人工智能概論-應用驅動的人工智能 徐子晨 曾勍煒 杜建強等 9787111783244 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能概論-應用驅動的人工智能
ISBN：9787111783244
出版社：機械工業
著編譯者：徐子晨 曾勍煒 杜建強等
頁數：211
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745244
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內容簡介 本書面向高校各專業本科生，強調基礎知識的通識性與跨專業適應性，能夠有效滿足非計算機專業學生對人工智能知識的基本需求，並注重對其應用技能的啟蒙培養。內容設置強調基礎理論與應用實踐並重，鼓勵學生通過案例項目深入理解人工智能在智慧生活、智慧醫療、智能交通等現實場景中的實際價值。 本書開闢新路徑，在保持知識系統性與理論嚴謹性的基礎上，構建了「應用場景引領－核心技術講解－動手實踐訓練－倫理反思提升」的四層漸進式結構，突出「貼近現實、可動手操作、富有思想深度」的特色，有效實現了面向各專業學生、強調實踐能力培養的目標。 本書以大量日常生活中的真實應用為引導，如音樂推薦、智能鬧鐘、地圖導航、人臉識別打卡等，貫穿圖像分類、自然語言處理、生成式AI等典型技術主題，採用「任務驅動」的方式將抽象算法內化為學生可感知、可參与、可動手的項目任務。書中專設實踐章節，幫助學生完成從理論到操作、從工具到產品的完整學習閉環，真正實現學以致用。 此外，本書還安排了系統的倫理思辨內容，探討算法歧視、隱私泄露、模型偏見、AI責任劃分等現實問題，引導學生形成科技理性與社會責任的雙重視角。本書提供了多個真實案例、社會背景與問題導向的討論框架，在價值觀塑造方面具有明顯優勢。 在表達方式上，書中採用貼近青年學生語言風格的敘述方式，圖文並茂，部分內容還結合AI生成的圖像輔助理解，旨在降低閱讀門檻，提升學習興趣。書中既有理論講解，也有流程圖、可視化圖表與代碼示例，為教學與自學提供良好的支持條件。 本書在教材體系設計、內容選取、教學適配性和表達風格方面均體現出鮮明的特色與原創性，是當前人工智能通識教育教材領域兼具系統性、實用性與人文深度的重要創新成果。

作者簡介 杜建強，江西中醫藥大學副校長，二級教授，博士研究生導師，博士。中國中醫藥信息學會副會長，中國中醫藥信息學會信息教育分會會長，中國中西醫結合學會信息專業委員會副主任委員，中國計算機學會高級會員，美國計算機協會會員，江西省新世紀百千萬人才工程人選，江西省高等學校中青年學科帶頭人。 主要研究領域：醫藥大數據與人工智能、醫學自然語言處理。近年來先後主持了國家重點研發計劃、國家自然科學基金等國家級課題8項，省部級重點課題10餘項。榮獲江西省科學技術進步獎3項；獲得國家級教學成果獎二等獎1項、江西省教學成果獎3項。主編全國高等中醫藥院校「十二五」、「十三五」規劃教材各1部，在國內外重要學術刊物和學術會議上發表論文100餘篇，其中三大索引收錄論文60餘篇，獲得發明專利6項、計算機軟體著作權20餘項。

目錄 推薦序1
推薦序2
前言
第1章 初識人工智能
1 1 人工智能的定義
1 1 1 智能的定義
1 1 2 機器的智能
1 2 人工智能的發展歷程
1 2 1 人工智能的第一個熱潮
1 2 2 人工智能的第二個熱潮
1 2 3 人工智能的第三個熱潮
1 3 人工智能的分類
1 3 1 基於能力的分類
1 3 2 基於學派的分類
1 3 3 基於關鍵技術的分類
1 4 人工智能的現在和未來
小結
習題
第2章 人工智能基礎
2 1 人工智能、機器學習和深度學習的關係
2 2 機器學習
2 2 1 機器學習的定義
2 2 2 機器學習的原理
2 3 線性回歸與邏輯回歸
2 3 1 線性回歸
2 3 2 邏輯回歸
2 3 3 評估與優化
2 4 深度學習
2 4 1 從「學習」到「深度學習」
2 4 2 深度學習和機器學習的區別
2 4 3 深度學習的崛起
2 4 4 深度學習的靈感來源
2 4 5 深度學習的三大核心層
2 4 6 深度學習的優勢與挑戰
小結
習題
第3章 人工智能核心技術
3 1 計算機視覺
3 1 1 計算機視覺的奠基者
3 1 2 圖像採集與表示
3 1 3 計算機視覺任務與問題
3 2 自然語言智能
3 2 1 語音識別
3 2 2 自然語言處理
3 3 生成式人工智能
3 3 1 從判別到生成
3 3 2 工作原理
3 3 3 模態類型
小結
習題
第4章 人工智能的應用
4 1 智慧生活
4 1 1 智能家居
4 1 2 智能助理
4 1 3 智能娛樂與個性化推薦
4 2 智慧駕駛
4 2 1 自動駕駛技術
4 2 2 車聯網與智能交通系統
4 3 智慧醫療
4 3 1 醫療影像分析與診斷支持
4 3 2 個性化醫療與基因分析
4 3 3 遠程醫療與虛擬健康助手
小結
習題
第5章 人工智能的提示工程
5 1 提示工程簡介
5 1 1 定義與內涵
5 1 2 發展歷程
5 1 3 重要性與價值
5 2 提示技巧
5 2 1 基於樣本數量的提示詞技術
5 2 2 基於思考過程的提示詞技術
5 2 3 基於一致性和連貫性的提示詞技術
5 2 4 基於知識和信息的提示詞技術
5 2 5 基於優化和效率的提示詞技術
5 2 6 基於用戶交互的提示詞技術
5 3 實際應用
5 3 1 用人工智能快速生成一份報告
5 3 2 用人工智能快速製作一張插畫
小結
習題
第6章 第一個人工智能項目
6 1 人工智能的編程語言——Python
6 1 1 Python簡介與特點
6 1 2 Python在人工智能中的作用
6 2 前置知識學習
6 2 1 Python相關
6 2 2 數據預處理
6 2 3 可視化
6 2 4 深度學習框架
6 3 項目概述
6 3 1 項目背景與意義
6 3 2 技術選型與實現框架
6 3 3 學習目標
6 4 從數據集處理開始
6 4 1 數據導入與查看
6 4 2 數據預處理
6 4 3 數據載入與批次處理
6 5 深度學習模型構建
6 5 1 硬體設備配置
6 5 2 模型結構定義
6 5 3 設置學習目標與優化策略
6 5 4 訓練流程定義
6 5 5 測試流程定義
6 6 正式開始訓練模型
6 6 1 設置訓練參數與初始化記錄
6 6 2 執行訓練、測試循環
6 7 測試模型
6 7 1 訓練與驗證結果的可視化
6 7 2 生成混淆矩陣
6 7 3 生成評估報告
小結
習題
第7章 關於人工智能的思考
7 1 人工智能的算法歧視問題
7 1 1 算法歧視的概念和具體表現
7 1 2 算法歧視的成因
7 1 3 解決算法歧視的對策
7 2 人工智能的隱私問題
7 2 1 數據隱私與人工智能的關係
7 2 2 保護數據隱私的技術與法規
7 3 人工智能的責任與監管問題
7 3 1 人工智能決策中的責任歸屬問題
7 3 2 人工智能的監管與安全保障
小結
習題
附錄 專業名詞解釋
習題答案

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