人工智能通識基礎（第2版）
西安電子科技大學人工智能學院
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商品描述
本書對人工智能的基礎知識、核心技術、研究熱點、應用現狀、前沿動態及倫理規範等方面進行了簡明通俗的闡述。本書共5章，分別為人工智能概述，人工智能核心技術及研究熱點，人工智能行業發展及典型應用，人工智能前沿以及人工智能安全、倫理與治理，是一本學習人工智能知識的通識讀物。本書包含大量人工智能應用案例，結合人工智能技術原理、核心優勢以及具體應用場景，介紹了人工智能給各行業帶來的重大變革，為廣大讀者了解人工智能、學習人工智能、運用人工智能提供了切實可靠的參考。
本書適合作為各高校人工智能通識課程的教材，也可作為對人工智能感興趣的廣大讀者的參考書。
作者簡介
焦李成，歐洲科學院院士，IEEE Fellow。現任西安電子科技大學華山傑出教授、人工智能研究院院長，國家級領軍人才首批入選者、“一帶一路”人工智能創新聯盟理事長，中國人工智能學會第六-七屆副理事長，亞洲計算智能學會主席，IEEE/IET/CAAI/CAA/CIE/CCF/CSIG/AAIA/ACIS/AIIA Fellow，入選多個高被引學者榜單。曾獲國家自然科學獎二等獎、吳文俊人工智能傑出貢獻獎及省部級一等獎以上科技獎勵十余項。
目錄大綱
第 1章 人工智能概述 1
1.1 什麼是人工智能 2
1.1.1 什麼是智能 3
1.1.2 人工智能的定義 4
1.1.3 弱人工智能和強人工智能 6
1.1.4 人工智能三大流派 8
1.2 人工智能發展簡史 11
1.2.1 人工智能的發展歷程 12
1.2.2 人工智能的發展現狀 20
1.3 人工智能的主要特征 36
1.3.1 環境感知 36
1.3.2 知識表示 36
1.3.3 從數據中學習 37
1.4 人工智能的重要意義 37
1.5 人工智能學習建議 41
1.5.1 行業人才需求 41
1.5.2 知識、能力與素養目標 43
1.5.3 知識體系 45
1.5.4 學習指導 47
1.6 習題 48
第 2章 人工智能核心技術及研究熱點 50
2.1 人工智能各子領域中的核心技術 51
2.1.1 機器學習 51
2.1.2 深度學習 58
2.1.3 自然語言處理 61
2.1.4 計算機視覺與可視化 63
2.1.5 語音識別 67
2.1.6 數據挖掘 68
2.1.7 信息檢索與推薦 69
2.1.8 人機交互及機器人 71
2.2 人工智能研究熱點 72
2.2.1 特征提取 72
2.2.2 圖像分類 74
2.2.3 目標檢測 75
2.2.4 語義分割 77
2.2.5 生成學習 78
2.2.6 協同過濾 79
2.2.7 機器翻譯 79
* 2.3 人工智能的基本算法 80
2.3.1 支持向量機 81
2.3.2 K-Means 82
2.3.3 多層感知機 83
2.3.4 卷積神經網絡 85
2.3.5 循環神經網絡 88
2.3.6 圖神經網絡 88
2.3.7 自編碼器 89
2.4 習題 90
第3章 人工智能行業發展及典型應用 93
3.1 人工智能+安防 94
3.1.1 發展背景及應用場景 94
3.1.2 目標檢測典型案例應用 96
3.2 人工智能+醫療 97
3.2.1 發展背景及應用場景 98
3.2.2 圖像分割典型案例應用 100
3.3 人工智能+教育 101
3.3.1 發展背景及應用場景 101
3.3.2 抄襲檢測典型案例應用 104
3.4 人工智能+農業 105
3.4.1 發展背景及應用場景 105
3.4.2 目標識別典型案例應用 108
3.5 人工智能+交通 109
3.5.1 發展背景及應用場景 109
3.5.2 目標跟蹤典型案例應用 111
3.6 人工智能+文化 112
3.6.1 發展背景及應用場景 113
3.6.2 文物修復典型案例應用 114
3.7 人工智能+環境 116
3.7.1 發展背景及應用場景 116
3.7.2 變化檢測典型案例應用 118
3.8 習題 119
第4章 人工智能前沿 121
4.1 大模型 122
4.1.1 大模型概覽 122
4.1.2 技術原理與優勢 124
4.1.3 工程應用 129
4.2 AIGC應用基礎 131
4.2.1 提示工程 131
4.2.2 賦能工作 135
4.2.3 助力學習 139
4.2.4 拓展設計 147
4.2.5 豐富生活 149
4.2.6 成就藝術 153
4.3 人工智能發展趨勢 156
4.3.1 人工智能發展方向 156
4.3.2 人工智能基礎理論和算法發展策略 162
4.3.3 人工智能未來人才培養 165
4.4 習題 169
第5章 人工智能安全、倫理與治理 171
5.1 人工智能新時代的挑戰 172
5.2 人工智能安全 173
5.2.1 技術性安全風險 173
5.2.2 社會性安全風險 174
5.3 人工智能倫理 175
5.4 人工智能治理 176
5.5 生成式人工智能的核心挑戰及高風險應用場景 177
5.5.1 生成式人工智能的核心挑戰 177
5.5.2 高風險應用場景 178
5.6 可信賴的人工智能 180
5.7 習題 181
