人工智能知识讲座 [Artificial Interlligence] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谭营 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 数据科学
• 算法
• 神经网络
• 自然语言处理
• 计算机科学
• AI

出版社： 人民出版社

ISBN：9787010188300

版次：1

商品编码：12352136

包装：平装

外文名称：Artificial Interlligence

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：202

字数：195000

正文语种：中文

内容简介

　　《人工智能知识讲座》从人工智能的概念、发展历史、主要技术理论及应用等方面，全面讲解了人工智能的相关知识。全书分八章，分别介绍了人工智能的概念及相关术语、人工智能发展史、传统人工智能与智能计算、人工智能与机器学习、人工智能与大数据、人工智能的典型应用、世界主要国家及科技公司的脑计划项目、人工智能的未来发展。其中，人工智能与机器学习部分，具体介绍了当前主流的人工智能算法；人工智能的典型应用部分，介绍了专家系统、图形图像处理、语音处理、自然语言理解、智能推荐、智能博弈、自动驾驶、虚拟现实和增强现实、智能家居等具体应用。最后一章预测了人工智能的发展方向，以及需要解决的法律、伦理等方面的问题。全书专业性和普及性并重，多采用案例分析和类比的手法，帮助读者对人工智能有初步但全面的了解。

作者简介

　　谭营，男，1964年9月出生，四川营山人，博士，北京大学教授，博士生导师。他创建并领导北京大学计算智能实验室（CIL@PKU），是烟花算法发明人，2005年入选中国科学院“百人计划”。
　　谭营教授主要从事计算智能、群体智能、机器学习与数据挖掘，及其在信息安全中应用的研究工作，是IEEE会员。主持参与了国家自然科学基金、863计划、973计划等项目30余项。SCI、EI收录学术论文逾百篇，出版学术著作6部，译著4部，主编Springer的LNcs共12卷。获得国家发明专利授权3项，获得2009年度国家自然科学奖二等奖1次、部级科技进步奖5次和论文奖。担任国际期刊UCIPR主编、IEEE Trans on Cybernetics副主编、IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems副主编等。创立国际群体智能系列会议（ICSI 2010-2015），并担任主席，同时担任IEEE计算智能世界大会（WCCI2014）程序委员会共同主席等。

内页插图

精彩书评

　　★技术的潜力是无限的。人工智能要做的，就是用科技“撬开”关于未来的想象。
　　——百度公司董事长兼首席执行官李彦宏
　　
　　★人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动力，具有很强的外溢性，必须与各行各业紧密结合，只有实现人工智能与各行业的融合创新，才能真正发挥作用。
　　——联想集团董事长兼首席执行官杨元庆
　　
　　★人工智能的特点是数据驱动，中国发展人工智能有庞大的用户基础和应用创新技术的能力，一定能够赢得人工智能的未来。
　　——科大讯飞董事长刘庆峰
　　
　　★这个时代人工智能会变成一个巨大的“发动机”，希望我国在互联网时代把握机会，通过人工智能促进社会经济取得超出性发展。
　　——搜狗首席执行官王小川
　　
　　★人工智能的迅速发展将深刻改变人娄社会生活、改变世界。
　　——国务院《新一代人工智能发展规划》

目录

第一章 人工智能概述
什么是人工智能
人工智能的发展道路
人工智能的现状
人工智能的未来

第二章 人工智能简史
一、人工智能的萌芽
从形式推理到数理逻辑
计算机科学
二、人工智能的诞生与早期发展
达特茅斯会议
早期发展的一些成果
人工智能寒冬
三、专家系统与神经网络的兴衰
专家系统
第五代电子计算机系统工程
神经网络的兴衰
人工智能的第二次低谷
控制论与行为主义学派
四、互联网时代的蓬勃发展
智能代理
搜索引擎与推荐系统
集成发展
五、大数据时代与“深度”浪潮
大数据
更强、更深的算法
廉价的并行计算
六、无处不在的人工智能
自动驾驶汽车
人机交互
个人照片管理
通用翻译器
更强的新闻嗅觉
强大的学习能力

第三章 传统人工智能与计算智能
一、符号逻辑
专家系统
模糊逻辑
二、人工神经网络
神经元与感知器
人工神经网络
深度学习
三、进化计算与群体智能
进化计算
群体智能算法
群体智能算法与进化计算

第四章 人工智能与机器学习
一、什么是机器学习
机器学习的定义
机器学习的五大学派
机器学习解决的问题
二、机器学习算法
机器学习算法的分类
传统机器学习算法
深度学习算法
强化学习

