《人工智能知识讲座》PDF下载

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  • 作  者:谭营著
  • 出 版 社:北京:人民出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787010188300
  • 页数:202 页
图书介绍:本书从人工智能的概念、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。

第一章 人工智能概述 2

什么是人工智能 2

人工智能的发展道路 4

人工智能的现状 5

人工智能的未来 8

第二章 人工智能简史 11

一、人工智能的萌芽 11

从形式推理到数理逻辑 11

计算机科学 15

二、人工智能的诞生与早期发展 19

达特茅斯会议 19

早期发展的一些成果 23

人工智能寒冬 29

三、专家系统与神经网络的兴衰 30

专家系统 31

第五代电子计算机系统工程 34

神经网络的兴衰 35

人工智能的第二次低谷 36

控制论与行为主义学派 37

四、互联网时代的蓬勃发展 38

智能代理 38

搜索引擎与推荐系统 39

集成发展 40

五、大数据时代与“深度”浪潮 41

大数据 42

更强、更深的算法 42

廉价的并行计算 44

六、无处不在的人工智能 44

自动驾驶汽车 44

人机交互 45

个人照片管理 46

通用翻译器 46

更强的新闻嗅觉 47

强大的学习能力 48

第三章 传统人工智能与计算智能 53

一、符号逻辑 53

专家系统 53

模糊逻辑 57

二、人工神经网络 59

神经元与感知器 59

人工神经网络 66

深度学习 71

三、进化计算与群体智能 73

进化计算 73

群体智能算法 76

群体智能算法与进化计算 80

第四章 人工智能与机器学习 84

一、什么是机器学习 84

机器学习的定义 84

机器学习的五大学派 87

机器学习解决的问题 88

二、机器学习算法 90

机器学习算法的分类 90

传统机器学习算法 92

深度学习算法 103

强化学习 109

第五章 人工智能与大数据 114

一、什么是大数据 114

MapReduce和Hadoop 116

二、人工智能对大数据的贡献 118

生成结构化数据 118

并行化机器学习算法 119

GPU下的机器学习并行化 121

三、大数据应用需要解决的问题 122

四、人工智能和大数据对不同行业的影响 123

医疗保健 124

金融 125

保险 125

五、汽车工业中的大数据 127

数据收集技术 128

大数据环境下汽车的智能化方案 129

第六章 人工智能的典型应用 134

一、专家系统 134

二、模式识别 138

人脸识别 139

语音识别 140

三、自然语言理解应用 144

机器翻译 144

聊天机器人 146

四、计算机博弈 148

深蓝 152

AlphaGo 157

五、自动驾驶 160

六、虚拟现实(VR)与增强现实(AR) 163

虚拟现实技术(VR) 163

增强现实技术(AR) 165

七、智能家居和智能养老 167

智能家居 167

智能养老 169

八、推荐系统 170

九、机器作画 170

第七章 脑科学研究计划 174

一、国家脑科学研究计划 174

欧盟脑计划 174

美国脑计划 176

日本脑计划 179

中国脑计划 181

二、科技公司的脑科学研究计划 183

谷歌脑计划 183

百度大脑 186

IBM TrueNorth 188

第八章 人工智能未来的发展 192

一、学术研究的发展 192

弱人工智能 193

强人工智能 195

二、产业应用的发展 196

人工智能+驾驶 196

人工智能+医疗 197

人工智能+金融 198

人工智能+交互 198

人工智能+人类 199

三、人工智能的伦理 199

公平性 200

可控性 200

替代性 201

道德性 201