AI群星閃耀時：寫給中學生的人工智能通識與成長課

上篇 智能的覺醒——從自然到人工的漫長旅程
第1章 探索智能的奇妙世界
1.1 什麼是智能
1.2 智能無處不在，從微小生物到人類社會
1.2.1 單細胞生物的“超能力”
1.2.2 植物也有“小心思”
1.2.3 動物的“生存 技”
1.2.4 人類智能：地球的“主角光環”
1.3 人類智能的獨特之處：語言、工具與創造
1.3.1 我們的“ 說話能力”
1.3.2 改變世界的“魔法”
1.4 定義的挑戰：怎麼判斷機器是否智能？智能有邊界嗎？
1.4.1 圖靈測試：判斷機器智能的“金標準”
1.4.2 智能的邊界：機器智能不是 的
1.5 人工智能的萌芽：一個宏偉夢想的誕生
1.6 動手試試：探索智能小實驗
第2章 計算的革命——AI誕生的基石
2.1 從“掐指一算”到機械計算機——計算工具的進化
2.2 電子計算機的橫空出世：為AI準備好“大腦”
2.2.1 圖靈機
2.2.2 馮·諾依曼計算機體系結構
2.2.3 學習編程的建議
2.2.4 編程實現計算
2.3 知識加油站：計算機世界的語言——二進制與布爾邏輯
2.3.1 二進制
2.3.2 布爾邏輯
2.4 動手試試：計算革命小體驗
第3章 信息時代的開幕：數據、文字與圖像的處理
3.1 信息：人類生活中傳輸的內容
3.2 數據：創造信息的重要原料
3.3 算法與算力：處理信息的方法與能力
3.4 文字：人類信息的載體
3.5 能處理漢字的計算機
3.6 圖像：非結構化數據
3.7 動手試試：信息與數據小體驗
第4章 早期AI的探索：專家系統與定理證明
4.1 AI簡史
4.2 讓機器成為“專家”：專家系統的工作原理與應用
4.2.1 專家系統的工作原理
4.2.2 專家系統的應用
4.2.3 幾何定理證明
4.3 早期的局限與啟示：如何教給機器“知識”
4.3.1 早期專家系統的局限性
4.3.2 早期機械化幾何證明的局限性
4.3.3 教給機器“知識”的方法
4.4 動手試試：早期AI小體驗
中篇 智能的奔騰——現代AI的核心技術與應用
第5章 學習之道：機器學習與神經網絡
5.1 從“編程”到“學習”：機器學習的基本思想
5.1.1 線性模型——讓計算機學會“畫 直線”
5.1.2 邏輯推理模型
5.1.3 決策樹分類模型
5.1.4 聚類模型
5.2 知識加油站：數學模型初窺——什麼是“訓練”與“預測”
5.3 模擬大腦：神經網絡與深度學習
5.3.1 神經網絡
5.3.2 深度學習：神經網絡的升級版
5.4 2024年的諾貝爾物理學與化學獎
5.5 動手試試：機器學習小體驗
第6章 自然語言處理
6.1 人類自然語言的特征
6.2 計算機能分析人類自然語言
6.2.1 語法分析
6.2.2 句法分析
6.2.3 篇章分析
6.3 文本信息抽取
6.3.1 實體抽取：獲得事件主體的類別
6.3.2 實體關系抽取：確定實體間的關系
6.3.3 事件抽取：獲得事件的類型和元素
6.4 計算機能進行自然語言處理
6.5 自然語言的機器翻譯
6.6 動手試試：自然語言處理小體驗
第7章 知識的星辰大海：知識圖譜
7.1 知識圖譜推動知識工程前進
7.2 互聯網的“知識大腦”：什麼是知識圖譜
7.3 構建知識圖譜：如何讓機器理解真實世界的關系
7.4 智慧搜索與推理：知識圖譜的巨大價值
7.4.1 知識圖譜支持語義搜索
7.4.2 知識圖譜輔助語義理解
7.4.3 知識圖譜支持智能問答
7.4.4 知識圖譜支持 系統
7.4.5 知識推理：獲得新知識
7.5 動手試試：知識圖譜小達人
第8章 人類：AI遊戲的裏程碑
8.1 棋類遊戲的 對決：從深藍到AlphaGo（阿爾法狗圍棋）
8.1.1 AI的“啟蒙課”：會“自學”的跳棋程序
8.1.2 象棋的“人機大戰”：深藍的逆襲
8.1.3 圍棋的“ 一塊陣地”：AlphaGo的統治
8.1.4 我們身邊的AI象棋：《天天象棋》
8.2 AI遊戲的啟示：策略、直覺與強化學習
8.2.1 啟示一：贏的關鍵是“有策略”，不是“瞎猜”
8.2.2 啟示二：AI也有“直覺”，但這是“練出來的”
8.2.3 啟示三：“強化學習”是AI的進步密碼，人類也一樣
8.3 動手試試：AI遊戲小體驗
第9章 AI改變世界：智慧地球上的生活
9.1 智慧交通：導航系統的紅綠燈同步
9.2 出行的革命：無人駕駛汽車
9.3 生命的守護：智慧醫療
9.4 未來的城市與家園：“智慧地球”全景展望
9.5 動手試試：AI智慧小體驗
下篇 智能的未來——機遇、挑戰與你的道路
0章 智慧的湧現：大模型與通用人工智能的曙光
10.1 大模型的核心三大法寶：數據、算法與算力
10.2 從“