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前言
板块一 涨知识——人工智能基础理论
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能发展史
1.3 大模型时代下的人工智能
1.4 人工智能伦理与规范
1.5 人工智能技术展望
1.6 小结
参考文献
第2章 知识推理与问题求解
2.1 知识表示
2.2 知识推理
2.3 搜索求解
2.4 博弈论
2.5 小结
参考文献
第3章 机器学习基础
3.1 机器学习概述
3.2 经典算法
3.3 模型评估与选择
3.4 当代机器学习概述
3.5 小结
参考文献
第4章 深度学习
4.1 从感知机到深度神经网络
4.2 深度学习中的优化与学习
4.3 深度学习框架
4.4 卷积神经网络
4.5 序列到序列模型
4.6 Transformer模型
4.7 深度生成模型
4.8 小结
参考文献
第5章 强化学习
5.1 强化学习基础
5.2 经典强化学习方法
5.3 深度强化学习
5.4 强化学习的应用
5.5 小结
参考文献
板块二 开眼界——人工智能应用实践
第6章 智能之眼——视觉感知
6.1 计算机视觉及其发展史
6.2 图像增强
6.3 图像分类
6.4 目标检测
6.5 图像分割
6.6 三维视觉
6.7 小结
参考文献
第7章 智能之躯——具身智能
7.1 具身智能概述
7.2 具身智能的核心技术
7.3 具身智能的典型应用
7.4 具身智能的发展前沿与展望
7.5 小结
参考文献
第8章 AI卫士——智慧医疗
8.1 智慧医疗概述
8.2 智慧医疗的应用
8.3 智慧医疗面临的挑战与前景
8.4 小结
参考文献
第9章 AI助手——智慧生活
9.1 智慧生活概述与人工智能实现
9.2 智“衣”新尚——智能穿戴与AI时尚助手
9.3 “食”悦智融——智慧农业与食品安全
9.4 乐享智“住”——智能家居与智慧社区
9.5 智“行”天下——交通大数据与自动驾驶
9.6 小结
参考文献
第10章 人工智能前沿
10.1 大模型的兴起与演进
10.2 生成式人工智能
10.3 AI for Science
10.4 小结
参考文献
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