内容简介
本书首先从人工智能的定义讲起，人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发行了简要论述。部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学经网络与深度学能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识，并通过人工智能在、交通、生活、金融、、安防中的经典的应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。后对人工智能的未行了展望，提出人工智能背景时代下大学生业和创业前景和机遇，帮助大学生应对人工智能背景下的职业规划。形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的过程化的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础知识、专业知识、实践能力、创新能力、伦理道德以及科学与职业素质等方面得到均衡的发展。
目录
目 录第1 章 初识人工智能 ................................................................................... 11.1 无处不在的人工智能 .................................................................................................... 11.1.1 科幻片中描绘的人工智能 ................................................................................. 11.1.2 人工智能的发展现状 ......................................................................................... 41.2 人工智能追根溯源 ...................................................................................................... 161.2.1 人工智能的由来 ............................................................................................... 161.2.2 人工智能的基本概念 ....................................................................................... 171.2.3 人工智能的发展历程 ....................................................................................... 201.3 人工智能云应用场景 .................................................................................................. 231.3.1 什么是人工智能云服务 ................................................................................... 231.3.2 为什么人工智能需要迁移到云端 ................................................................... 241.3.3 人工智能云服务的类型 ................................................................................... 241.3.4 体验人工智能云应用 ....................................................................................... 241.4 未来发展趋势 .............................................................................................................. 27本章小结 ....................................................................................................................... 29第2 章 机器学....................................................................................... 322.1 认识机器学............................................................................................................. 332.1.1 机器学义 ............................................................................................... 332.1.2 机器学的分类 ....................................................................................... 352.1.3 机器学历程 ........................................................................................... 382.1.4 机器学术原理 ....................................................................................... 392.2 机器学算法 ...................................................................................................... 422.2.1 线回归 ........................................................................................................... 422.2.2 支持向量机 ....................................................................................................... 442.2.3 决策树 ............................................................................................................... 452.2.4 K邻算法 ....................................................................................................... 462.2.5 朴素贝叶斯算法 ............................................................................................... 472.2.6 K 均值聚类算法 ............................................................................................... 482.3 监督学：计算机学均分 .................................................................. 492.4 无监督学：K均聚类算法实现 .................................................................. 512.5 应用场景 ...................................................................................................................... 552.6 未来展望 ...................................................................................................................... 56本章小结 ....................................................................................................................... 57课后....................................................................................................................... 57第3 章 深度神经网络 ................................................................................. 583.1 神经网络简介 .............................................................................................................. 593.1.1 神经元结构 ....................................................................................................... 593.1.2 感知机概述 ....................................................................................................... 603.1.3 神经网络结构 ................................................................................................... 643.2 深度学 .............................................................................................................. 663.2.1 深度神经网络 ................................................................................................... 673.2.2 卷积神经网络及原理 ....................................................................................... 683.2.3 经典深度学 ........................................................................................... 723.3 主流深度学及使用 .......................................................................................... 743.3.1 TensorFlow 简介 ............................................................................................... 743.3.2 PyTorch 简介 .................................................................................................... 753.3.3 Caffe 简介 ......................................................................................................... 763.3.4 PlePle 简介 ............................................................................................ 763.3.5 TensorFlow 的使用 ........................................................................................... 773.4 应用场景 ...................................................................................................................... 793.4.1 人工神经网络在信息领域中的应用 ............................................................... 793.4.2 人工神经网络在医学中的应用 ....................................................................... 803.4.3 人工神经网络在经济领域的应用 ................................................................... 813.4.4 人工神经网络在交通领域的应用 ................................................................... 823.4.5 人工神经网络在心理学领域的应用 ............................................................... 82本章小结 ....................................................................................................................... 83第4 章 知识图谱及应用 ............................................................................. 844.1 知识图谱的概念 .......................................................................................................... 854.1.1 知识图谱的定义 ............................................................................................... 854.1.2 知识图谱的表示 ............................................................................................... 854.1.3 知识图谱技术的发展历程 ............................................................................... 864.2 知识图谱的特点 .......................................................................................................... 884.3 知识图谱构建 .............................................................................................................. 924.3.1 业务问题定义 ................................................................................................... 924.3.2 数据的收集与预处理 ....................................................................................... 934.3.3 知识图谱的设计 ............................................................................................... 944.3.4 知识图谱的存储 ............................................................................................... 964.3.5 上层应用开发与系统评估 ............................................................................... 974.4 案例实现：客户意图理解 ........................................................................................ 