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  • [正版新书]大学生人工智能素养 杨俊杰 刘勇 张立敏 陈永恒 卢利琼 闵笛 张子石 王润涛 编 清华大学出版社 数
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    • 作者: 杨俊杰著 | | 无译
    • 出版社: 清华大学,北京交通大学出版社
    • 出版时间:2024-08
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    • 作者: 杨俊杰著| 无译
    • 出版社:清华大学,北京交通大学出版社
    • 出版时间:2024-08
    • ISBN:9787302671138
    • 版权提供:清华大学,北京交通大学出版社

     书名:  大学生人工智能素养
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2024-08
     ISBN号:  9787302671138
    本书详细介绍人工智能的核心概念、理论、方法、技术和应用。全书共7章,首先定义智能和人工智
    能,探讨人工智能的历史、实现方式、研究内容和趋势;然后解释与Python编程相关的概念,聚焦机器学习
    和人工神经网络原理,又分别从计算机视觉和自然语言处理的角度介绍前沿理论、方法和技术;最后讲述
    人工智能的伦理与法律概念。每章都附有相应的习题以供练习。
    本书适合作为高校非计算机专业人工智能通识课教材,也可作为人工智能和Python编程爱好者的参
    考书。
    版权所有,侵权必究。举报:010-62782989,beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。

     


     

    本书较全面地介绍了人工智能的主流概念、理论、方法、技术及应用等内容。

     

    CONTENTS
    目 录
    第1章 人工智能:明日世界 001
    1.1 人工智能发展史 001
    1.1.1 人工智能的发展历程 002
    1.1.2 三大驱动要素 003
    1.2 人工智能相关基本研究内容 003
    1.2.1 机器学习 003
    1.2.2 人工神经网络 006
    1.2.3 计算机视觉 006
    1.2.4 自然语言处理 009
    本章小结 009
    习题 010
    第2章 行业应用:无处不在 011
    2.1 问题求解: 人机博弈 011
    2.2 语音识别: 赏乐析音 014
    2.3 智能家居: 科技生活 017
    2.4 智能机器: 上天入海 020
    2.5 智慧交通: 四通八达 025
    2.6 智慧教育: 泛在学习 031
    2.7 智慧医疗: 幸福民生 032
    本章小结 034
    习题 034
    第3章 编程基础:认识程序 036
    3.1 环境搭建 036
    3.1.1 安装 Python 036
    3.1.2 安装 Anaconda 038
    3.2 输入和输出 042
    3.3 变量 043
    Ⅵ 大学生人工智能素养
    3.4 数据类型 044
    3.4.1 数值类型 044
    3.4.2 字符串 045
    3.4.3 列表 045
    3.4.4 元组 046
    3.4.5 字典 047
    3.5 Python编程 048
    3.5.1 控制流 048
    3.5.2 函数 051
    本章小结 053
    习题 053
    第4章 机器学习:分门别类 054
    4.1 概述 054
    4.1.1 机器学习的基本概念 054
    4.1.2 机器学习的常见算法及其分类 055
    4.1.3 机器学习的基本原理 056
    4.2 传统机器学习 058
    4.2.1 线性回归 058
    4.2.2 逻辑回归 059
    4.2.3 朴素贝叶斯分类 060
    4.2.4 SVM 061
    4.2.5 KNN 062
    4.2.6 决策树 063
    4.2.7 随机森林 063
    4.2.8 Adaboost 064
    4.2.9 K-means 065
    4.3 深度学习 066
    4.3.1 卷积 068
    4.3.2 池化 069
    4.3.3 激活函数 070
    4.3.4 CNN 的结构 070
    本章小结 073
    习题 073
    目录 Ⅶ
    第5章 别具慧眼:观影识图 075
    5.1 计算机视觉 075
    5.2 认识图像 076
    5.2.1 彩色图像 076
    5.2.2 灰度图像 077
    5.2.3 二值图像 078
    5.3 几何变换 079
    5.3.1 平移 079
    5.3.2 旋转 080
    5.3.3 缩放 081
    5.4 图像特征 081
    5.4.1 卷积运算 082
    5.4.2 认识滤波器 083
    5.5 图像识别 086
    5.5.1 卷积层 087
    5.5.2 池化层 087
    5.5.3 全连接层 088
    5.5.4 激活层 089
    5.5.5 标准化指数层 090
    5.6 从图像到视频 091
    5.7 应用实例 094
    5.7.1 数据收集和预处理 094
    5.7.2 构建特征集和标签集 096
    5.7.3 特征工程和数据集拆分 096
    5.7.4 建立模型 097
    本章小结 101
    习题 102
    第6章 自然语言:望文生义 103
    6.1 概述 103
    6.2 自然语言 104
    6.2.1 自然语言的特性 104
    6.2.2 自然语言处理途径 105
    6.2.3 自然语言处理层次 106
    Ⅷ 大学生人工智能素养
    6.3 分词原理 108
    6.3.1 英文分词 108
    6.3.2 中文分词 108
    6.4 信息抽取 110
    6.4.1 命名实体识别 111
    6.4.2 抽取新词 112
    6.4.3 关键词抽取 113
    6.5 文本分类 114
    6.5.1 文本分类系统流程 115
    6.5.2 词袋模型 115
    6.5.3 分类器 116
    6.6 情感分析 117
    6.6.1 观点概述 117
    6.6.2 情感分析的范围和类型 118
    6.6.3 实现情感分析的方法 119
    6.6.4 情感分析的基本流程 119
    本章小结 120
    习题 120
    第7章 伦理素养:科学反思 121
    7.1 人工智能伦理问题 121
    7.1.1 自动驾驶的责任归属 122
    7.1.2 人机婚恋家庭伦理 123
    7.1.3 智能机器“人替”伦理困境 124
    7.1.4 虚拟智能技术的伦理后果 125
    7.1.5 脑机接口技术 126
    7.2 人工智能的伦理原则 129
    7.2.1 公平 129
    7.2.2 可靠和安全 129
    7.2.3 隐私和保障 130
    7.2.4 包容 130
    7.2.5 透明 131
    7.2.6 问责 131
    7.3 人工智能的伦理治理 132
    目录 Ⅸ
    7.3.1 伦理治理的工作层面 133
    7.3.2 伦理治理的工作策略 133
    本章小结 135
    习题 135
    参考文献 136

