人工智能技術及應用 (第2版) 程顯毅 張盛 靳偉等 9787111778783 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能技術及應用 (第2版)
ISBN：9787111778783
出版社：機械工業
著編譯者：程顯毅 張盛 靳偉等
頁數：234
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745239
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內容簡介

隨著信息技術和互聯網技術的快速發展，人工智能已成為新一輪科技革命的主要驅動力，未來人工智能將貫穿各個領域。本書以「人工智能思維」為理念，以「學生」為中心，以「創新創業」為目標，文理兼顧，構建「教、學、用」為一體的教材結構。全書共7章，第1章介紹了人工智能的發展和流派；第2～4章向讀者展示新一代人工智能的核心技術：機器學習、深度學習、大模型；第5章從「道」「法」「術」「器」「用」「勢」六個維度解析人工智能思維的基本原理，樹立人工智能應用的意識；第6、7章介紹人工智能前沿技術和在交通、電商、建築、製造、農業、醫療等行業的應用場景，激發讀者創新創業的熱情，了解未來技術發展的趨勢，抓住機遇。 本書可以作為高等院校各專業人工智能導論、機器學習、大模型技術課程的教材或參考資料，也可作為人工智能愛好者的參考資料。

目錄

第2版前言
第1版前言
第1章 人工智能時代
1 1 人工智能體驗
1 2 人工智能的三次浪潮
1 2 1 計算驅動
1 2 2 知識驅動
1 2 3 數據驅動
1 3 人工智能的內涵和外延
1 3 1 人工智能的內涵
1 3 2 人工智能的外延
1 4 人工智能流派
1 4 1 符號主義
1 4 2 聯結主義
1 4 3 行為主義
1 5 人工智能產業鏈
習題
第2章 機器學習
2 1 機器學習概述
2 1 1 機器學習背景
2 1 2 機器學習概念
2 1 3 機器學習過程
2 1 4 機器學習分類
2 1 5 Python機器學習算法庫
2 2 數據準備
2 2 1 數據集
2 2 2 數據預處理
2 2 3 數據集劃分
2 3 模型訓練
2 3 1 算法選擇
2 3 2 損失函數設計
2 3 3 超參數
2 4 模型評估
2 4 1 分類任務模型評估
2 4 2 回歸任務模型評估
2 4 3 代碼實現
2 5 模型預測
2 5 1 泛化能力
2 5 2 交叉驗證
2 5 3 代碼實現
2 6 機器學習實戰
2 6 1 乳腺癌分類
2 6 2 房價預測
習題
第3章 深度學習
3 1 全連接神經網絡
3 1 1 神經元模型
3 1 2 神經網絡
3 2 卷積神經網絡
3 2 1 深度學習產生的背景
3 2 2 卷積神經網絡的基本原理
3 2 3 深度學習的基本原理
3 3 深度學習實戰
3 3 1 AI Studio
3 3 2 車牌識別
3 3 3 新聞分類
習題
第4章 大模型
4 1 DeepSeek
4 1 1 DeepSeek概述
4 1 2 DeepSeek超級大腦
4 1 3 DeepSeek體驗
4 2 大模型概述
4 2 1 大模型的定義
4 2 2 大模型的分類
4 2 3 大模型的發展歷程
4 3 AIGC
4 3 1 AIGC的發展歷程
4 3 2 AIGC與大模型的關係
4 3 3 AIGC給傳統生產模式帶來的革新
4 4 Transformer
4 4 1 Transformer的發展歷程
4 4 2 Transformer的模型架構
4 4 3 Transformer的優勢
4 5 Prompt
4 5 1 Prompt的概念
4 5 2 Prompt模式
4 5 3 Prompt的作用
習題
第5章 人工智能思維
5 1 人工智能思維之「道」
5 1 1 人工智能的普遍規律
5 1 2 AI思維的案例
5 1 3 AI思維與人腦思維
5 1 4 AI思維的要素
5 1 5 AI思維帶來認知革命
5 2 人工智能思維之「法」
5 2 1 AI的底層邏輯
5 2 2 相關性和因果性
5 2 3 數據的規律性
5 3 人工智能思維之「術」
5 3 1 從數據到價值
5 3 2 數據理解
5 3 3 AI如何做出決策
5 4 人工智能思維之「器」
5 4 1 機器學習算法
5 4 2 深度學習網絡結構
5 4 3 深度學習平台
5 5 人工智能思維之「用」
5 5 1 行業數字化是大勢所趨
5 5 2 通過企業的數據中台完成數據打通
5 5 3 生產製造數據打通
5 5 4 數字化和智能化相輔相成
5 5 5 深度學習引領人工智能落地
5 6 人工智能思維之「勢」
5 6 1 如何從無標註數據中學習
5 6 2 如何把數據和知識結合起來
5 6 3 可解釋的AI模型
5 6 4 倫理挑戰和應對
5 6 5 個人信息保護
5 6 6 AI落地的人為因素
習題
第6章 人工智能前沿
6 1 元宇宙
6 1 1 元宇宙發展
6 1 2 元宇宙概述
6 1 3 元宇宙核心技術
6 1 4 元宇宙存在的價值
6 1 5 元宇宙產業生態
6 1 6 元宇宙與大模型一體兩面密不可分
6 2 數字機器人
6 2 1 數字機器人概述
6 2 2 RPA興起的原因
6 2 3 RPA應用場景
6 2 4 RPA架構
6 2 5 RPA發展趨勢
6 2 6 RPA實戰
6 2 7 大模型時代下的「手腦並用」：RPA+LLM
6 3 強化學習
6 3 1 強化學習概述
6 3 2 強化學習模擬環境
6 3 3 強化學習與傳統學習、深度學習的對比
6 3 4 大語言模型+強化學習
6 4 遷移學習
6 4 1 遷移學習概述
6 4 2 遷移學習與傳統機器學習對比
6 4 3 遷移學習方法
6 4 4 大模型微調方法是一種有效的遷移學習技術
6 5 低代碼編程
6 5 1 低代碼核心理念
6 5 2 低代碼開發特點
6 5 3 低代碼開發流程
6 5 4 低代碼應用場景
6 5 5 低代碼市場
6 5 6 AI大模型與低代碼的融合
6 6 量子計算
6 6 1 量子計算概述
6 6 2 量子計算與人工智能
6 6 3 大模型與量子計算的未來
6 7 多智能體
6 7 1 多智能體概述
6 7 2 多智能體應用
6 7 3 大模型時代的智能體
6 8 知識圖譜
6 8 1 知識圖譜誕生
6 8 2 知識圖譜基本原理
6 8 3 知識圖譜的分類
6 8 4 知識圖譜應用場景
6 8 5 大模型與知識圖譜
習題
第7章 人工智能應用
7
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