人工智能通識 楊尊琦 9787111783886 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能通識
ISBN：9787111783886
出版社：機械工業
著編譯者：楊尊琦
頁數：272
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745245
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內容簡介

隨著人工智能時代的到來，各行各業都已滲透了人工智能的理論、方法和技術。本書通俗地講解AI的起源、發展，將行業應用與技術發展相結合進行敘述，能夠讓讀者快速了解人工智能，掌握各行各業AI應用的前沿動態和技術。 本書內容包括：第1章人工智能概述，第2章大數據與人工智能，第3章機器學習，第4章深度學習，第5章大模型技術及應用，第6章人工智能倫理，第7章人工智能在工業中的應用，第8章人工智能在醫療領域的應用，第9章人工智能在交通領域的應用，第10章人工智能賦能生物識別，第11章人工智能在金融領域的應用，第12章智能商務，第13章人工智能在航天領域的應用，第14章人工智能的未來展望。 本書圖、文、表並茂，淺顯易懂，並引入典型領域的應用，結合相關領域知識，文科、理科都可選用。本書既可以作為高等院校、職業院校低年級的人工智能通識課教材，也可以作為企業培訓參考用書。

目錄

前言
第1章 人工智能概述
1 1 什麼是人工智能
1 1 1 人類智能
1 1 2 人類大腦
1 1 3 人工智能
1 2 人工智能發展概況
1 2 1 人工智能前期積累
1 2 2 人工智能的形成階段
1 2 3 人工智能的曲折發展
1 2 4 人工智能的繁榮發展
1 3 思考與練習
第2章 大數據與人工智能
2 1 大數據基礎
2 1 1 大數據的特徵和結構類型
2 1 2 大數據的價值
2 2 大數據與雲計算
2 2 1 什麼是雲計算
2 2 2 雲計算的服務模型
2 2 3 雲存儲、超算和算力
2 3 大數據的核心技術
2 3 1 數據的採集
2 3 2 數據的處理
2 3 3 大數據分析
2 3 4 數據可視化
2 4 大數據與人工智能的關係
2 4 1 大數據是人工智能的基石與動力
2 4 2 人工智能促進大數據的價值化
2 4 3 人工智能和大數據相輔相成，深度融合
2 5 身邊的大數據與人工智能
2 6 思考與練習
第3章 機器學習
3 1 什麼是機器學習
3 1 1 機器學習的概念
3 1 2 機器學習的發展
3 1 3 機器學習的基本問題和流程
3 2 機器學習的分類
3 2 1 監督學習：數據驅動的精準預測
3 2 2 無監督學習：探索數據中的隱藏奧秘
3 2 3 半監督學習：融合標註與未標註數據的智慧學習
3 2 4 強化學習：在動態交互中優化決策
3 3 機器學習的算法
3 3 1 回歸算法：數值預測的建模利器
3 3 2 聚類算法：數據分組的無監督能手
3 3 3 決策樹算法：特徵驅動的智能分類與回歸利器
3 3 4 樸素貝葉斯分類算法：特徵獨立的概率分類利器
3 3 5 K-近鄰算法：以距離定歸屬的分類利器
3 3 6 支持向量機算法：劃分數據的超平面構建者
3 4 機器學習的應用
3 5 機器學習的未來展望
3 6 思考與練習
第4章 深度學習
4 1 神經網絡
4 1 1 神經元
4 1 2 感知器
4 1 3 人工神經網絡
4 1 4 反向傳播算法
4 2 深度學習的起源與發展
4 2 1 淺層學習
4 2 2 深度學習的提出
4 2 3 深度學習在現代AI中的地位
4 3 深度學習關鍵技術
4 3 1 卷積神經網絡
4 3 2 生成對抗網絡
4 3 3 注意力機制
4 4 進化計算
4 4 1 進化算法概述
4 4 2 遺傳算法
4 4 3 進化規劃
4 4 4 進化策略
4 4 5 進化計算算法對比
4 5 群體智能
4 5 1 蟻群優化算法
4 5 2 粒子群優化算法
4 5 3 人工魚群算法
4 6 思考與練習
第5章 大模型技術及應用
5 1 大模型概述
5 1 1 大模型的定義與發展歷程
5 1 2 大模型與人工智能的關係
5 2 大模型的核心技術
5 2 1 Transformer架構
5 2 2 預訓練與微調技術
5 2 3 參數規模與計算資源需求
5 3 大模型的關鍵特性
5 3 1 湧現能力與泛化能力
5 3 2 多任務學習與遷移學習
5 4 大模型的應用領域
5 4 1 自然語言處理
5 4 2 計算機視覺
5 4 3 語音識別
5 5 大模型的部署與應用
5 5 1 本地部署與雲端服務
5 5 2 數據隱私與安全問題
5 5 3 成本優化與資源管理
5 6 大模型案例與智能體
5 6 1 GPT-3與GPT-4的應用
5 6 2 國內外大模型產品案例
5 6 3 DeepSeek與其他創新模型
5 7 思考與練習
第6章 人工智能倫理
6 1 人工智能倫理概述
6 1 1 人工智能倫理的定義與重要性
6 1 2 人工智能倫理的歷史背景與發展
6 1 3 人工智能倫理的基本原則
6 2 人工智能倫理的核心議題
6 2 1 數據隱私與安全困境
6 2 2 算法安全風險
6 2 3 網絡安全風險
6 2 4 國家安全風險
6 2 5 人工智能的責任歸屬難題
6 3 人工智能倫理在多領域的衝突
6 3 1 醫療領域的倫理權衡
6 3 2 交通出行的倫理變革
6 3 3 金融服務中的倫理挑戰
6 3 4 智能機器「人替」倫理困境
6 4 面向未來的人工智能倫理構建
6 5 思考與練習
第7章 人工智能在工業中的應用
7 1 工業4 0概述
7 1 1 工業4 0的起源與定義
7 1 2 工業4 0的核心概念和目標
7 2 工業4 0的技術基礎
7 2 1 工業物聯網技術在工業4 0中的角色
7 2 2 高級生產計劃與排程計劃
7 2 3 零部件質量控制與表面缺陷識別
7 2 4 設備狀態監測與故障診斷
7 3 智慧工廠
7 3 1 智慧工廠的整體架構與功能模塊
7 3 2 基於大數據的智慧工廠生產運作管理
7 3 3 智慧工廠的信息集成與協同
7 3 4 智慧工廠的智能化決策
7 4 工業人工智能的未來發展趨勢
7 5 思考與練習
第8章 人工智能在醫療領域的應用
8 1 人工智能與醫療概述
8 1 1 傳統醫療領域面臨的挑戰與需求
8 1 2 智能醫學的
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