第五章 人工智能与大数据
一、什么是大数据
MapRedLice和Hadoop
二、人工智能对大数据的贡献
生成结构化数据¨
并行化机器学习算法
GPU下的机器学习并行化
三、大数据应用需要解决的问题
四、人工智能和大数据对不同行业的影响
医疗保健
金融
保险
五、汽车工业中的大数据
数据收集技术
大数据环境下汽车的智能化方案

第六章 人工智能的典型应用
一、专家系统
二、模式识别
人脸识别
语音识别
三、自然语言理解应用
机器翻译
聊天机器人
四、计算机博弈
深蓝
A1DhaGo
五、自动驾驶
六、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）
虚拟现实技术（VR）
增强现实技术（AR）
七、智能家居和智能养老
智能家居
智能养老
八、推荐系统
九、机器作画

第七章 脑科学研究计划
一、国家脑科学研究计划
欧盟脑计划
美国脑计划
日本脑计划
中国脑计划
二、科技公司的脑科学研究计划
谷歌脑计划
百度大脑
IBM True North

第八章 人工智能未来的发展
一、学术研究的发展
弱人工智能
强人工智能
二、产业应用的发展
人工智能+驾驶
人工智能+医疗
人工智能+金融
人工智能+交互
人工智能+人类
三、人工智能的伦理
公平性
可控性
替代性
道德性

