人工智能原理、技术及应用

详解人工智能、云计算、大数据之间的关联性 系统介绍人工智能的起源、发展趋势、应用领域、核心技术 I配套资源丰富，包括数据集、算法包、教学课件、教学大纲、教学辅导视频 基于图灵引擎为核心的Al生态，提供一站式可视化的数据分析与挖掘教学实践环境

本书主要向读者介绍当代人工智能技术的入门知识，特别是以深度学习为代表的机器学习方法。内容包括人工智能的概念、分类和原理，阐述了人工智能的三大流派等。着重介绍了人工智能的相关技术和算法，包括机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理、机器视觉、机器人等。本书从基本原理概念、基础算法、基本理论应用三个方面对每章内容进行详细介绍，方便读者对内容知识的理解，有较强的知识性和趣味性。
本书可作为高等院校大数据专业和人工智能专业的核心基础课程教材，也可以作为计算机相关专业的专业课或选修课教材，同时也可以作为从事人工智能与大数据技术相关工作的人员的参考用书。

安俊秀，成都信息工程大学教授，硕士生导师。软件自动生成与智能服务四川省重点实验室学术带头人（领域知识本体和大数据方向），长期从事数据科学与大数据相关的研究与教学工作，发表相关论文40余篇，主编云计算与大数据方向专著或教材10余部。是国家自然科学基金委通讯评审专家，四川省科技项目评审专家，成都市科技攻关计划评审专家。

出版说明
前言
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的起源与定义
1.1.1 人工智能的起源
1.1.2 人工智能的定义
1.1.3 人工智能的分类及特征
1.2 人工智能的流派
1.2.1 符号主义
1.2.2 连接主义
1.2.3 行为主义
1.3 人工智能的技术构成
1.3.1 基础设施
1.3.2 基础技术
1.3.3 AI要素
1.3.4 AI技术
1.3.5 AI应用
1.4 人工智能的进展与发展趋势
1.4.1 知识表示
1.4.2 知识获取
1.4.3 知识应用
1.5 人工智能的应用领域
1.5.1 AI在农业方面的应用
1.5.2 AI在工业方面的应用
1.5.3 AI在商业方面的应用
1.5.4 AI在医疗方面的应用
1.5.5 AI在教育方面的应用
1.6 本章习题
第2章 人工智能与大数据、云计算
2.1 大数据—AI发展的能量源
2.1.1 大数据简介
2.1.2 大数据的特征
2.1.3 大数据技术生态圈
2.2 云计算—AI发展的发动机
2.2.1 云计算简介
2.2.2 云计算的基础架构
2.2.3 云计算的特点
2.3 人工智能、大数据与云计算的关系
2.3.1 大数据与云计算的关系
2.3.2 人工智能=云计算+大数据
2.4 本章习题
第3章 人工智能的技术基础
3.1 知识表示和图谱
3.1.1 知识与知识表示的概念
3.1.2 知识表示方法
3.1.3 知识图谱的概念
3.1.4 本体知识表示、万维网知识表示
3.2 知识图谱的现状及发展
3.3 自动推理
3.4 专家系统
3.4.1 专家系统的概念及特点
3.4.2 专家系统的结构及类型
3.4.3 专家系统工具与环境
3.5 群智能算法
3.5.1 群智能算法的发展历程
3.5.2 遗传算法
3.5.3 粒子群算法
3.5.4 蚁群算法
3.6 搜索技术
3.6.1 搜索的概念
3.6.2 搜索算法
3.7 本章习题
第4章 知识发现与数据挖掘
第5章 机器学习
第6章 深度学习
第7章 强化学习
第8章 自然语言处理
第9章 机器视觉
第10章 机器人
……