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内容大纲
本书内容共分为10章，从学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理法律5方面系统、整体介绍人工智能的定义、方法、体系、应用及其内涵。第1章介绍人工智能定义及新知识体系。第2章介绍人工智能孕育史、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源、计算机器的历史，以及当代人工智能历史。第3章介绍与人工智能有关的哲学概念、分支，人工智能本体论、认识论、方法论。第4章介绍人工智能伦理概念及伦理体系。第5章介绍人工智能多学科交叉基础。第6章介绍人工智能技术基础，包括传感器、大数据、小数据、并行计算、数字图像处理、人工神经网络、机器学习与深度学习。第7章介绍机器感知智能、机器认知智能、机器行为智能、机器语言智能、机器类脑智能、机器混合智能的基本概念与内容。第8章介绍人工智能在博弈、创作、创造以及物理和数学方面的科学发现能力。第9章介绍人工智能在制造、医疗、农业、教育、军事等行业的应用。第10章介绍科幻小说、影视作品中的超现实人工智能及其意义。
本书可供所有新工科、新文科、传统理工科以及管理、医学、农业、经济、社会、人文、法律等专业学生，人工智能爱好者学习使用，也可供人工智能初级研究人员及从业人员学习和研究参考。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 人工智能定义及其理解
1.1.1 人类智能的理解
1.1.2 人工智能的理解
1.1.3 强弱人工智能、专用人工智能和通用人工智能
1.2 认识人工智能的五个层次
1.3 人工智能重点方向及研究领域
1.3.1 传统方向与研究领域
1.3.2 重点方向与研究领域
1.4 人工智能技术基础
1.5 人工智能技术应用
1.6 人工智能新知识体系
1.7 本书主要内容和学习路线
1.8 本章小结
习题1
第2章 人工智能历史基础
2.1 人工智能的孕育史
2.1.1 大历史观下的智能进化
2.1.2 理性主义
2.2 机械论
2.3 “计算”的历史
2.4 控制论
2.5 联结主义的起源
2.6 计算机器
2.6.1 机械计算机
2.6.2 电子计算机
2.7 关于人工智能的原初思想
2.8 人工智能当代史
2.8.1 形成期
2.8.2 发展时（1970年—20世纪90年代初）
2.8.3 飞跃期
2.9 我国人工智能的发展
2.10 本章小结
习题2
第3章 人工智能哲学基础
3.1 人工智能的哲学概念基础
3.1.1 计算、算法与心灵、智能的可计算
3.1.2 意识
3.1.3 理性与非理性
3.1.4 智能
3.2 与人工智能有关的哲学分支
3.2.1 心灵哲学
3.2.2 心智哲学
3.2.3 计算主义哲学
3.3 人工智能本体论
3.3.1 唯物主义一元论与人工智能一元论
3.3.2 人工智能本体论的核心问题
3.4 人工智能认识论
3.4.1 功能主义
3.4.2 心智计算理论
3.4.3 心机类比与心智隐喻
3.4.4 信息处理
3.4.5 具身智能
3.4.6 理性人工智能
3.4.7 强人工智能是否能实现
3.4.8 人工智能与人性
3.5 人工智能方法论
3.5.1 传统人工智能研究范式
3.5.2 现代人工智能研究范式
3.5.3 人工智能的突破
3.5.4 新图灵测试
3.5.5 通用人工智能
3.6 本章小结
习题3
第4章 人工智能伦理基础
4.1 道德伦理与伦理学
4.1.1 道德与伦理
4.1.2 伦理学概念
4.2 人工智能伦理
4.2.1 人工智能伦理概念
4.2.2 人工智能伦理学概念与含义
4.2.3 人工智能伦理发展简史
4.3 人工智能技术引发的伦理问题
4.4 人工智能伦理体系及主要内容
4.4.1 人工智能伦理体系
4.4.2 人工智能伦理主要内容
4.5 人工智能伦理发展原则
4.6 人工智能法律
4.7 本章小结
习题4
第5章 人工智能学科基础
5.1 人工智能多学科交叉的含义
5.2 人工智能的多学科交叉层次
5.2.1 第一层次：哲学
5.2.2 第二层次：基础学科
5.2.3 第三层次：生命相关学科
5.2.4 第四层次：工程技术学科
5.2.5 第五层次与第六层次：与人工智能交叉融合的社会学科、新兴学科