     

    PREFACE
    前 言
    当前,人工智能通识教育实践教学领域面临多重挑战。 人工智能专业要求学生具有
    一定的数学基础,涉及的内容与大数据知识有部分重叠,选用教材需要适应不同专业的学
    生,甚至文科生。 因此,编写一本适合非计算机专业学生的人工智能通识教材变得尤为
    迫切。
    为了兼顾专业性,市面上大部分教材不得不提高深度,这常常使得教材变得晦涩难 懂。 本书试图通过图示减少对数学公式的依赖,以提高通识教材的可读性。 与现有教材 注重理论原理不同,本书更注重人工智能的实际应用,涵盖机器学习、深度学习、计算机 可视化、自然语言处理等领域,以构建一个实用的知识体系。 本书强调理论与实践的结合,书中提供的演示案例将帮助学生将理论知识转化为实际
    应用,提高他们的动手能力和解决问题的技能,使学生能够接触前沿的人工智能行业
    内容。 本书的读者对象是非计算机专业的大学生,旨在阐述人工智能的发展历史、基本概
    念、实际应用和面临的挑战,为广大非计算机专业学生提供一本全面的、易于理解的人工
    智能通识教材,以满足他们在人工智能领域的学习需求。 通过本书的学习,学生将初步
    理解人工智能的基本原理,特别是数据、算法和应用之间的关系。 通过理论和经典应用
    场景的结合,学生将理解人工智能技术的基本工作方式,并通过实验案例更深入地理解相
    关技术原理。 本书知识覆盖范围适度,从人工智能的基本概念和作用到最新的深度学习技术,以通
    俗易懂的语言呈现知识架构,使热点问题易于理解。 本书内容难度适中,尽量控制深
    度,以照顾不同学科背景的学生。 本书力求压缩晦涩难懂的内容,让每位学生都能够理
    解并学会。
    本书提供丰富的配套资源,包括课件PPT、章节习题等,以帮助学生更好地理解重点 内容、弥补知识空白,提高学习效率。 这些资源将帮助学生更好地掌握教材内


     

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