人工智能技術導論 金雷 9787302616634 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能技術導論
ISBN：9787302616634
出版社：清華大學
著編譯者：金雷
頁數：221
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1514175
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內容簡介

本書主要從基礎、技術和應用等方面講述人工智能。全書共11章，內容涵蓋人工智能概述、人工智能的軟硬體體系、人工智能與數據、計算機視覺、語音識別、自然語言理解、知識推理、經典機器學習、機器學習與深度學習、自動駕駛、智能問答及人工智能的社會問題等。 本書可作為高等院校智能科學與技術、計算機科學、電子科學與技術、控制科學與工程等專業本科生或專科生的教材，也可作為人文社科類各專業的通識課程教材，還可為對人工智能技術及其應用感興趣的工程技術人員提供參考。

目錄

第1章 人工智能技術概述
1 1 從人類智能到人工智能
1 1 1 史前智能
1 1 2 聲音智能
1 1 3 文字智能
1 1 4 智能的計算形式
1 1 5 信息智能的地球網路
1 2 人工智能的提出與發展
1 2 1 人工智能的起源與黃金時代
1 2 2 人工智能的第一次寒冬及第二次繁榮期
1 2 3 人工智能的第二次寒冬
1 2 4 人工智能的穩健時代與新時代
1 3 人工智能是什麼
1 3 1 人工智能的定義
1 3 2 人工智能的任務域
1 3 3 人工智能三大主義
1 4 本書的主要內容
第2章 人工智能的軟硬體體系
2 1 人工智能軟體體系
2 1 1 人工智能的軟體體系簡介
2 1 2 部分框架介紹
2 2 人工智能硬體體系
2 2 1 人工智能的硬體體系簡介
2 2 2 人工智能芯片簡介
2 2 3 人工智能芯片技術
2 3 人工智能軟硬體一體化
2 3 1 人工智能軟硬體一體化簡介
2 3 2 人工智能軟硬體一體化應用
2 4 智能音箱的軟硬體
2 4 1 智能音箱技術原理
2 4 2 智能音箱的硬體
2 4 3 智能音箱的軟體和演算法
第3章 人工智能與數據
3 1 人工智能的數學基礎
3 1 1 線性代數
3 1 2 概率論與數理統計
3 1 3 最優化理論
3 1 4 資訊理論
3 2 數據具有內在相關性
3 2 1 折線圖與散點圖
3 2 2 協方差及協方差矩陣
3 2 3 相關係數
3 3 數據具有內在預測性
3 3 1 一元回歸及多元回歸
3 3 2 神經網絡
3 4 數據具有邏輯可分性
3 4 1 邏輯回歸方法
3 4 2 支持向量機
3 4 3 決策樹和隨機森林演算法
3 4 4 神經網絡演算法
第4章 計算機視覺
4 1 計算機視覺概述
4 1 1 計算機視覺應用
4 1 2 計算機視覺發展
4 2 圖像與視覺基礎
4 2 1 人眼視覺
4 2 2 圖像基礎
4 2 3 顏色模型
4 3 計算機視覺基礎演算法
4 3 1 圖像濾波（平滑）
4 3 2 邊緣檢測
4 3 3 圖像分割
4 3 4 特徵檢測與匹配
4 3 5 目標檢測
4 3 6 目標識別
4 3 7 目標跟蹤
4 3 8 立體視覺
4 3 9 三維重建
4 3 10 深度學習方法
4 3 11 文本檢測
4 3 12 幾何變換
4 3 13 圖像拼接
4 3 14 高動態範圍成像
4 3 15 圖像修復
4 3 16 圖像分解
4 3 17 非真實性渲染
4 3 18 圖像合成
4 4 計算機視覺演算法實現
4 4 1 OpenCV簡介
4 4 2 OpenCV常用函數
4 4 3 Canny邊緣檢測
4 4 4 Mean-Shift
4 4 5 基於SURF特徵匹配的圖像拼接
第5章 語音識別
5 1 語音識別概述
5 2 語音識別流程
5 3 語音識別案例實現
5 3 1 MFCC
5 3 2 神經網絡模板匹配
5 3 3 Amazon Echo
第6章 自然語言理解
6 1 自然語言理解基礎
6 1 1 自然語言處理概述
6 1 2 自然語言處理髮展
6 1 3 自然語言處理相關運用
6 1 4 自然語言處理技術難點
6 2 自然語言理解技術
6 2 1 詞法分析
6 2 2 句子分析
6 2 3 語義分析
6 2 4 語用分析
6 3 自然語言理解案例分析
6 3 1 NLTK的使用
6 3 2 Jieba分詞
6 3 3 情感分析
第7章 知識推理
7 1 知識表示
7 1 1 知識表示概念
7 1 2 知識表示的發展和分類
7 1 3 知識表示的方法
7 2 知識推理與問題求解
7 2 1 知識推理的概念及證明
7 2 2 問題求解
7 2 3 遊戲AI應用：路徑規劃與搜索
7 3 知識推理與問題求解案例分析
7 3 1 遊戲AI應用：簡單的遊戲AI
7 3 2 遊戲AI應用：Alpha Go中的人工智能
7 3 3 遊戲AI應用：機器自動訓練玩遊戲
7 3 4 遊戲AI應用：Flappy Bird
7 3 5 暴力破解邏輯求解問題
第8章 機器學習和深度學習
8 1 機器學習
8 1 1 機器學習的定義
8 1 2 機器學習與其他學科的聯繫
8 1 3 機器學習的應用範圍
8 1 4 機器學習的總結
8 2 深度學習
8 2 1 深度學習的定義
8 2 2 深度學習的發展歷程
8 2 3 深度學習的應用範圍
8 2 4 人工智能、機器學習及深度學習的聯繫
8 3 深度學習基礎
8 3 1 卷積、池化和全連接
8 3 2 邏輯回歸
8 3 3 神經網絡的訓練過程
8 3 4 機器視覺
8 4 深度學習模型
8 4 1 什麼是深度學習模型
8 4 2 常見深度學習模型
第9章 自動駕駛
9 1 初識自動駕駛
9 1 1 自動駕駛特性
9 1 2 自動駕駛技術分級
9 2 自動駕駛的技術框架
9 2 1 環境感知
9 2 2 決策手段
9 2 3 決策規劃
9 2 4 運動控制
9 3 測試驗證和風險分析
9 3 1 自動駕駛的測試
9 3 2 自動駕駛的風險分析

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