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本教材立足于人工智能技术发展的前沿动态与教育教学的现实需求,秉持“夯实基础、突出应用、注重实践”的编写理念,系统介绍人工智能的核心概念、关键技术与典型应用。全书内容层层递进,理论与实践并重,兼顾知识的系统性与教学的可操作性,旨在帮助读者构建清晰的人工智能知识体系,提升分析与解决实际问题的综合能力。
第1章 人工智能概述:介绍人工智能的基本概念、分类体系、发展历程、核心技术及主要应用场景,并通过人工智能简史梳理从图灵测试到深度学习的发展轨迹,剖析推动人工智能进步的重要事件,奠定后续学习的理论基础。
第2章 机器学习基础:介绍机器学习的基本概念、发展趋势与核心方法,重点讲解分类与回归任务中典型算法的原理及应用,辅以实际案例,帮助读者理解算法实现与应用过程。
第3章 深度学习基础:从深度学习的基本原理出发,依次介绍神经网络、卷积神经网络与长短期记忆网络等主流模型,结合模型训练流程,阐释各类模型的结构特点与适用场景。
第4章 自然语言处理基础:系统梳理自然语言处理的发展历程,重点讲解从词向量到 Transformer为代表的大模型结构,并结合实际任务介绍其在语言理解与生成中的典型应用。
第5章 计算机视觉基础:讲解图像处理基础与目标检测等计算机视觉核心任务中的代表性模型与方法,同时介绍多模态学习等的基本原理与在图文融合等场景中的应用案例。
第6章 人工智能的前沿应用:聚焦深度学习在自动驾驶、智能机器人、虚拟现实与增强现实等新兴领域的应用,解析相关系统的原理与实现,特别介绍智能家居系统的构建方法与应用实践。
第7章 人工智能推动的社会与产业升级:探讨人工智能技术在智慧交通、医疗、智能制造等典型行业中的落地应用,分析其对社会结构与产业格局带来的变革与提升。
第8章 人工智能的伦理与法律:从隐私保护、伦理挑战与法律规范三个维度出发,系统分析人工智能在应用过程中面临的伦理道德与社会责任,强化技术发展过程中的规范意识。
第9章 人工智能职业素养:结合当前人工智能行业发展趋势,分析人才需求与岗位技能要求,提供学习路径与资源指引,助力读者构建持续成长的能力体系。
第10章 人工智能的未来展望:立足当前发展现状,展望人工智能在可持续发展背景下的未来趋势,分析潜在的技术演化路径、应用扩展方向及面临的挑战与机遇。
第11章 大模型辅助学习实操指南:以实践为导向,结合手写数字识别任务,全面展示从提示词设计、知识获取、模型构建到实验实施的全过程,帮助读者熟练掌握如何借助大模型辅助学习与实验。
第1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能的基本概念 ………………………………………………………………… 1
1.2 人工智能的发展简史 ………………………………………………………………… 5
第2章 机器学习基础 12
2.1 机器学习的基本概念 ……………………………………………………………… 12
2.2 分类算法 …………………………………………………………………………… 21
2.3 回归算法 …………………………………………………………………………… 30
第3章 深度学习基础 39
3.1 深度学习的基本概念 ……………………………………………………………… 39
3.2 神经网络:图像分类及其应用 ……………………………………………………… 48
3.3 卷积神经网络:如何“看懂”图片 …………………………………………………… 52
3.4 长短期记忆网络:如何“读懂”时序 RNN ………………………………………… 60
第4章 自然语言处理基础 67
4.1 自然语言处理的基本概念 ………………………………………………………… 67
4.2 词汇处理与文本生成技术 ………………………………………………………… 75
4.3 Transformer………………………………………………………………………… 82
第5章 计算机视觉基础 90
5.1 图像处理基础与人脸识别技术 …………………………………………………… 90
5.2 目标检测:识别场景中的不同物体 ………………………………………………… 98
5.3 ViT、多模态学习和 CLIP模型 …………………………………………………… 108
第6章 人工智能的前沿应用 115
6.1 深度学习的新发展:自动驾驶 …………………………………………………… 115
6.2 科技时代的多功能助手:智能机器人 …………………………………………… 123
6.3 人机交互新境界:虚拟现实与增强现实 ………………………………………… 129
6.4 智能生活新变革:人工智能赋能智能家居新生态 ……………………………… 137
第7章 人工智能推动的社会与产业升级 146
7.1 人工智能在智慧交通中的应用 …………………………………………………… 146
7.2 人工智能在医疗中的应用 ………………………………………………………… 156
7.3 人工智能在智能制造中的应用 …………………………………………………… 164
第8章 人工智能的伦理与法律 171
8.1 隐私保护与数据安全 ……………………………………………………………… 171
8.2 人工智能的伦理挑战 ……………………………………………………………… 178
8.3 人工智能的法律规范 ……………………………………………………………… 187
第9章 人工智能职业素养 192
9.1 人工智能相关的技能需求 ………………………………………………………… 192
9.2 人工智能在不同领域的应用机会 ………………………………………………… 197
9.3 未来的学习方向与资源 …………………………………………………………… 204
第10章 人工智能的未来展望 214
10.1 全球人工智能的竞争与合作 …………………………………………………… 214
10.2 人工智能的可持续发展 ………………………………………………………… 221
10.3 人工智能的挑战和未来机遇 …………………………………………………… 225
第11章 大模型辅助学习实操指南 232
11.1 规划个性化学习路径 …………………………………………………………… 232
11.2 深入探索相关技术栈 …………………………………………………………… 235
11.3 人工智能编程实战学习流程 …………………………………………………… 239
参考文献 258
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