人工智能基础与应用--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

人工智能（artificialintelligence，AI）是计算机科学与技术的一个重要分支与应用。人工智能当前主要的研究与开发方向是模拟、延伸与扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及的技术包括思考的工具、人工智能定义、模糊逻辑与大数据思维、机器学习、神经网络与深度学习、大数据挖掘、智能代理、群体智能、机器视觉、智能图像处理、包容体系结构与智能机器人、自动规划、自然语言处理和人工智能的发展等方面。本书是针对各级各类学校学生的发展需要，为职业教育相关各专业“人工智能基础”课程、通识课程而全新设计编写，是具有丰富知识性与应用特色的教材。
本书知识内容较系统和全面，可以帮助读者扎实地打好人工智能的知识基础。本书内容特色鲜明、内容易读易学，既适合职业院校的学生学习，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。

第1课思考的工具
1.1 计算的渊源
1.1.1 巨石阵
1.1.2 安提基特拉机械
1.1.3 皮格玛利翁
1.1.4 阿拉伯数字
1.2 巴贝奇与数学机器
1.2.1 差分机
1.2.2 分析机
1.2.3 “机器人”的由来
1.3 计算机的出现
1.3.1 为战争而发展的计算机器
1.3.2 计算机无处不在
1.3.3 通用计算机
1.3.4 计算机语言
1.3.5 建模
1.4 人工智能大师
第2课人工智能定义
2.1 人工智能概述
2.1.1 “人工”与“智能”
2.1.2 人工智能定义
2.1.3 图灵测试
2.1.4 人工智能的实现途径
2.2 人工智能发展历史
2.2.1 从人工神经元开始
2.2.2 人工智能发展的6个阶段
2.3 人工智能的研究
2.3.1 人工智能的研究领域
2.3.2 超越图灵测试——家庭健康护理
第3课模糊逻辑与大数据思维
3.1 什么是模糊逻辑
3.1.1 甲虫机器人规则
3.1.2 模糊逻辑的发明
3.1.3 模糊逻辑的定义
3.1.4 模糊逻辑的规则
3.1.5 模糊理论的发展
3.2 大数据与人工智能
3.3 大数据思维之一：样本=总体
3.4 大数据思维之二：接受数据混杂性
3.5 大数据思维之三：数据相关关系
第4课机器学习
4.1 机器学习的发展与定义
4.1.1 机器学习的发展
4.1.2 机器学习的定义
4.2 机器学习的学习类型
4.2.1 监督学习
4.2.2 无监督学习
4.2.3 强化学习
4.3 专注于学习能力
4.3.1 算法的特征与要素
4.3.2 算法的评定
4.4 机器学习的算法
4.4.1 回归算法
4.4.2 基于实例的算法
4.4.3 决策树算法
4.4.4 贝叶斯算法
4.4.5 聚类算法
4.4.6 神经网络算法
4.5 机器学习的基本结构
4.6 机器学习的应用
4.6.1 应用于物联网
4.6.2 应用于聊天机器人
4.6.3 应用于自动驾驶
第5课神经网络与深度学习
5.1 动物的中枢神经系统
5.2 了解人工神经网络
5.2.1 人工神经网络的研究
5.2.2 典型的人工神经网络
5.2.3 类脑计算机
5.2.4 神经网络理解图片
5.2.5 训练神经网络
5.3 基于神经网络的深度学习
5.3.1 深度学习的意义
5.3.2 深度学习的方法
5.3.3 深度的概念
5.3.4 深度学习的实现
5.4 机器学习与深度学习
第6课大数据挖掘
6.1 从数据到知识
6.1.1 决策树分析
6.1.2 购物车分析
6.1.3 贝叶斯网络
6.2 数据挖掘
6.2.1 数据挖掘的步骤
6.2.2 数据挖掘分析方法
6.3 数据挖掘经典算法
6.3.1 神经网络法
6.3.2 决策树法
6.3.3 遗传算法
6.3.4 粗糙集法
6.3.5 模糊集法
6.3.6 关联规则法
6.4 机器学习与数据挖掘
6.4.1 典型的数据挖掘和机器学习过程
6.4.2 机器学习与数据挖掘应用案例
第7课智能代理
7.1 智能代理的定义
7.2 智能代理的特征
7.3 系统内的协同合作
7.4 智能代理的典型应用场景
7.4.1 股票/债券/期货交易
7.4.2 实体机器人
7.4.3 计算机游戏
7.4.4 医疗诊断
7.4.5 搜索引擎
7.5 与外部环境相关的重要术语
第8课群体智能
8.1 从蜜蜂身上学习群体智能
8.2 什么是群体智能
8.2.1 群体人工智能技术
8.2.2 基本原则与特点
8.3 典型算法模型
8.3.1 蚁群算法
8.3.2 搜索机器人
8.3.3 微粒群（鸟群）优化算法
8.3.4 没有机器人的集群
8.4 群体智能背后的故事
8.5 群体智能的发展
第9课机器视觉
9.1 机器视觉概述
9.1.1 机器视觉的概念
9.1.2 机器视觉的发展
9.2 机器视觉工作原理
9.2.1 照明
9.2.2 镜头
9.2.3 高速照相机
9.2.4 图像采集卡
9.3 光源选择
9.4 机器视觉的行业应用
9.4.1 半导体及电子行业
9.4.2 汽车车身检测系统
9.4.3 质量检测系统
第10课智能图像处理
10.1 模式识别
10.2 图像识别
10.2.1 图像识别的基础
10.2.2 图形识别的模型
10.2.3 图像识别的发展
10.2.4 模式识别与图像识别
10.3 图像处理技术
10.3.1 图像再认
10.3.2 图像采集
10.3.3 图像预处理
10.3.4 图像分割
10.3.5 目标识别和分类
10.3.6 目标定位和测量
10.3.7 目标检测和跟踪
10.4 计算机视觉
10.4.1 计算机视觉的定义
10.4.2 计算机视觉的研究
10.4.3 计算机视觉与图像识别
10.4.4 神经网络的图像识别技术
10.5 图像识别技术的应用
10.5.1 热成像
10.5.2 传感器
10.5.3 医学影像
10.5.4 激光雷达/雷达
10.5.5 大数据分析
……

人工智能基础与应用

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