人工智能导论

本书从理论、原理、方法和技术等方面帮助学生进一步拓宽视野，优化知识结构；增强学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后继续深造及参与智能系统研制等相关工作打下人工智能方面的基础。

本书介绍人工智能的发展概况、基本原理和应用领域，着重强调人工智能基础、工业化进程以及伦理道德，并提供实践案例的基础分析过程。本书分为五个模块，分别是人工智能发展史、人工智能的伦理道德、人工智能的工业化进程、人工智能的实例应用介绍和人工智能的未来发展。本书通过具体化工作项目，力求增强教材的可读性和应用性，尽可能写得通俗易懂、深入浅出、兼顾实效，方便"教、学、做"一体化教学，可以为大一本科生或者高中中高年级学生作为人工智能专业的基础性读物。

许佳炜,英国林肯大学计算机科学博士，现任温州大学副教授、硕士生导师，曾在National Institutes of Health，英国纽卡斯尔大学担任职，主持或参与国家级、省部级项目多项。长期从事人工智能与人机交互的教学工作，热衷于人机交互与人因工程等方面的技术研究。

第1章人工智能发展史
1.1人工智能的诞生
1.2人工智能的发展
1.3广义人工智能及其研究特点
1.3.1广义人工智能的概念含义和学科体系
1.3.2广义人工智能的科学方法和科学意义
1.3.3广义人工智能的研究特点
1.4人工智能的研究领域
1.5人工智能的应用领域
1.6人工智能的主要学派
参考文献
第2章人工智能的伦理道德
2.1挑战伦理道德：人工智能的担忧
2.2人工智能的潜在危险：人机大战
2.3人工智能的潜在危险：军用化
2.4机器人与情感依赖
2.5人工智能伦理委员会的责任
参考文献
第3章人工智能的工业化进程
3.1发展与历程
3.2产业现状与影响
3.3人工智能的主要技术
3.3.1机器学习
3.3.2深度学习
3.3.3知识图谱
3.3.4自然语言处理
3.3.5人机交互
3.3.6计算机视觉
3.3.7生物特征识别
3.3.8虚拟现实与增强现实
3.4态势与思考
3.4.1人工智能与人的智能对比
3.4.2未来发展方向与思考
3.5本章小结
参考文献
第4章人工智能的实例应用
4.1人工智能与语音识别
4.1.1语音识别的基础背景
4.1.2语音识别的研究历史
4.1.3国内研究历史及现状
4.1.4语音识别的几种基本方法
4.1.5语音识别系统的结构
4.1.6突出成果
4.1.7语音识别主要的难题和解决方法
4.1.8语音识别技术的前景与应用
4.2人工智能与图像识别
4.2.1图像识别技术的原理
4.2.2图像识别技术的过程
4.2.3图像识别技术的分析
4.2.4图像识别技术的应用以及前景分析
4.2.5展望
4.3人工智能与图像压缩
4.3.1静态图像压缩技术
4.3.2图像质量评价
4.3.3智能图像压缩与质量评价的未来展望
4.4人工智能与仿生视觉注意力
4.4.1仿生视觉注意力模型的主要类型
4.4.2视觉注意力模型的发展近况
4.4.3仿生视觉注意力模型在智能驾驶中的应用
4.4.4人工模拟视觉注意力的解决方案
4.4.5仿生视觉在人工智能领域的研究意义与展望
4.5人工智能与交互式设计
4.5.1驾驶环境与驾驶员的智能交互
4.5.2智能体感技术
4.5.3虚拟现实与增强现实
4.5.4智能交互式医疗诊断
4.5.5智能交互式家居设计
4.5.6展望未来智能交互
4.6人工智能与安全驾驶
4.6.1国内外智能交通安全发展近况
4.6.2智能交通安全的关键技术
4.6.3智能交通安全的主要问题及原因
4.6.4智能交通安全的解决方案
4.6.5交通大数据智能分析技术
4.6.6交通安全应急预警技术
4.7人工智能与银行金融
4.7.1人工智能在金融领域的应用途径与应用场景
4.7.2人工智能在金融领域的应用
4.7.3人工智能对未来金融市场主体的影响
4.7.4人工智能在金融行业的核心竞争力
4.7.5智能金融系统
4.7.6人工智能与未来银行
4.8人工智能与机器人
4.8.1机器人发展史
4.8.2国内外智能机器人的发展近况
4.8.3机器人系统中的人工智能
4.8.4智能机器人的未来展望
4.9本章小结
参考文献
第5章人工智能的未来发展
5.1人工智能现存的主要问题
5.2关于主要问题的思考和反馈
5.3科学研究方向与产业发展前景
5.3.1科学研究方向
5.3.2产业发展前景
5.4未来展望
参考文献