人工智能通識教程

程國安，中共黨員，人工智能教研室主任，從工作至今全身心投入到教育事業當中，嘗試全新項目化教學方法，將現實問題帶入到課堂教學當中，在教學過程中積極研究新方法、新工藝。積極投入到學院的各項工作當中，在學院良好的教科研環境中得到了提升，為科研創新團隊建設和教學深入融合奠定基礎。在此期間帶領學生參加“挑戰杯”競賽榮獲銀獎1次、銅獎3次；山東省職業院校技能大賽一等獎一項、二等獎一項、三等獎兩項，山東省大學生科技節——數字設計與人工智能大賽，榮獲二等獎；為山東省港口集團各個板塊完成智慧化、信息化建設項目5項，發表論文6篇，其中4篇被EI檢索。

目  錄

 

第 1 章 人工智能概述  001

1.1　人工智能的起源與定義003

1.1.1　人工智能起源003

1.1.2　人工智能的定義004

1.2　人工智能的發展007

1.2.1　人工智能發展歷程007

1.2.2　人工智能的發展趨勢012

1.2.3　通用人工智能的發展013

1.3　專用人工智能的應用014

1.3.1　AI＋傳媒014

1.3.2　AI＋安防016

1.3.3　AI＋醫療017

1.3.4　AI＋教育018

1.3.5　AI＋自動駕駛019

1.3.6　AI＋機器人020

1.3.7　AI＋電子支付023

1.4　生成式人工智能024

1.4.1　基本概念024

1.4.2　技術發展歷程025

1.4.3　關鍵技術原理026

1.4.4　訓練範式026

1.4.5　應用領域027

1.5　大模型與多模態大模型031

1.5.1　大模型的特征與發展031

1.5.2　多模態大模型032

1.5.3　大模型與多模態大模型的應用領域032

1.6　智能體概述033

1.6.1　智能體的定義與基本模型033

1.6.2　智能體的類型034

1.6.3　智能體的應用領域037

1.6.4　智能體案例039

1.7　什麼是數字人042

1.7.1　數字人定義042

1.7.2　數字人應用領域043

1.7.3　數字人案例045

本章習題048

第 2 章 人工智能技術原理  050 

2.1　機器學習052

2.1.1　機器學習的定義052

2.1.2　機器學習算法的分類053

2.1.3　機器學習的發展歷程054

2.1.4　機器學習的技術原理057

2.1.5　機器學習的應用場景059

2.2　深度學習061

2.2.1　深度學習的概念062

2.2.2　神經網絡與深度學習的發展歷程063

2.2.3　神經網絡與深度學習的應用場景064

2.3　計算機視覺067

2.3.1　計算機視覺的處理流程067

2.3.2　計算機視覺的核心技術068

2.3.3　計算機視覺的應用場景071

2.4　自然語言處理技術071

2.4.1　自然語言處理的發展歷程072

2.4.2　自然語言處理的一般過程073

2.5　知識圖譜技術075

2.5.1　知識圖譜技術的基本概念076

2.5.2　知識圖譜技術的發展歷程077

本章習題078

第 3 章 人工智能交叉學科及融合技術  080 

3.1　大數據技術081

3.1.1　大數據的概念082

3.1.2　大數據技術的研究內容082

3.1.3　大數據與人工智能的關系083

3.2　雲計算技術084

3.2.1　雲計算的概念084

3.2.2　雲計算的研究內容和服務類型084

3.2.3　雲計算與人工智能的關系085

3.3　物聯網技術086

3.3.1　物聯網的概念086

3.3.2　物聯網的研究內容086

3.3.3　物聯網與人工智能的關系088

3.4　區塊鏈技術088

3.4.1　區塊鏈的概念088

3.4.2　區塊鏈的發展及特點089

3.5　智能傳感器技術090

3.5.1　智能傳感器的概念090

3.5.2　智能傳感器的功能和發展091

本章習題091

