目錄

出版說(shuō)明
前言

第1章 人工智能概述1
1.1 人工智能的起源與定義1
1.1.1 人工智能的起源1
1.1.2 人工智能的定義4
1.1.3 人工智能的分類及特征4
1.2 人工智能的流派6
1.2.1 符號(hào)主義7
1.2.2 連接主義8
1.2.3 行為主義9
1.3 人工智能的技術(shù)構(gòu)成9
1.3.1 基礎(chǔ)設(shè)施10
1.3.2 基礎(chǔ)技術(shù)10
1.3.3 AI要素10
1.3.4 AI技術(shù)10
1.3.5 AI應(yīng)用11
1.4 人工智能的進(jìn)展與發(fā)展趨勢(shì)11
1.4.1 知識(shí)表示11
1.4.2 知識(shí)獲取12
1.4.3 知識(shí)應(yīng)用16
1.5 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域19
1.5.1 AI在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用19
1.5.2 AI在工業(yè)方面的應(yīng)用20
1.5.3 AI在商業(yè)方面的應(yīng)用21
1.5.4 AI在醫(yī)療方面的應(yīng)用21
1.5.5 AI在教育方面的應(yīng)用22
1.6 本章習(xí)題24
第2章 人工智能與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算25
2.1 大數(shù)據(jù)—AI發(fā)展的能量源25
2.1.1 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介25
2.1.2 大數(shù)據(jù)的特征26
2.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)圈27
2.2 云計(jì)算—AI發(fā)展的發(fā)動(dòng)機(jī)28
2.2.1 云計(jì)算簡(jiǎn)介28
2.2.2 云計(jì)算的基礎(chǔ)架構(gòu)29
2.2.3 云計(jì)算的特點(diǎn)30
2.3 人工智能、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的
關(guān)系31
2.3.1 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系31
2.3.2 人工智能=云計(jì)算+大數(shù)據(jù)32
2.4 本章習(xí)題33
第3章 人工智能的技術(shù)基礎(chǔ)34
3.1 知識(shí)表示和圖譜34
3.1.1 知識(shí)與知識(shí)表示的概念34
3.1.2 知識(shí)表示方法35
3.1.3 知識(shí)圖譜的概念37
3.1.4 本體知識(shí)表示、萬(wàn)維網(wǎng)知識(shí)表示38
3.2 知識(shí)圖譜的現(xiàn)狀及發(fā)展40
3.3 自動(dòng)推理44
3.4 專家系統(tǒng)45
3.4.1 專家系統(tǒng)的概念及特點(diǎn)45
3.4.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及類型45
3.4.3 專家系統(tǒng)工具與環(huán)境46
3.5 群智能算法46
3.5.1 群智能算法的發(fā)展歷程46
3.5.2 遺傳算法48
3.5.3 粒子群算法49
3.5.4 蟻群算法50
3.6 搜索技術(shù)51
3.6.1 搜索的概念51
3.6.2 搜索算法52
3.7 本章習(xí)題54
第4章 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘55
4.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)概述55
4.1.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的對(duì)象56
4.1.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù)57
4.1.3 知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法57
4.1.4 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域59
4.2 數(shù)據(jù)挖掘概述59
4.2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生及定義60
4.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能60
4.2.3 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法61
4.3 大數(shù)據(jù)處理概述65
4.3.1 分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)Hadoop
及其生態(tài)系統(tǒng)66
4.3.2 分布式計(jì)算框架Spark及其生態(tài)
系統(tǒng)70
4.3.3 低延遲流式處理大數(shù)據(jù)框架—
Storm77
4.3.4 大數(shù)據(jù)挖掘與分析80
4.4 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)踐82
4.4.1 學(xué)生考試成績(jī)預(yù)測(cè)82
4.4.2 基于用戶手機(jī)使用行為進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)
識(shí)別85
4.5 本章習(xí)題88
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)89
5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介89
5.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程89
5.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念及地位90
5.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇92
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類93
5.2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)93
5.2.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)94
5.2.3 弱監(jiān)督學(xué)習(xí)94
5.3 經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法97
5.3.1 分類算法98
5.3.2 k均值聚類算法104
5.3.3 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法106
5.3.4 遷移學(xué)習(xí)108
5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)踐112
5.4.1 使用決策樹(shù)模型進(jìn)行列車空調(diào)
故障預(yù)測(cè)112
5.4.2 采用多種算法實(shí)現(xiàn)校園用戶
識(shí)別115
5.5 本章習(xí)題120
第6章 深度學(xué)習(xí)121
6.1 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介121