人工智能知识讲座 作者：[作者姓名] 出版社：[出版社名称] 出版日期：[出版日期] 定价：[定价] ISBN：[ISBN] 一、 前言 在人类文明发展的长河中，总有一些技术如同璀璨的星辰，划破时代的夜空，指引着未来的方向。人工智能，无疑是当下最耀眼的那一颗。它不再是科幻小说中的遥远设想，而是已经渗透到我们生活方方面面的现实力量。从智能手机里的语音助手，到自动驾驶汽车的雏形，再到医疗诊断的辅助工具，人工智能正以惊人的速度重塑着世界。 本书《人工智能知识讲座》旨在为广大读者提供一个系统、深入且易于理解的人工智能入门与进阶指南。我们希望通过这本书，能够帮助您拨开人工智能神秘的面纱，了解其核心概念、发展历程、关键技术、伦理考量以及未来展望。无论您是初次接触人工智能的求知者，还是希望深化理解的从业者，亦或是对这项颠覆性技术充满好奇的普通读者，《人工智能知识讲座》都将是您探索人工智能世界的得力伙伴。 本书的内容经过精心组织和编排，力求以清晰的逻辑、生动的语言、丰富的案例，引领读者一步步走进人工智能的殿堂。我们不仅仅关注技术的“是什么”，更深入探讨“为什么”以及“如何实现”。同时，我们也将人工智能置于更广阔的社会背景下，审视其带来的机遇与挑战，引导读者进行独立思考。 二、 本书内容概述 《人工智能知识讲座》共分为 [章节数量] 章，层层递进，内容涵盖但不限于以下几个核心主题： 第一部分：人工智能的基石与演进 第一章：人工智能的定义与边界 本书将首先从根本上阐释人工智能（AI）的核心概念，区分强人工智能与弱人工智能，以及人工通用智能（AGI）与当前主流的人工智能技术之间的差异。 我们将探讨人工智能的本质，即让机器模仿、延伸和扩展人类智能的能力，包括学习、推理、感知、决策、语言理解等。 通过对历史上的重要定义和思想流派的回顾，读者可以清晰地认识到人工智能并非一蹴而就，而是经历了漫长的探索和演变。 第二章：人工智能的发展历程与里程碑 本章将带领读者穿越人工智能发展的时空隧道，回顾从早期逻辑推理系统到符号主义、连接主义的兴衰，再到当前深度学习浪潮的崛起。 我们将重点介绍人工智能发展史上的几个关键时期和标志性事件，例如“达特茅斯会议”的召开、专家系统的黄金时代、AI寒冬的挑战，以及近年来的突破性进展。 通过对这些里程碑的梳理，读者将能深刻理解人工智能技术演进的驱动力、遇到的瓶颈以及克服瓶颈的策略。 第三章：人工智能的哲学与伦理思考 人工智能的发展不仅是技术问题，更是深刻的哲学和伦理挑战。本章将探讨人工智能与人类意识、自由意志、身份认同等经典哲学命题的关系。 我们将深入分析人工智能可能带来的伦理困境，例如算法偏见、隐私泄露、就业冲击、自主武器的潜在风险，以及对社会公平与公正的影响。 通过对这些议题的探讨，本书旨在引导读者在拥抱技术进步的同时，保持审慎的态度，思考如何构建负责任的人工智能。 第二部分：人工智能的核心技术剖析 第四章：机器学习：人工智能的驱动力 本章是本书的核心技术篇章之一，将详细介绍机器学习（ML）的基本原理和主要类型。 我们将讲解监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林）、无监督学习（如聚类、降维）以及强化学习（如Q-learning）的工作机制。 通过直观的解释和实例，读者将理解模型训练、特征工程、模型评估等关键步骤，并了解不同算法的适用场景。 第五章：深度学习：神经网络的革命 深度学习（DL）是当前人工智能领域最炙手可热的技术，本章将对其进行深度解析。 我们将从基础的人工神经网络（ANN）讲起，逐步深入到多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等高级架构。 读者将了解到神经网络如何通过层次化特征提取来处理复杂数据，以及其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的卓越表现。 第六章：自然语言处理（NLP）：让机器理解人类语言 本章聚焦于自然语言处理（NLP），让机器能够理解、解释和生成人类语言。 我们将介绍NLP的关键任务，如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统和文本生成。 读者将了解词向量（Word Embeddings）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和Transformer模型在NLP领域的应用。 第七章：计算机视觉：赋予机器“看”的能力 计算机视觉（CV）旨在让机器能够“看见”并理解图像和视频。本章将深入探讨CV的核心技术。 我们将讲解图像的表示、特征提取（如SIFT, HOG）、物体检测、图像分割、人脸识别、姿态估计等。 卷积神经网络（CNNs）在CV领域的统治地位也将得到详细阐述，并介绍其在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等方面的应用。 第八章：其他关键技术与前沿领域 除了上述核心技术，本书还将简要介绍其他重要的人工智能技术，例如： 知识图谱（Knowledge Graphs）： 如何表示和推理现实世界的知识。 推荐系统（Recommendation Systems）： 个性化内容推荐的原理。 语音识别与合成（Speech Recognition and Synthesis）： 实现人机语音交互的关键。 机器人技术（Robotics）： 结合AI与物理世界的应用。 生成式AI（Generative AI）： 创造新内容的技术（如文本、图像、音乐）。 第三部分：人工智能的应用与未来 第九章：人工智能在各行业的应用实践 本章将通过大量真实的案例，展示人工智能在不同行业的落地应用，让读者直观感受AI的强大力量。 医疗健康： 辅助诊断、药物研发、个性化治疗。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、量化交易、智能客服。 