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内容大纲
本书创新性地构建了五大知识模块:经典人工智能基础、现代人工智能基础、人工智能前沿基础、人工智能交叉应用基础,以及人工智能初级编程基础。内容体系覆盖了人工智能的核心原理与方法论、机器学习关键技术、计算机视觉与语音处理、大模型技术、智能体与多智能体系统、具身智能等领域,并深入探讨了人工智能在科学智能、文科智能、产业智能化、启发式人工智能等跨学科中的应用场景,以及人工智能伦理等社会性议题。作为面向高等院校的通识教材,本书致力于培养学生的跨学科思维和创新能力,使其能够在各自的专业领域有效运用人工智能技术。
本书内容的设计充分考虑了不同学科背景学习者的需求,建议采用差异化教学策略:对于文科专业学生,可着重关注人工智能与社会发展、伦理规范、人机交互等应用层面的内容;理科专业的学生可深入钻研算法原理、数学模型等理论基础;工科专业的学生则可侧重工程实践,重点学习系统开发、架构设计和性能优化等实用技能。 -
作者介绍
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目录
前言
第一部分 经典人工智能基础
第1章 绪论
1.1 人工智能基本概念
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能三大级别
1.1.3 人工智能的驱动因素
1.2 人工智能发展简史
1.3 人工智能与大数据技术的关系
1.3.1 大数据推动人工智能发展
1.3.2 人工智能赋能大数据应用
1.3.3 两者协同效应
1.4 人工智能技术路线
1.4.1 计算机视觉
1.4.2 自然语言理解
1.4.3 机器学习
1.4.4 机器人
1.4.5 人工智能技术开发工具
1.5 人工智能与交叉应用
1.5.1 智能医疗
1.5.2 智能安防
1.5.3 智能家居
1.5.4 智能制造
1.5.5 自动驾驶
1.5.6 人工智能+
1.6 本书内容安排
1.7 针对不同专业学生的学习建议
1.7.1 文科类专业
1.7.2 理科类专业
1.7.3 工科类专业
1.8 小结
第2章 知识表示学习
2.1 知识与知识表示基本概念
2.1.1 知识的概念
……
第二部分 现代人工智能基础
第三部分 人工智能前沿基础
第四部分 人工智能交叉应用基础
第五部分 人工智能初级编程基础
参考文献
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