1014.5 应用场景 .................................................................................................................... 105本章小结 ..................................................................................................................... 108课后..................................................................................................................... 108第5 章 智能语音技术及应用 .................................................................... 1105.1 语音基本知识 ............................................................................................................ 1115.2 语音识别 .................................................................................................................... 1125.2.1 语音识别的概念 ............................................................................................. 1125.2.2 语音识别的工作原理 ..................................................................................... 1135.2.3 语音识别系统的实现 ..................................................................................... 1145.2.4 语音识别的应用 ............................................................................................. 1165.3 语音合成 .................................................................................................................... 1185.3.1 语音合成的概念 ............................................................................................. 1185.3.2 语音合成的应用 ............................................................................................. 1195.4 声纹识别 .................................................................................................................... 1205.4.1 什么是声纹 ..................................................................................................... 1205.4.2 声纹识别技术 ................................................................................................. 1215.5 案例实现：客服回复音频化 .................................................................................... 1225.6 应用场景 .................................................................................................................... 1265.7 现状、未来展望 ........................................................................................................ 128本章小结 ..................................................................................................................... 129课后..................................................................................................................... 129第6 章 自然语言处理及应用 .................................................................... 1316.1 智能语音助手 ............................................................................................................ 1316.2 自然语言处理概述 .................................................................................................... 1336.2.1 自然语言处理的发展历程 ............................................................................. 1346.2.2 自然语言处理的程 ............................................................................. 1356.2.3 自然语言处理的研究内容 ............................................................................. 1386.2.4 自然语言处理中的难点 ................................................................................. 1406.3 案例实现：用户评价情感分析 ................................................................................ 1426.4 应用场景 .................................................................................................................... 1456.4.1 机器翻译 ......................................................................................................... 1456.4.2 垃圾邮件分类 ................................................................................................. 1466.4.3 信息抽取 ......................................................................................................... 1476.4.4 文本情感分析 ................................................................................................. 1476.4.5 智能问答 ......................................................................................................... 1476.4.6 ..................................................................................................... 1486.5 未来展望 .................................................................................................................... 149本章小结 ..................................................................................................................... 149课后..................................................................................................................... 149第7 章 计算机视觉技术及应用 ................................................................. 1517.1 计算机视觉基本知识 ................................................................................................ 1527.2 人脸识别 .................................................................................................................... 1567.2.1 人脸识别概念 ................................................................................................. 1567.2.2 人脸识别应用 ................................................................................................. 1577.3 图像识别 .................................................................................................................... 1607.3.1 图像识别基础知识 ......................................................................................... 1607.3.2 图像识别与深度学.................................................................................... 1617.3.3 图像识别技术的应用 ..................................................................................... 1617.4 文字识别 .................................................................................................................... 1637.4.1 OCR 基本概念 ................................................................................................ 1637.4.2 OCR 常见应用 ................................................................................................ 1647.5 人体分析及应用 ........................................................................................................ 1657.6 讯飞开台使用方法和途径 ................................................................................ 1677.7 案例实现：公司会展人流统计 ................................................................................ 1697.8 应用场景 .................................................................................................................... 1727.8.1 /监控分析 ................................................................................................ 1727.8.2 工业视觉检测 ................................................................................................. 1737.8.3 影像诊断 ................................................................................................. 174本章小结 ..................................................................................................................... 174课后..................................................................................................................... 174第8 章 智能机器人 ................................................................................... 1778.1 智能机器人概述 ........................................................................................................ 1778.1.1 智能机器人的定义 ......................................................................................... 1788.1.2 智能机器人的分类 ......................................................................................... 1798.1.3 智能机器人关键技术 ..................................................................................... 1838.2 服务机器人 ................................................................................................................ 1878.2.1 服务机器人的概念 ......................................................................................... 1878.2.2 服务机器人的应用 ......................................................................................... 1888.3 无人车 ........................................................................................................................ 1928.4 案例实现：智能问答系统 ........................................................................................ 