- AI+创新创业基础(AI+课程改革创新教材浙江省一流人工智能通识课程配套教材)
- - 作者：编者:黄风立//胡伟|责编:刘建山//李海
  - 出版社：科学
  - ISBN：9787030828880
  - 出版日期：2025/09/01
  - 页数：250
- 售价：23.92

内容大纲
    本书提出融合AI教育与创新创业教育的“双引擎”模式，旨在革新传统创新创业教育体系。本书通过剖析智能社会变革的核心动因（如“AI泛在化”驱动的生产模式转型与创新逻辑升级），系统阐述AI关键技术（人工神经网络、深度学习、NLP、大语言模型）原理，并重点分析这些技术如何通过降低创新门槛（技术平民化），为创新创业提供智能工具支持、驱动数据化决策、重塑商业模式，从而赋能创新创业全流程。
    本书深入讲解创新思维（核心原理、实用技法、AI协同策略）与创业核心能力（机会识别、资源整合、商业模式设计、计划书撰写），并重点解析主流AI工具在创意激发、方案设计、内容生产、产品原型开发等关键环节的实战应用。本书聚焦中国国际大学生创新大赛与“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛两大国家级赛事，提供从把握战略导向、解析赛制规则到项目孵化落地、高效运用AI辅助撰写计划书的全流程备赛策略与实操指南。
    本书既可作为高等院校人工智能与创新创业教育的公共基础课教材，也可作为职场人士提高创新创业能力的参考书。
作者介绍
目录
第1章  人工智能概述
  1.1  初识人工智能
    1.1.1  人工智能的定义
    1.1.2  人工智能的发展阶段
    1.1.3  人工智能的主要流派
  1.2  人工智能研究的基本内容和主要应用领域
    1.2.1  人工智能研究的基本内容
    1.2.2  人工智能的主要应用领域
  1.3  人工智能伦理
    1.3.1  人工智能伦理问题
    1.3.2  人工智能伦理案例
    1.3.3  人工智能伦理的治理举措
  小结
  习题1
第2章  人工智能应用的技术基础
  2.1  大数据技术
    2.1.1  大数据的概念和特点
    2.1.2  大数据处理的核心技术
  2.2  物联网
    2.2.1  物联网的关键技术
    2.2.2  物联网体系结构
    2.2.3  智能传感器
  2.3  边缘计算
    2.3.1  边缘计算的概念和内涵
    2.3.2  边缘计算体系结构
  2.4  云计算
    2.4.1  云计算服务模式
    2.4.2  人工智能云服务
    2.4.3  云存储
    2.4.4  虚拟化
  2.5  并行计算
    2.5.1  并行计算的概念和内涵
    2.5.2  并行计算在人工智能中的作用
  小结
  习题2
第3章  人工智能的实现基础
  3.1  知识表示与知识图谱
    3.1.1  知识的表示
    3.1.2  知识表示方法
    3.1.3  知识图谱
  3.2  机器学习
    3.2.1  学习系统的基本模型
    3.2.2  机器学习的一般步骤
    3.2.3  机器学习的分类
    3.2.4  机器学习的常用算法
    3.2.5  人工神经网络
    3.2.6  深度学习
  3.3  群体学习
    3.3.1  群智能算法的典型模型
    3.3.2  多智能体系统

    3.3.3  群体智能与人工智能的发展
  小结
  习题3
第4章  搜索与推理
  4.1  搜索策略
    4.1.1  盲目的图搜索策略
    4.1.2  启发式图搜索策略
    4.1.3  智能搜索
  4.2  模拟人类思维的推理
    4.2.1  推理的定义
    4.2.2  推理策略的分类
    4.2.3  模糊推理和模糊决策
  小结
  习题4
第5章  智能感知
  5.1  智能感知系统
  5.2  智能感知的层次结构
  5.3  智能感知系统与传统感知系统的区别
  5.4  多模态感知与识别技术
    5.4.1  生物特征识别
    5.4.2  语音感知与语音识别
    5.4.3  视觉感知与图像识别
    5.4.4  触觉感知
    5.4.5  味觉感知
    5.4.6  嗅觉感知
    5.4.7  环境感知
  小结
  习题5
第6章  自然语言处理
  6.1  自然语言处理基础
    6.1.1  自然语言处理概述
    6.1.2  自然语言处理的一般步骤
  6.2  自然语言交互技术
    6.2.1  对话理解
    6.2.2  对话管理
    6.2.3  回复产生
    6.2.4  AI问答过程
  6.3  自然语言处理的核心任务
    6.3.1  文本理解
    6.3.2  机器翻译
    6.3.3  内容生成
    6.3.4  情感分析
  6.4  预训练大语言模型
  小结
  习题6
第7章  计算机视觉
  7.1  计算机视觉概述
  7.2  计算机视觉处理的一般流程
  7.3  计算机视觉技术
    7.3.1  数字图像处理

    7.3.2  特征提取与匹配
    7.3.3  目标检测与跟踪
    7.3.4  三维视觉
    7.3.5  动态视觉
  7.4  计算机视觉的经典深度学习模型
  小结
  习题7
第8章  智能机器人
  8.1  机器人中的人工智能技术
    8.1.1  机器人智能感知
    8.1.2  机器人智能导航
    8.1.3  机器人智能路径规划
    8.1.4  机器人智能运动控制
    8.1.5  机器人智能交互
  8.2  智能机器人的应用
    8.2.1  工业机器人
    8.2.2  服务机器人
    8.2.3  医用机器人
    8.2.4  军用机器人
  小结
  习题8
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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