第 4 章 人工智能應用方向  093 

4.1　智能語音095

4.1.1　語音知識基本概念095

4.1.2　機器的嘴巴——語音合成096

4.1.3　機器的耳朵——語音識別098

4.1.4　不一樣的聲紋識別099

4.2　自然語言處理101

4.2.1　自然語言處理的概念101

4.2.2　自然語言處理的應用103

4.2.3　自然語言處理的現狀與未來106

4.3　圖形信息處理107

4.3.1　計算機視覺的基本概念107

4.3.2　圖像識別108

4.3.3　文字識別110

4.3.4　人臉識別111

4.3.5　訊飛視覺開放平臺應用113

4.4　知識圖譜114

4.4.1　信用卡申請反欺詐圖譜115

4.4.2　企業知識圖譜116

4.4.3　金融交易知識圖譜116

4.4.4　反洗錢知識圖譜116

4.4.5　信貸知識圖譜116

本章習題117

第 5 章 人工智能應用場景  119 

5.1　智能交通121

5.1.1　智能交通系統的概念121

5.1.2　智能交通的起源121

5.1.3　智能交通的應用場景122

5.1.4　智能交通的重點應用領域123

5.2　智慧旅遊128

5.2.1　智慧旅遊的概念128

5.2.2　智慧旅遊的發展歷程128

5.2.3　智慧景區129

5.2.4　智慧酒店131

5.2.5　智慧旅行社132

5.3　智能金融132

5.3.1　智能金融的概念133

5.3.2　智能金融的發展歷程134

5.3.3　智能金融的主要應用場景135

5.3.4　智能金融行業圖譜138

5.4　智慧零售139

5.4.1　智慧零售的概念140

5.4.2　智慧零售的發展歷程141

5.4.3　智慧定價、選品142

5.4.4　智慧選址142

5.4.5　智慧零售系統143

5.5　智慧安防143

5.5.1　智慧安防的概念144

5.5.2　智慧安防行業發展歷程144

5.5.3　智慧安防產業鏈145

5.5.4　智慧安防相關技術146

5.5.5　智慧安防的應用場景146

5.6　智慧醫療147

5.6.1　智慧醫療的概念148

5.6.2　智慧醫療的發展歷程148

5.6.3　智慧醫療影像診斷149

5.6.4　智慧醫療機器人149

5.7　智慧教育151

5.7.1　智慧教育的概念151

5.7.2　智慧教育的發展歷程151

5.7.3　智慧課堂152

5.7.4　精準教學153

5.7.5　智慧考試153

本章習題153

第 6 章 人工智能發展展望  155 

6.1　我國人工智能發展現狀156

6.1.1　高度重視157

6.1.2　態勢喜人157

6.1.3　前景看好158

6.2　人工智能發展面臨的法律挑戰159

6.2.1　數據收集、使用和安全159

6.2.2　數據歧視和算法歧視160

6.2.3　事故責任和產品責任160

6.2.4　人工智能與行業監管161

6.3　人工智能發展面臨的道德挑戰161

6.3.1　智能機器道德主體地位的思考161

6.3.2　人工智能發展引發情感倫理問題162

6.3.3　人工智能引發新的社會安全和公平正義問題163

6.3.4　智能時代的數字鴻溝163

本章習題164

第 7 章 人工智能時代的職業展望  166 

7.1　機遇與挑戰167

7.1.1　人工智能背景下職業規劃面臨的機遇167

7.1.2　人工智能背景下職業規劃面臨的挑戰169

7.2　人工智能時代的職業生涯規劃170

7.2.1　大學階段開展職業生涯規劃的意義170

7.2.2　大學階段開展人工智能專業領域職業規劃的過程171

7.3　人工智能時代的職業能力培養174

7.3.1　大學生職業能力的構成174

7.3.2　大學生職業能力培養的途徑177

本章習題178

參考文獻  180