人工智能知识讲座 [Artificial Interlligence]

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谭营 著

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发表于2024-11-25

图书介绍


出版社: 人民出版社
ISBN:9787010188300
版次:1
商品编码:12352136
包装:平装
外文名称:Artificial Interlligence
开本:16开
出版时间:2018-04-01
用纸:胶版纸
页数:202
字数:195000
正文语种:中文


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图书描述

内容简介

  《人工智能知识讲座》从人工智能的概念、发展历史、主要技术理论及应用等方面,全面讲解了人工智能的相关知识。全书分八章,分别介绍了人工智能的概念及相关术语、人工智能发展史、传统人工智能与智能计算、人工智能与机器学习、人工智能与大数据、人工智能的典型应用、世界主要国家及科技公司的脑计划项目、人工智能的未来发展。其中,人工智能与机器学习部分,具体介绍了当前主流的人工智能算法;人工智能的典型应用部分,介绍了专家系统、图形图像处理、语音处理、自然语言理解、智能推荐、智能博弈、自动驾驶、虚拟现实和增强现实、智能家居等具体应用。最后一章预测了人工智能的发展方向,以及需要解决的法律、伦理等方面的问题。全书专业性和普及性并重,多采用案例分析和类比的手法,帮助读者对人工智能有初步但全面的了解。

作者简介

  谭营,男,1964年9月出生,四川营山人,博士,北京大学教授,博士生导师。他创建并领导北京大学计算智能实验室(CIL@PKU),是烟花算法发明人,2005年入选中国科学院“百人计划”。
  谭营教授主要从事计算智能、群体智能、机器学习与数据挖掘,及其在信息安全中应用的研究工作,是IEEE会员。主持参与了国家自然科学基金、863计划、973计划等项目30余项。SCI、EI收录学术论文逾百篇,出版学术著作6部,译著4部,主编Springer的LNcs共12卷。获得国家发明专利授权3项,获得2009年度国家自然科学奖二等奖1次、部级科技进步奖5次和论文奖。担任国际期刊UCIPR主编、IEEE Trans on Cybernetics副主编、IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems副主编等。创立国际群体智能系列会议(ICSI 2010-2015),并担任主席,同时担任IEEE计算智能世界大会(WCCI2014)程序委员会共同主席等。

内页插图

精彩书评

  ★技术的潜力是无限的。人工智能要做的,就是用科技“撬开”关于未来的想象。
  ——百度公司董事长兼首席执行官李彦宏
  
  ★人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动力,具有很强的外溢性,必须与各行各业紧密结合,只有实现人工智能与各行业的融合创新,才能真正发挥作用。
  ——联想集团董事长兼首席执行官杨元庆
  
  ★人工智能的特点是数据驱动,中国发展人工智能有庞大的用户基础和应用创新技术的能力,一定能够赢得人工智能的未来。
  ——科大讯飞董事长刘庆峰
  
  ★这个时代人工智能会变成一个巨大的“发动机”,希望我国在互联网时代把握机会,通过人工智能促进社会经济取得超出性发展。
  ——搜狗首席执行官王小川
  
  ★人工智能的迅速发展将深刻改变人娄社会生活、改变世界。
  ——国务院《新一代人工智能发展规划》

目录

第一章 人工智能概述
什么是人工智能
人工智能的发展道路
人工智能的现状
人工智能的未来

第二章 人工智能简史
一、人工智能的萌芽
从形式推理到数理逻辑
计算机科学
二、人工智能的诞生与早期发展
达特茅斯会议
早期发展的一些成果
人工智能寒冬
三、专家系统与神经网络的兴衰
专家系统
第五代电子计算机系统工程
神经网络的兴衰
人工智能的第二次低谷
控制论与行为主义学派
四、互联网时代的蓬勃发展
智能代理
搜索引擎与推荐系统
集成发展
五、大数据时代与“深度”浪潮
大数据
更强、更深的算法
廉价的并行计算
六、无处不在的人工智能
自动驾驶汽车
人机交互
个人照片管理
通用翻译器
更强的新闻嗅觉
强大的学习能力

第三章 传统人工智能与计算智能
一、符号逻辑
专家系统
模糊逻辑
二、人工神经网络
神经元与感知器
人工神经网络
深度学习
三、进化计算与群体智能
进化计算
群体智能算法
群体智能算法与进化计算

第四章 人工智能与机器学习
一、什么是机器学习
机器学习的定义
机器学习的五大学派
机器学习解决的问题
二、机器学习算法
机器学习算法的分类
传统机器学习算法
深度学习算法
强化学习

第五章 人工智能与大数据
一、什么是大数据
MapRedLice和Hadoop
二、人工智能对大数据的贡献
生成结构化数据¨
并行化机器学习算法
GPU下的机器学习并行化
三、大数据应用需要解决的问题
四、人工智能和大数据对不同行业的影响
医疗保健
金融
保险
五、汽车工业中的大数据
数据收集技术
大数据环境下汽车的智能化方案

第六章 人工智能的典型应用
一、专家系统
二、模式识别
人脸识别
语音识别
三、自然语言理解应用
机器翻译
聊天机器人
四、计算机博弈
深蓝
A1DhaGo
五、自动驾驶
六、虚拟现实(VR)与增强现实(AR)
虚拟现实技术(VR)
增强现实技术(AR)
七、智能家居和智能养老
智能家居
智能养老
八、推荐系统
九、机器作画

第七章 脑科学研究计划
一、国家脑科学研究计划
欧盟脑计划
美国脑计划
日本脑计划
中国脑计划
二、科技公司的脑科学研究计划
谷歌脑计划
百度大脑
IBM True North

第八章 人工智能未来的发展
一、学术研究的发展
弱人工智能
强人工智能
二、产业应用的发展
人工智能+驾驶
人工智能+医疗
人工智能+金融
人工智能+交互
人工智能+人类
三、人工智能的伦理
公平性
可控性
替代性
道德性
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