1948.5 应用场景 .................................................................................................................... 198本章小结 ..................................................................................................................... 201课后..................................................................................................................... 201第9 章 大数据与商业智能 ........................................................................ 2039.1 大数据 ........................................................................................................................ 2049.1.1 大数据是什么 ................................................................................................. 2049.1.2 大数据技术体系 ............................................................................................. 2059.1.3 大数据技术 ..................................................................................................... 2069.1.4 大数据与人工智能的关系 ............................................................................. 2109.2 商业智能 .................................................................................................................... 2119.3 案例实现：销售数据分析 ........................................................................................ 2139.3.1 提出问题 ......................................................................................................... 2139.3.2 解决方案 ......................................................................................................... 2139.3.3 预备知识 ......................................................................................................... 2149.3.4 任务1――导入数据、设置格式 .................................................................. 2159.3.5 任务2――建立数据模型 .............................................................................. 2189.3.6 任务3――新建列和新建度量值 .................................................................. 2199.3.7 任务4――数据可视化 .................................................................................. 2219.3.8 任务5――制作交互式可视化面板 .............................................................. 2239.3.9 任务6――数据分析 ...................................................................................... 2289.4 应用场景 .................................................................................................................... 2349.4.1 尿布与啤酒 ..................................................................................................... 2349.4.2 数据新闻让英国撤军 ..................................................................................... 2349.4.3 微软大数据预测奥斯卡21 项大奖 ....................................................... 2359.4.4 Google 预测冬季流感 ............................................................................ 235本章小结 ..................................................................................................................... 235课后..................................................................................................................... 235第10 章 人工智能之Python 基础 ............................................................ 23810.1 Python 概述 ............................................................................................................. 23910.1.1 了解Python ................................................................................................... 23910.1.2 Python 的版本............................................................................................... 24010.2 搭建Python 开发环境............................................................................................. 24310.2.1 Python 开发环境概述 ................................................................................... 24310.2.2 安装Python ................................................................................................... 24410.2.3 个Python 程序 ...................................................................................... 25010.3 Python 开发工具...................................................................................................... 25210.3.1 使用自带的IDLE ......................................................................................... 25210.3.2 常用的第三方开发工具 ............................................................................... 25510.4 案例：跳水比赛打分程序 ...................................................................................... 25710.4.1 提出问题 ....................................................................................................... 25710.4.2 解决方案 ....................................................................................................... 25710.4.3 预备知识 ....................................................................................................... 25810.4.4 任务1――生成选手的10 个分数 .............................................................. 26510.4.5 任务2――得到选手的8 个有效分 ............................................................ 26610.4.6 任务3――计算选手均分和后得分 ................................................ 26710.4.7 任务4――将选手的得分写入Excel 文件 ................................................. 26810.4.8 任务5――将所有选手的得分写入二维列表 ............................................ 26910.4.9 任务6――将所有选手的信息写入二维列表 ............................................ 27110.4.10 任务7――将所有选手的得分排序后写入Excel 文件 ........................... 27210.5 应用场景 .................................................................................................................. 27310.5.1 Python 的应用场景 ....................................................................................... 27310.5.2 Python 的应用方向 ....................................................................................... 274本章小结 ..................................................................................................................... 276课后..................................................................................................................... 277第11 章 人工智能展望 ............................................................................. 27811.1 智能时代的到来 ...................................................................................................... 27911.1.1 人工智能的发展方向 ................................................................................... 27911.1.2 人工智能发展态势与思考 ........................................................................... 28011.2 智能时代对道德与法律的影响 .............................................................................. 28211.2.1 智能机器的道德主体地位的思考 ............................................................... 28211.2.2 人工智能发展引发情感伦理问题 ............................................................... 28311.2.3 人工智能引发新的社会和正义问题 ........................................... 28411.2.4 智能时代的数字鸿沟 ................................................................................... 28411.2.5 人工智能与法律 ........................................................................................... 28511.3 智能时代背景下的职业规划面临的机遇与挑战 .................................................. 28711.3.1 人工智能背景下职业规划面临的机遇 ....................................................... 28711.3.2 人工智能背景下职业规划面临的挑战 ....................................................... 289本章小结 ..................................................................................................................... 293课后..................................................................................................................... 293附 录 ........................................................................................................ 294附录A 准备人工智能开发环境 ..................................................................................... 294附录B 注册成为AI 开台 ........................................................................... 296附录C 利用FFmpeg 软行音频格式转换 .............................................................. 297附录D TensorFlow 框架的安装配置 ............................................................................. 300附录E 智能对话系统设计与实施 ................................................................................. 302附录F 批AI 国家开放创能 ................................................................... 305参考文献 ..................................................................................................... 310