- 人工智能导论(教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会规划教材)
- - 作者：编者:胡玉荣//余云霞//董尚燕//李俊梅|责编:贾斌//薛阳
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302703181
  - 出版日期：2025/09/01
  - 页数：291
- 售价：31.6

内容大纲
    本书系统地介绍了人工智能与计算机科学的核心知识，涵盖计算思维、知识表示、搜索算法、自然语言处理、计算机视觉与听觉等关键技术，并深入探讨大模型、具身智能等前沿领域。通过理论与实践结合的方式，以Python代码实现算法，帮助读者从基础认知跃升到实战应用。
    全书分为三部分：基础认知（计算机与AI概述）、核心技术（知识推理、问题求解、多模态AI技术）和综合实践（完整项目开发）。内容由浅入深，兼顾传统理论与最新进展，确保读者既能掌握经典方法，又能紧跟技术趋势。
    本书适合作为高等学校人工智能通识课程教材，也适合对AI感兴趣的初学者自学使用。无论你是想入门AI领域，还是希望提升工程实践能力，本书都能为你提供清晰的学习路径和实用的技术指导。
作者介绍
目录
第1章  计算思维与计算机基础
  1.1  计算机系统概述
    1.1.1  计算机的发展与分类
    1.1.2  计算机系统组成
    1.1.3  信息编码和数据表示
    1.1.4  计算机工作原理
  1.2  办公软件与信息处理
    1.2.1  Word文字处理
    1.2.2  Excel电子表格处理
    1.2.3  PowerPoint演示文稿处理
  1.3  计算思维与算法基础
    1.3.1  算法与程序设计
    1.3.2  计算思维
  小结
  习题
第2章  人工智能基础认知
  2.1  人工智能的定义与内涵
    2.1.1  人工智能的定义
    2.1.2  人工智能的要素
    2.1.3  人工智能的类型
    2.1.4  人工智能的特点
  2.2  人工智能的发展历程
    2.2.1  图灵测试与起源
    2.2.2  人工智能的诞生
    2.2.3  人工智能的发展阶段
  2.3  人工智能的主要研究内容
    2.3.1  知识与推理
    2.3.2  搜索与求解
    2.3.3  机器学习
    2.3.4  自然语言处理
    2.3.5  计算机视觉
    2.3.6  计算机听觉
  2.4  人工智能的典型应用
    2.4.1  智能医疗
    2.4.2  智能家居
    2.4.3  智能制造
    2.4.4  智能物流
  2.5  人工智能伦理与社会影响
    2.5.1  人工智能的伦理问题
    2.5.2  人工智能的伦理原则
    2.5.3  人工智能的伦理治理
  小结
  习题
第3章  知识表示与推理
  3.1  知识表示概述
    3.1.1  知识
    3.1.2  知识表示
  3.2  常见的知识表示方法
    3.2.1  谓词逻辑
    3.2.2  产生式

    3.2.3  语义网络
  3.3  知识的获取与管理
    3.3.1  知识的人工获取与自动获取
    3.3.2  知识的存储、更新与管理
  3.4  推理与知识图谱
    3.4.1  推理
    3.4.2  知识图谱
  小结
  习题
第4章  问题求解与搜索
  4.1  问题求解
    4.1.1  问题求解概念
    4.1.2  搜索技术概述
  4.2  状态空间
    4.2.1  状态空间方法
    4.2.2  状态图搜索
  4.3  盲目搜索
    4.3.1  广度优先搜索
    4.3.2  深度优先搜索
  4.4  启发式搜索
    4.4.1  启发式信息
    4.4.2  评估函数
    4.4.3  A*算法
  4.5  搜索问题的典型应用
    4.5.1  路径规划
    4.5.2  智力游戏
  小结
  习题
第5章  自然语言处理
  5.1  自然语言处理概述
    5.1.1  自然语言处理的概念
    5.1.2  自然语言处理的发展历程
  5.2  自然语言处理技术与方法
    5.2.1  自然语言处理的层次
    5.2.2  自然语言处理的技术
    5.2.3  自然语言处理的方法
  5.3  语料库和语言知识库
    5.3.1  语料库
    5.3.2  语言知识库
  5.4  自然语言处理的典型应用
    5.4.1  机器翻译
    5.4.2  智能问答
  小结
  习题
第6章  计算机视觉基础
  6.1  计算机视觉概述
    6.1.1  计算机视觉的定义
    6.1.2  计算机视觉的应用领域
  6.2  计算机视觉的主要研究内容
    6.2.1  图像处理

    6.2.2  目标检测
    6.2.3  图像分割
  6.3  常用的计算机视觉工具
    6.3.1  图像处理工具
    6.3.2  深度学习与机器学习框架
    6.3.3  计算机视觉库
  6.4  计算机视觉的应用实例——人脸识别
    6.4.1  人脸识别概述
    6.4.2  人脸识别技术的发展
    6.4.3  人脸识别的基本步骤
    6.4.4  人脸识别的代码示例
  小结
  习题
第7章  计算机听觉基础
  7.1  计算机听觉概述
    7.1.1  计算机听觉的定义
    7.1.2  计算机听觉的应用领域
  7.2  计算机听觉的主要研究内容
    7.2.1  音频信息处理
    7.2.2  语音处理
    7.2.3  声音识别
  7.3  常用的计算机听觉工具
    7.3.1  音频处理工具
    7.3.2  语音处理工具
    7.3.3  声音识别工具
  7.4  计算机听觉的应用实例——语音识别
    7.4.1  语音识别概述
    7.4.2  语音识别技术的发展
    7.4.3  语音识别的实现流程
    7.4.4  语音识别的代码示例
  小结
  习题
第8章  大模型与具身智能
  8.1  大模型概述
    8.1.1  大模型的定义
    8.1.2  大模型的发展历程
    8.1.3  大模型的产品
    8.1.4  大模型的基本原理
    8.1.5  大模型的分类
    8.1.6  智能体
  8.2  具身智能概述
    8.2.1  具身智能的定义
    8.2.2  具身智能的发展历程
    8.2.3  具身智能的关键技术
  8.3  机器人：具身智能的载体
    8.3.1  机器人的定义
    8.3.2  机器人的发展
    8.3.3  机器人的结构与分类
  8.4  具身智能的典型应用
    8.4.1  教育与娱乐

    8.4.2  自动驾驶
    8.4.3  康复医疗
  小结
  习题
第9章  综合实践项目
  9.1  百度飞桨（PaddlePaddle）——国产AI框架介绍
    9.1.1  飞桨AI框架概述
    9.1.2  飞桨AI框架的基本功能
    9.1.3  飞桨AI框架的应用案例
  9.2  OpenCV开源库
    9.2.1  OpenCV简介
    9.2.2  OpenCV基础
    9.2.3  OpenCV的典型应用
  9.3  道路识别
    9.3.1  道路识别的主要步骤
    9.3.2  传统OpenCV实现道路识别
    9.3.3  百度飞桨结合OpenCV实现道路识别
  小结
  习题
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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