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遇见人工智能电子书

本书系统构建了从“起源—原理—应用—未来”的清晰知识条,为读者提供一次全面深的人工智能之旅?本书结合实际案例,用清晰、生动的语言讲解人工智能的核心原理,使读者能轻松理解人工智能的基础概念与应用逻辑?本书不仅探讨技术本身,还深分析AI的伦理、隐私及滥用风险,呼吁技术发展与社会规范的平衡,体现对人文精神的关注?本书附赠PPT课件,核心知识讲解视频,课程上线智慧树平台

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作       者:印鉴,王雪鹤,赵宝全,毛旭东

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2025-06-30

字       数:37.3万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 研究生/本科/专科教材

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本书是人工智能领域的通识教材,旨在带领读者启一次全面的人工智能之旅。本书分为四部分,第1部分回顾人工智能的发展历史,探讨符号主义、联结主义和行为主义三大学派的形成及其对现代社会的影响,强调AI背后的人文精神与社会责任。第二部分深剖析AI的数理基础,通过案例引导读者理解AI的核心原理,避免复杂的数学公式,从而使读者能够轻松掌握。第三部分聚焦AI在各个领域的应用,包括专家系统、计算机视觉、机器人、自然语言处理等,并通过前沿技术案例展示AI如何推动行业创新。第四部分展望AI的未来发展,探讨技术的挑战与安全风险,如数据隐私、伦理问题及技术滥用等,呼吁对AI技术持续发展行深思与规范。 本书内容丰富,语言通俗易懂,既可作为高校各专业学生的通识教材,也可供人工智能相关领域从业人员和广大读者参考。<br/>【推荐语】<br/>本书系统构建了从“起源—原理—应用—未来”的清晰知识条,为读者提供一次全面深的人工智能之旅?本书结合实际案例,用清晰、生动的语言讲解人工智能的核心原理,使读者能轻松理解人工智能的基础概念与应用逻辑?本书不仅探讨技术本身,还深分析AI的伦理、隐私及滥用风险,呼吁技术发展与社会规范的平衡,体现对人文精神的关注?本书附赠PPT课件,核心知识讲解视频,课程上线智慧树平台<br/>【作者】<br/>印鉴中山大学人工智能学院副院长,二级教授、博士生导师,广东省大数据管理与应用工程技术研究中心主任。目前,主要从事人工智能、机器学习、大数据分析与处理等方面的研究工作。现为中国计算机学会数据库专业委员会委员、中国计算机学会大数据专家委员会委员、中国计算机学会大模型论坛执行委员、中国中文信息学会大模型与生成专业委员会委员、广东省计算机学会副理事长、广东省计算机学会大数据专业委员会主任、广东省计算机学会数据库分会副理事长。在包括IEEE Trans.等国际著名期刊和KDD、AAAI、ACL、NeurIPS等国际会议上发表论文200多篇;主持了国家自然科学基金重和面上项目等三十多个项目的研究工作,科研成果共四次获得广东省科技步奖一等奖(排名第一)、二等奖、三等奖和中华中医药学会科技奖一等奖,选新世纪优秀人才计划、广东省特支计划杰出人才。王雪鹤中山大学人工智能学院百人计划副教授,主要从事智能优化、博弈论、联邦学习等方面的研究。中国计算机学会专业委员会教育专业委员会执行委员,广东省计算机学会物联网与网络专委会副主任委员。以第一作者或通讯作者在国际著名期刊和会议上(如TMC,TON,INFOCOM等)发表论文二十余篇。主持国家自然科学基金青年科学基金、广东省面上项目、产学研合作发项目等,参与国家重研发计划、新加坡与麻省理工学院联合研究机构、新加坡等科研项目。选广东省高层次青年人才,广东省计算机学会优秀论文一等奖,校级线下一流课程、教学竞赛奖等,教研论文获中国高校计算机教育大会(CCEC)最佳论文奖。赵宝全中山大学人工智能学院百人计划副教授,硕士生导师。研究方向主要包括人工智能内容生成、计算机图形学、智能多媒体技术等。目前已在IEEE TCSVT, IEEE TIP, IEEE TMM, IEEE TPAMI, ACM Multimedia, ACL等国际重要期刊和会议上发表学术论文40余篇,申请/授权中国专利和PCT国际专利10余件,主持/参与了多项国家级和省部级项目,长期担任十余个知名学术期刊和会议的审稿人和技术委员会成员。毛旭东中山大学人工智能学院百人计划副教授,主要从事扩散模型、生成对抗网络、生成式人工智能等方向的研究。在国际学术期刊和会议上(如TPAMI、ICCV、CVPR、NeurIPS等)发表学术论文20余篇,在谷歌学术上的引用次数超过7000次;以第一作者发表的LSGAN论文,单篇引用次数超过6000次;主持国家自然科学基金面上和青年基金等项目4项;选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。<br/>
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前言

第一部分 遇见人工智能,遇见爱(AI)

第1章 人工智能的发展历史

1.1 什么是人工智能

1.2 厚积薄发:人工智能的崛起之路

1.3 百家争鸣:人工智能的三大学派

本章小结

延伸阅读

本章习题

第二部分 想说爱(AI)你不容易

第2章 逻辑演绎

2.1 搜索算法

2.2 知识表示

本章小结

本章习题

第3章 归纳推理

3.1 分类预测

3.2 神经网络

本章小结

本章习题

第4章 强化学习

4.1 概述

4.2 策略梯度算法

4.3 深度Q网络算法

4.4 演员-评论员算法

4.5 稀疏奖励环境下的强化学习

4.6 无奖励环境下的强化学习

本章小结

本章习题

第三部分 对你爱(AI)不完

第5章 专家系统

5.1 什么是专家系统

5.2 专家系统的组成部分

5.3 专家系统的应用场景

本章小结

本章习题

第6章 计算机视觉

6.1 图像理解:计算机视觉的核心目标

6.2 计算机如何“看”图像

6.3 计算机如何“认识”图像

6.4 计算机如何更深层地“理解”图像

6.5 计算机视觉的应用

本章小结

本章习题

第7章 机器人

7.1 机器人概述

7.2 强化学习在机器人中的应用

7.3 机器人的典型应用场景

本章小结

本章习题

第8章 自然语言处理

8.1 自然语言处理概述

8.2 自然语言的表示

8.3 自然语言分析的层次结构

8.4 语言模型的技术演进

8.5 自然语言处理的关键应用

本章小结

本章习题

第9章 生成式人工智能

9.1 什么是生成式人工智能

9.2 文生文:让文字生根发芽

9.3 文生图:当文字化作绚丽画卷

9.4 文生视频:让文字在时空中舞动

9.5 提示词工程:与AI对话的艺术

本章小结

延伸阅读

本章习题

第10章 AI+X

10.1 金融科技

10.2 智慧医疗

10.3 科学智能

本章小结

本章习题

第四部分 爱(AI)你一万年

第11章 人工智能的未来发展

11.1 概述

11.2 技术趋势

11.3 未来挑战与瓶颈

本章小结

本章习题

第12章 人工智能的安全风险

12.1 技术安全风险

12.2 伦理风险

12.3 技术风险的防护策略

12.4 伦理规范策略

本章小结

延伸阅读

本章习题

参考文献

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