人工智能導論 梁琨 張翼英 9787122474704 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能導論
ISBN：9787122474704
出版社：化學工業
著編譯者：梁琨 張翼英
頁數：241
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1737104
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內容簡介

本書通過深入淺出的方式，系統介紹了人工智能的基本概念、發展歷程、主要流派和關鍵技術，使讀者能夠快速了解人工智能的全貌，為後續深入學習打下基礎。全書共十二章，內容涵蓋人工智能的基本理論和核心技術，以及人工智能在各領域的應用。具體包括概述、表示與理解、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、大語言模型、知識圖譜、智能語音、無人駕駛與無人機、智能穿戴和人工智能安全與倫理。 本書是人工智能學科的「零基礎」入門級教材，可以作為高等院校人工智能專業、計算機科學與技術專業、大數據專業、軟體工程專業等相關專業的教材和參考書，也可以作為人工智能愛好者及相關研究人員、企事業單位相關專業人員進行人工智能開發研究工作的參考資料。

目錄

第1章 人工智能概述
1 1 人工智能的定義與範疇
1 1 1 人工智能的定義
1 1 2 人工智能的三大流派
1 1 3 人工智能的研究領域
1 2 人工智能的歷史與發展
1 2 1 人工智能的起源與早期發展
1 2 2 人工智能的「寒冬」與復興
1 2 3 人工智能的挑戰與機遇
1 3 人工智能發展趨勢
1 3 1 技術發展趨勢
1 3 2 應用發展趨勢
習題
第2章 表示與理解
2 1 知識表示及方法
2 1 1 知識與知識表示的概念
2 1 2 語義網絡
2 1 3 一階謂詞邏輯
2 1 4 產生式表示法
2 1 5 框架表示法
2 2 推理方法及實現
2 2 1 推理方式及分類
2 2 2 確定性推理
2 2 3 非確定性推理
2 3 搜索策略及算法
2 3 1 狀態空間表示法
2 3 2 盲目搜索
2 3 3 啟髮式搜索
習題
第3章 機器學習
3 1 機器學習概念與分類
3 1 1 有監督學習
3 1 2 無監督學習
3 1 3 弱監督學習
3 1 4 集成學習
3 1 5 遷移學習
3 1 6 強化學習
3 2 群體智能
3 2 1 群體智能概述
3 2 2 群體智能算法
習題
第4章 深度學習
4 1 神經網絡概述
4 1 1 神經網絡的基本原理
4 1 2 激活函數的作用與種類
4 1 3 損失函數與優化算法
4 2 深度學習算法
4 2 1 反向傳播算法
4 2 2 卷積神經網絡
4 2 3 循環神經網絡
4 2 4 長短期記憶網絡
4 2 5 生成對抗網絡
4 2 6 注意力機制
4 3 深度學習框架
4 3 1 TensorFlow
4 3 2 Keras
4 3 3 MXNet
4 3 4 PyTorch
4 4 庫管理工具：Anaconda
習題
第5章 計算機視覺
5 1 計算機視覺的基本原理
5 1 1 智能視覺技術
5 1 2 傳統的數字圖像處理技術
5 1 3 智能視覺系統
5 2 智能視覺模型和關鍵技術
5 2 1 深度學習模型
5 2 2 特徵提取與物體識別
5 2 3 YOLO 模型
5 2 4 三維視覺技術
5 3 智能視覺典型應用案例
5 3 1 文本生成圖像
5 3 2 三維場景重建
習題
第6章 自然語言處理
6 1 語言學基礎
6 1 1 語言學的核心概念
6 1 2 語法與句法結構
6 1 3 語義與語用分析
6 1 4 詞彙學與詞典學簡介
6 1 5 語言多樣性
6 2 文本預處理
6 2 1 文本清洗與規範化
6 2 2 分詞與詞性標註
6 2 3 停用詞與詞幹提取
6 2 4 文本向量化與特徵工程
6 2 5 數據增強與平衡策略
6 3 相關模型與技術
6 3 1 詞嵌入技術
6 3 2 注意力機制
6 3 3 文本生成技術
6 4 下游任務
6 4 1 命名實體識別
6 4 2 文本分類與情感分析
6 4 3 問答系統
6 4 4 機器翻譯
習題
第7章 大語言模型
7 1 大語言模型概述
7 1 1 什麼是大語言模型？
7 1 2 LLMs 的歷史與發展
7 2 主流大語言模型概覽
7 2 1 GPT 系列大語言模型
7 2 2 BERT 及其衍生模型解析
7 2 3 T5、ERNIE、ViT 等先進模型介紹
7 2 4 國內外大語言模型的特點對比
7 3 大語言模型的訓練與優化
7 3 1 數據準備與預處理
7 3 2 損失函數與優化算法
7 3 3 分散式訓練與模型并行化
7 3 4 模型壓縮與輕量化技術
7 3 5 評估方法與指標
7 4 大語言模型的應用案例
7 4 1 對話系統
7 4 2 信息檢索
7 4 3 文本生成
習題
第8章 知識圖譜
8 1 知識圖譜的演變
8 2 圖結構與圖查詢
8 2 1 RDF 圖
8 2 2 屬性圖
8 2 3 圖查詢語言
8 3 知識圖譜構建技術
8 3 1 信息抽取
8 3 2 知識融合
8 3 3 知識加工
8 3 4 跨語言知識圖譜構建
8 4 知識圖譜表示學習
8 4 1 知識圖譜嵌入的概念
8 4 2 知識圖譜嵌入的主要方法
8 4 3 知識圖譜嵌入的下游任務
8 5 知識圖譜推理
8 5 1 基於圖結構的推理
8 5 2 基於規則學習的推理
8 5 3 基於表示學習的推理
8 6 知識圖譜的應用 159
8 6 1 智能語義搜索問答系統
8 6 2 基於知識圖譜的個性化推薦
8 6 3 多模態與跨語言知識圖譜
8 6 4 知識圖譜增強AI 系統的語義理解
習題
第9章 智能語音
9 1 智能語音概述
9 2 智能語音關鍵技術
9 2 1 智能語音識別技術
9 2 2 語音合成技術
9 3 語音增強方法
9 3 1 語音信號增強
9 3 2 語音質量評價
9 4 智能語音發展趨勢
習題
第10章 無人駕駛與無人機
10 1 無人駕駛系統概述
10 1 1 無人駕駛的起源與發展背景
10 1 2 無人駕駛的定義
10 1 3 無人駕駛應用場景
10 2 無人駕駛關鍵技術
10 2 1 無人駕駛中的環境感知
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