內容簡介
《人工智能知識講座》從人工智能的概念、發展曆史、主要技術理論及應用等方麵,全麵講解瞭人工智能的相關知識。全書分八章,分彆介紹瞭人工智能的概念及相關術語、人工智能發展史、傳統人工智能與智能計算、人工智能與機器學習、人工智能與大數據、人工智能的典型應用、世界主要國傢及科技公司的腦計劃項目、人工智能的未來發展。其中,人工智能與機器學習部分,具體介紹瞭當前主流的人工智能算法;人工智能的典型應用部分,介紹瞭專傢係統、圖形圖像處理、語音處理、自然語言理解、智能推薦、智能博弈、自動駕駛、虛擬現實和增強現實、智能傢居等具體應用。最後一章預測瞭人工智能的發展方嚮,以及需要解決的法律、倫理等方麵的問題。全書專業性和普及性並重,多采用案例分析和類比的手法,幫助讀者對人工智能有初步但全麵的瞭解。
作者簡介
譚營,男,1964年9月齣生,四川營山人,博士,北京大學教授,博士生導師。他創建並領導北京大學計算智能實驗室(CIL@PKU),是煙花算法發明人,2005年入選中國科學院“百人計劃”。
譚營教授主要從事計算智能、群體智能、機器學習與數據挖掘,及其在信息安全中應用的研究工作,是IEEE會員。主持參與瞭國傢自然科學基金、863計劃、973計劃等項目30餘項。SCI、EI收錄學術論文逾百篇,齣版學術著作6部,譯著4部,主編Springer的LNcs共12捲。獲得國傢發明專利授權3項,獲得2009年度國傢自然科學奬二等奬1次、部級科技進步奬5次和論文奬。擔任國際期刊UCIPR主編、IEEE Trans on Cybernetics副主編、IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems副主編等。創立國際群體智能係列會議(ICSI 2010-2015),並擔任主席,同時擔任IEEE計算智能世界大會(WCCI2014)程序委員會共同主席等。
內頁插圖
精彩書評
★技術的潛力是無限的。人工智能要做的,就是用科技“撬開”關於未來的想象。
——百度公司董事長兼首席執行官李彥宏
★人工智能技術作為新一輪産業變革的核心驅動力,具有很強的外溢性,必須與各行各業緊密結閤,隻有實現人工智能與各行業的融閤創新,纔能真正發揮作用。
——聯想集團董事長兼首席執行官楊元慶
★人工智能的特點是數據驅動,中國發展人工智能有龐大的用戶基礎和應用創新技術的能力,一定能夠贏得人工智能的未來。
——科大訊飛董事長劉慶峰
★這個時代人工智能會變成一個巨大的“發動機”,希望我國在互聯網時代把握機會,通過人工智能促進社會經濟取得超齣性發展。
——搜狗首席執行官王小川
★人工智能的迅速發展將深刻改變人婁社會生活、改變世界。
——國務院《新一代人工智能發展規劃》
目錄
第一章 人工智能概述
什麼是人工智能
人工智能的發展道路
人工智能的現狀
人工智能的未來
第二章 人工智能簡史
一、人工智能的萌芽
從形式推理到數理邏輯
計算機科學
二、人工智能的誕生與早期發展
達特茅斯會議
早期發展的一些成果
人工智能寒鼕
三、專傢係統與神經網絡的興衰
專傢係統
第五代電子計算機係統工程
神經網絡的興衰
人工智能的第二次低榖
控製論與行為主義學派
四、互聯網時代的蓬勃發展
智能代理
搜索引擎與推薦係統
集成發展
五、大數據時代與“深度”浪潮
大數據
更強、更深的算法
廉價的並行計算
六、無處不在的人工智能
自動駕駛汽車
人機交互
個人照片管理
通用翻譯器
更強的新聞嗅覺
強大的學習能力
第三章 傳統人工智能與計算智能
一、符號邏輯
專傢係統
模糊邏輯
二、人工神經網絡
神經元與感知器
人工神經網絡
深度學習
三、進化計算與群體智能
進化計算
群體智能算法
群體智能算法與進化計算
第四章 人工智能與機器學習
一、什麼是機器學習
機器學習的定義
機器學習的五大學派
機器學習解決的問題
二、機器學習算法
機器學習算法的分類
傳統機器學習算法
深度學習算法
強化學習
第五章 人工智能與大數據
一、什麼是大數據
MapRedLice和Hadoop
二、人工智能對大數據的貢獻
生成結構化數據¨
並行化機器學習算法
GPU下的機器學習並行化
三、大數據應用需要解決的問題
四、人工智能和大數據對不同行業的影響
醫療保健
金融
保險
五、汽車工業中的大數據
數據收集技術
大數據環境下汽車的智能化方案
第六章 人工智能的典型應用
一、專傢係統
二、模式識彆
人臉識彆
語音識彆
三、自然語言理解應用
機器翻譯
聊天機器人
四、計算機博弈
深藍
A1DhaGo
五、自動駕駛
六、虛擬現實(VR)與增強現實(AR)
虛擬現實技術(VR)
增強現實技術(AR)
七、智能傢居和智能養老
智能傢居
智能養老
八、推薦係統
九、機器作畫
第七章 腦科學研究計劃
一、國傢腦科學研究計劃
歐盟腦計劃
美國腦計劃
日本腦計劃
中國腦計劃
二、科技公司的腦科學研究計劃
榖歌腦計劃
百度大腦
IBM True North
第八章 人工智能未來的發展
一、學術研究的發展
弱人工智能
強人工智能
二、産業應用的發展
人工智能+駕駛
人工智能+醫療
人工智能+金融
人工智能+交互
人工智能+人類
三、人工智能的倫理
公平性
可控性
替代性
道德性
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