6.1.1 什么是深度學(xué)習(xí)121
6.1.2 深度學(xué)習(xí)的前世今生123
6.1.3 深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架125
6.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)129
6.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出129
6.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)130
6.2.3 經(jīng)典卷積模型132
6.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)137
6.3.1 RNN基本原理137
6.3.2 RNN的基本結(jié)構(gòu)138
6.3.3 RNN的高級(jí)形式139
6.3.4 RNN的訓(xùn)練142
6.4 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)踐144
6.4.1 用GoogLeNet訓(xùn)練識(shí)別花卉144
6.4.2 圖像著色148
6.4.3 風(fēng)格遷移148
6.4.4 圖片識(shí)別149
6.5 本章習(xí)題149
第7章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)150
7.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介150
7.1.1 什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)150
7.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用152
7.2 基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法153
7.2.1 蒙特卡羅法154
7.2.2 時(shí)間差分法155
7.2.3 值函數(shù)逼近法156
7.3 基于直接策略搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
方法157
7.3.1 策略梯度法158
7.3.2 置信域策略優(yōu)化法160
7.3.3 確定性策略梯度法160
7.4 DQN算法模型161
7.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿研究162
7.5.1 逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)162
7.5.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)163
7.5.3 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)164
7.5.4 價(jià)值迭代網(wǎng)絡(luò)164
7.5.5 AlphaGo的原理165
7.6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)踐167
7.7 本章習(xí)題169
第8章 自然語(yǔ)言處理170
8.1 自然語(yǔ)言處理概述170
8.1.1 自然語(yǔ)言處理的概念170
8.1.2 自然語(yǔ)言處理的層次171
8.1.3 NLP的判別標(biāo)準(zhǔn)172
8.2 自然語(yǔ)言處理的發(fā)展與應(yīng)用173
8.2.1 自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷程173
8.2.2 自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用175
8.3 自然語(yǔ)言處理技術(shù)分類178
8.3.1 NLP基礎(chǔ)技術(shù)178
8.3.2 NLP應(yīng)用技術(shù)180
8.4 語(yǔ)音處理182
8.4.1 語(yǔ)音處理概述183
8.4.2 語(yǔ)音處理發(fā)展?fàn)顩r183
8.4.3 語(yǔ)音處理的主要分支184
8.4.4 語(yǔ)音處理的其他分支184
8.5 自然語(yǔ)言處理應(yīng)用實(shí)踐185
8.6 本章習(xí)題187
第9章 機(jī)器視覺(jué)188
9.1 圖像表達(dá)與性質(zhì)188
9.1.1 圖像表達(dá)的若干概念188
9.1.2 圖像數(shù)字化189
9.1.3 數(shù)字圖像性質(zhì)190
9.1.4 彩色圖像191
9.2　圖像預(yù)處理193
9.2.1 圖像相關(guān)的數(shù)學(xué)及物理知識(shí)193
9.2.2 圖像分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)195
9.2.3 像素亮度變換197
9.2.4 幾何變換197
9.2.5 局部預(yù)處理197
9.2.6 圖像復(fù)原198
9.2.7 圖像分割198
9.3 形狀表示與物體識(shí)別200
9.3.1 區(qū)域標(biāo)識(shí)201
9.3.2 基于輪廓的形狀表示與描述201
9.3.3 基于區(qū)域的形狀表示與描述202
9.3.4 識(shí)別中的優(yōu)化技術(shù)203
9.3.5 模糊系統(tǒng)205
9.3.6 隨機(jī)森林206
9.4 圖像理解207
9.4.1 圖像理解控制策略208
9.4.2 尺度不變特征轉(zhuǎn)換208
9.4.3 點(diǎn)分布模型與活動(dòng)表觀模型210
9.4.4 圖像理解中的模式識(shí)別方法210
9.4.5 語(yǔ)義圖像分割和理解212
9.5 3D圖像214
9.5.1 3D視覺(jué)的概念214
9.5.2 射影幾何學(xué)基礎(chǔ)215
9.5.3 單透視攝像機(jī)216
9.5.4 從多視圖重建場(chǎng)景216
9.5.5 雙攝像機(jī)和立體感知217
9.5.6 三攝像機(jī)和三視張量218
9.5.7 3D視覺(jué)的應(yīng)用218
9.6 機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用及面臨的
問(wèn)題219
9.7 機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用實(shí)踐220
9.8 本章習(xí)題222
第10章 機(jī)器人223
10.1 機(jī)器人簡(jiǎn)介223
10.1.1 機(jī)器人的發(fā)展歷史223
10.1.2 機(jī)器人的分類227
10.1.3 機(jī)器人的特點(diǎn)229
10.1.4 機(jī)器人的研究領(lǐng)域及相關(guān)
技術(shù)229
10.2 機(jī)器人系統(tǒng)232
10.2.1 機(jī)器人系統(tǒng)的組成232
10.2.2 機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）233
10.2.3 機(jī)器人的工作空間234
10.2.4 機(jī)器人的性能指標(biāo)235
10.3 機(jī)器人的編程模式與編程
語(yǔ)言236
10.3.1 機(jī)器人編程語(yǔ)言236
10.3.2 機(jī)器人的編程模式238
10.4 機(jī)器人的應(yīng)用與展望239
10.4.1 機(jī)器人應(yīng)用239
10.4.2 機(jī)器人的發(fā)展展望244
10.5 本章習(xí)題246
附錄 東方國(guó)信圖靈引擎平臺(tái)使用
說(shuō)明247
參考文獻(xiàn)251