1.1易被人工智能取代的職業(yè)：煩瑣+重體力+無創(chuàng)意
14.1.2辯證思考：人工智能是否引發(fā)大量失業(yè)
14.1.3人工智能只是改變工作形式：工作由低級升為高級
14.2人工智能創(chuàng)業(yè)項目
習(xí)題14
第15章人工智能素養(yǎng)
15.1人工智能思維
15.1.1從互聯(lián)網(wǎng)思維到人工智能思維
15.1.2什么是人工智能思維
15.2應(yīng)具有的人工智能能力
15.2.1懂工具
15.2.2懂編程
15.2.3懂業(yè)務(wù)
15.2.4懂模型
習(xí)題15
第16章人工智能前沿
16.1人工智能還不能做什么
16.1.1跨領(lǐng)域推理
16.1.2抽象能力
16.1.3知其然，也知其所以然
16.1.4常識
16.1.5審美
16.1.6情感
16.2量子計算
16.3機器學(xué)習(xí)的未來
16.3.1深度學(xué)習(xí)理論和新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
16.3.2強化學(xué)習(xí)
16.3.3遷移學(xué)習(xí)
16.43D打印
16.4.13D打印機基本原理
16.4.23D打印機+人工智能
16.4.33D打印機發(fā)展
16.5AR與VR
16.5.1VR和AR的概念
16.5.2VR應(yīng)用場景
16.5.3AR應(yīng)用場景
16.6RPA
16.6.1RPA概述
16.6.2RPA相關(guān)技術(shù)
16.6.3RPA軟件產(chǎn)品的選擇
16.6.4財務(wù)RPA
16.7群體智能與仿生計算
16.7.1從蟻群算法說起
16.7.2智能體的體系結(jié)構(gòu)
16.7.3多智能體系統(tǒng)
16.7.4仿生計算
習(xí)題16
附錄
附錄A人類智能和人工智能對比
附錄B人工智能相關(guān)學(xué)科
參考文獻(xiàn)