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内容大纲
本书共包含7章，涵盖了人工智能的基本概念、关键技术和应用案例，旨在为读者提供全面的人工智能知识和应用实践。
通过本教材的学习，读者将获得全面的人工智能知识体系，掌握人工智能的基本概念、关键技术和应用实践。 -
作者介绍
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目录
第1章 人工智能概论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的发展
1.2.1 人工智能的孕育和发展阶段
1.2.2 人工智能的形成阶段
1.2.3 人工智能的发展阶段
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 人工智能的结构模拟
1.3.2 人工智能的功能模拟
1.3.3 人工智能的行为模拟
1.3.4 人工智能的集成模拟
1.4 机器智能研究领域
1.4.1 机器思维的概念
1.4.2 机器感知的概念
1.4.3 机器行为的概念
1.4.4 机器学习的概念
1.5 人工智能研究领域
1.5.1 计算智能与分布智能
1.5.2 智能体系统的概念
1.5.3 人工心理与人工情感
1.5.4 认知智能与深度学习
1.5.5 边缘智能的概念
1.6 人工智能的典型应用
1.6.1 人工智能在普通领域的应用
1.6.2 人工智能在ChatGPT领域的应用
参考文献
第2章 知识表示与特征工程
2.1 状态空间表示
2.1.1 问题状态描述
2.1.2 状态空间表示应用
2.2 问题规约表示
2.2.1 问题规约描述
2.2.2 问题规约应用
2.2.3 与或图表示
2.3 谓词逻辑表示
2.3.1 逻辑学基础
2.3.2 谓词演算
2.3.3 基本谓词公式
2.3.4 置换与合一
2.3.5 谓词逻辑表示方法
2.4 语义网络表示
2.4.1 语义网络描述
2.4.2 基本语义关系
2.4.3 语义网络推理
2.5 框架表示
2.5.1 框架表示描述
2.5.2 框架表示推理
2.6 特征构建
2.6.1 常用的特征构建方法
2.6.2 特征提取
2.7 特征选择
2.7.1 特征选择的基本原则
2.7.2 基于统计特性的特征选择
2.7.3 基于模型的特征选择
参考文献
第3章 机器学习基础
3.1 机器学习的定义和发展
3.1.1 机器学习的定义
3.1.2 机器学习的发展
3.2 归纳学习
3.2.1 逻辑回归
3.2.2 聚类算法
3.2.3 降维算法
3.3 决策树学习
3.3.1 决策树构造算法
3.3.2 决策树学习算法
3.4 类比学习
3.4.1 类比学习的定义
3.4.2 类比学习的研究类型
3.5 解释学习
3.5.1 解释学习的基本研究
3.5.2 解释学习算法
3.6 分类算法
3.6.1 支持向量机
3.6.2 基于概率论的方法——朴素贝叶斯法
参考文献
第4章 深度学习
4.1 深度学习的定义与特点
4.1.1 深度学习的起源
4.1.2 深度学习的发展
4.1.3 深度学习的成功案例
4.1.4 深度学习的特点
4.2 基础神经网络
4.2.1 神经网络的发展
4.2.2 人工神经网络原理
4.2.3 神经网络模型
4.2.4 线性回归
4.2.5 归一化指数函数回归
4.2.6 多层感知机
4.2.7 卷积神经网络
4.2.8 循环神经网络
4.3 现代卷积神经网络
4.3.1 深度卷积神经网络
4.3.2 使用块的网络
4.3.3 网络中的网络
4.3.4 含并行连接的网络
4.3.5 批量规范化
4.3.6 残差网络
4.3.7 稠密连接网络
4.4 注意力机制及Transformer算法
4.4.1 注意力提示
4.4.2 注意力评分函数
4.4.3 多头注意力机制
4.4.4 自注意力机制
4.4.5 Transformer算法
参考文献
第5章 专家系统
5.1 专家系统概述
5.1.1 专家系统的分类
5.1.2 专家系统的功能
5.1.3 专家系统的基本特征
5.2 专家系统的结构
5.2.1 专家系统的结构特征
5.2.2 专家系统的作用和意义
5.3 基于规则的专家系统
5.3.1 基于规则的专家系统描述
5.3.2 基于规则的专家系统的基本结构
5.3.3 基于规则的专家系统的推理机制
5.3.4 冲突规则的解决方法
5.4 基于框架的专家系统
5.4.1 基于框架的专家系统概述
5.4.2 基于框架的专家系统的结构
5.5 基于模型的专家系统
5.5.1 基于模型的专家系统概述
5.5.2 基于模型的专家系统的基本特征
5.6 基于Web的专家系统
5.6.1 基于Web的专家系统概述
5.6.2 模型转换专家系统的网络支持
5.7 新型专家系统
5.7.1 新型专家系统的特征
5.7.2 分布式专家系统
5.7.3 新型推理系统
参考文献
第6章 人工智能架构与系统
6.1 人工智能算法硬件加速
6.1.1 AI硬件的发展历程
6.1.2 硬件加速的实现
6.2 常用的AI模型开发框架
6.2.1 Caffe框架
6.2.2 TensorFlow框架
6.2.3 PyTorch框架
6.2.4 MindSpore框架
6.2.5 PaddlePaddle框架
6.3 人工智能与云原生
6.3.1 云原生的定义
6.3.2 主要的云原生技术
6.3.3 云原生的优势与挑战
6.3.4 人工智能与云原生结合的优势
6.4 人工智能与边缘计算
6.4.1 边缘计算的定义
6.4.2 主要的边缘计算技术
6.4.3 边缘计算的优势与挑战
6.4.4 边缘智能中的协同计算
参考文献
第7章 案例分析
7.1 人工智能在软件开发设计领域的应用
7.1.1 背景技术
7.1.2 问题及挑战
7.1.3 解决方案
7.1.4 结论
7.2 人工智能在生产制造领域的应用
7.2.1 背景技术
7.2.2 问题和挑战
7.2.3 解决方案
7.2.4 结论
7.3 人工智能在设备运维领域的应用
7.3.1 背景技术
7.3.2 问题及挑战
7.3.3 解决方案
7.3.4 结论
7.4 人工智能在售后服务领域的应用
7.4.1 背景分析
7.4.2 问题与挑战
7.4.3 解决方案
7.4.4 结论
参考文献
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