5.3 本章小结
习题5
第6章 人工智能技术基础
6.1 传感器技术
6.1.1 传感器概念及其作用
6.1.2 主要传感器及其功能
6.2 大数据技术
6.2.1 大数据技术及其产生
6.2.2 大数据与云计算机、物联网的关系
6.2.3 大数据核心技术基础
6.3 小数据技术
6.3.1 小数据的含义
6.3.2 小数据处理方法
6.3.3 小数据方法的重要性
6.4 并行计算技术
6.4.1 并行计算概念
6.4.2 并行计算与人工智能
6.5 数字图像处理技术
6.5.1 数字图像处理基本概念及技术应用
6.5.2 一个完整的车牌识别系统
6.6 人工神经网络技术
6.6.1 人工神经网络基本原理
6.6.2 人工神经网络研究内容
6.6.3 人工神经网络联结方式
6.7 机器学习技术
6.7.1 机器学习定义及各主流方法
6.7.2 机器学习与机器智能
6.7.3 机器学习类型
6.7.4 大数据机器学习
6.8 深度学习技术
6.8.1 深度学习概念与含义
6.8.2 深度学习与浅层学习
6.8.3 深度学习的实质及其应用
6.8.4 深度学习的局限
6.9 本章小结
习题6
第7章 机器智能
7.1 感知智能
7.1.1 视觉感知智能原理
7.1.2 机器感知智能与视觉智能
7.1.3 卷积神经网络及其原理
7.1.4 典型的机器感知智能应用
7.2 认知智能
7.2.1 人类心智与机器认知
7.2.2 传统机器认知智能方法
7.2.3 机器认知新方法——知识图谱
7.2.4 机器认知智能存在的问题
7.3 行为智能与机器人
7.3.1 机器人概念
7.3.2 机器人学
7.3.3 机器人的基本构成
7.3.4 工业机器人
7.3.5 智能机器人
7.4 语言智能
7.4.1 人类语言与机器语言
7.4.2 自然语言理解基本概念
7.4.3 自然语言处理技术
7.4.4 自然语言处理应用
7.5 类脑智能
7.5.1 类脑智能定义
7.5.2 类脑计算机与类脑智能
7.5.1 类脑智能定义
7.5.2 类脑计算机与类脑智能
7.6 混合智能
7.6.1 混合智能技术
7.6.2 可穿戴计算
7.6.3 外骨骼
7.6.4 脑机接口
7.6.5 混合智能的作用
7.7 本章小结
习题7
第8章 机器博弈与机器创造
8.1 人类创造与机器创造
8.1.1 人类创造力
8.1.2 机器创造力
8.2 机器博弈
8.2.1 完整信息博弈
8.2.2 非完整信息博弈
8.2.3 会打电子游戏的人工智能
8.3 机器创作
8.3.1 机器音乐创作
8.3.2 机器美术创作
8.3.3 机器文学创作
8.4 机器创造
8.4.1 机器智能材料设计
8.4.2 机器智能化学合成
8.4.3 机器智能药物设计
8.4.4 机器智能生物学
8.5 机器科学发现
8.5.1 数学定理证明
8.5.2 物理定律发现
8.6 本章小结
习题8
第9章 人工智能行业应用
9.1 人工智能行业应用概述
9.2 智能制造
9.2.1 智能制造定义及含义
9.2.2 智能制造与数字制造的区别
9.2.3 智能制造产业核心内容
9.2.4 智能工厂
9.3 智能医疗
9.3.1 智能医疗定义
9.3.2 智能医疗组成部分
9.3.3 智能医疗核心技术
9.3.4 智能医疗应用场景
9.4 智能农业
9.4.1 智能农业定义与技术应用
9.4.2 农业机器人
9.5 智能教育
9.5.1 智能教育定义与含义
9.5.2 人工智能技术在教育领域的应用
9.5.3 智能学习模式
9.6 智慧城市
9.6.1 智慧城市定义
9.6.2 智慧城市架构
9.7 智能军事
9.7.1 智能军事定义
9.7.2 智能武器装备
9.7.3 智能战争与军事变革
9.8 本章小结
习题9
第10章 超现实人工智能
10.1 超现实人工智能含义
10.2 从神话故事中的“人造人”到科幻小说中的人工智能
10.2.1 神话故事中的“人造人”
10.2.2 科幻小说中的人工智能
10.3 科幻电影中的机器人与人工智能
10.3.1 科幻电影中的机器人与人工智能的发展历程
10.3.2 科幻电影中的经典人工智能形象
10.4 超现实人工智能对人类的启发
10.5 本章小结
习题10
参考文献
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