交通出行： 自动驾驶、交通流量优化、智能导航。 教育领域： 个性化学习、智能辅导、教育资源管理。 工业制造： 智能工厂、预测性维护、质量控制。 零售业： 智能推荐、库存管理、客户服务。 娱乐与媒体： 内容生成、个性化推荐、游戏AI。 第十章：人工智能的挑战与风险 在肯定人工智能巨大潜力的同时，本章将客观分析其面临的挑战和潜在风险。 技术瓶颈： 可解释性、泛化能力、数据依赖性、能耗问题。 安全与隐私： 数据安全、算法滥用、恶意攻击。 社会影响： 就业结构调整、数字鸿沟、权力集中。 伦理与法律： 责任归属、偏见与歧视、人类价值的维护。 第十一章：人工智能的未来展望 本书的最后一章将放眼未来，探讨人工智能可能的发展趋势和变革方向。 我们将讨论通用人工智能（AGI）的可能路径，以及AI与脑科学、量子计算等其他前沿技术的融合。 同时，也将展望人工智能在解决全球性挑战（如气候变化、疾病防治）中的作用。 最后，本书将强调人类在未来人工智能发展中的关键角色，以及如何构建一个和谐共存、赋能人类的智能未来。 三、 本书特色 体系完整，由浅入深： 从基础概念到前沿技术，再到应用与未来，构建完整的知识体系，适合不同层次的读者。 逻辑清晰，循序渐进： 章节之间衔接自然，层层深入，帮助读者逐步建立对人工智能的全面认知。 语言通俗，避免晦涩： 采用清晰易懂的语言，辅以形象的比喻和生动的案例，让复杂的技术概念不再高不可攀。 理论与实践结合： 在讲解理论的同时，注重引用实际应用案例，让读者了解AI的落地价值。 前瞻性与批判性并重： 既展望AI的美好未来，也正视其带来的挑战与风险，引导读者进行独立思考。 注重启发性： 鼓励读者不仅学习“术”，更理解“道”，激发读者对人工智能更深层次的探索兴趣。 四、 目标读者 对人工智能技术充满好奇，希望系统了解其基本原理和发展脉络的普通读者。 希望转行或提升人工智能相关技能的在校学生和职场人士。 对人工智能在各行业应用感兴趣的行业从业者、管理者和决策者。 对人工智能的伦理、哲学和社会影响有深入思考的学者和研究人员。 任何希望站在时代前沿，理解未来发展趋势的求知者。 五、 结语 人工智能是一场深刻的革命，它正在以前所未有的力量改变我们的世界，也改变着我们对智能本身的理解。掌握人工智能知识，不仅是对技术潮流的把握，更是对未来社会发展的洞察。 《人工智能知识讲座》期望成为您探索人工智能世界的起点和重要参考。我们相信，通过阅读本书，您将能够更清晰地认识人工智能的内涵，更自信地面对技术带来的变革，并为塑造一个更加美好的智能未来贡献力量。 让我们一同踏上这段充满智慧与启迪的人工智能探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那深邃的蓝色调配上跳跃的几何图形，仿佛在无声地诉说着高深莫测的科技前沿。然而，当我翻开第一页，期待着一场关于“人工智能知识”的系统性梳理时，却发现内容更像是一系列散落的、未经充分打磨的行业观察报告的汇编。讲座式的结构并未带来预期的逻辑性和连贯性，更像是作者在不同场合下的即兴发言的碎片化记录。比如，关于深度学习模型的讨论，仅仅停留在概念的罗列，缺乏对核心算法，如反向传播机制或特定网络结构（如Transformer）的深入剖析，更遑论提供可供初学者上手的实操代码片段或案例分析。读者如果想通过这本书建立起对AI工作原理的坚实基础，恐怕会感到力不从心。它更适合那些已经对AI有初步了解，只是想快速浏览一下当前行业热点概念的“信息收割者”，而非致力于深入学习技术细节的“知识构建者”。整体而言，它在提供广度上尚可，但在深度和教学体系的构建上，留下了巨大的空白，让人不禁疑惑，这是否真的能称得上是一次“知识讲座”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和配图也着实让人费解。时不时插入一些风格迥异、分辨率参差不齐的图表，似乎是为了增加视觉上的“丰富性”，但实际上却严重干扰了阅读的沉浸感。特别是在讲解一些关键的计算过程时，配图往往过于抽象，甚至在某些标注上存在令人困惑的含糊不清之处。更严重的是，尽管书名为“知识讲座”，但其中引用的参考文献和案例的年代感似乎有些滞后。在人工智能领域，技术迭代的速度是以“月”来计算的，如果一本着作不能及时反映近两年的重大突破，例如大型语言模型（LLM）在涌现能力上的新发现，或是特定领域（如药物发现）的AI应用进展，那么其知识的时效性就会大打折扣。这本书在关键技术的介绍上，似乎定格在了数年前的“黄金时代”初期，这对于期望跟上时代步伐的读者来说，无异于提供了一份过期的地图，指引着通往一个已经变化了的未来。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么优点，大概是作者试图在每章末尾加入一些“思考题”，以期引发读者的深度反思。然而，这些问题往往脱离了前文所讲解的具体知识点，显得非常突兀和牵强。比如，在前面对“神经网络结构”的简单介绍之后，突然跳跃到一个关于“意识的本质是否可以通过图灵测试来界定”的形而上学问题，这种跨度对于知识吸收来说是极其不利的。它没有引导读者将新学的知识点应用到具体的场景中去解决一个限定性的问题，而是将读者直接推向了哲学辩论的泥潭。一个有效的“知识讲座”应当是螺旋上升的，从基础到复杂，层层递进。这本书在这方面的处理，就像是把各种不同难度级别的拼图碎片随意地撒在桌面上，期望读者自己去寻找逻辑关联，这种自我探索的压力，对于大多数寻求指导的读者来说，是难以承受的负担。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的过程，体验颇为曲折，如同在迷雾中寻找灯塔，时而瞥见微光，时而又陷入更深的混沌。作者在叙述中，对于“伦理”和“社会影响”的探讨，似乎是花了大量篇幅试图渲染一种宏大的未来图景。然而，这些描绘往往流于表面化的哲学思辨，缺乏具体的技术实现边界和法律框架的探讨。例如，当提及“AI的偏见问题”时，书籍仅仅停留在“数据偏差导致结果不公”的简单陈述，却完全没有触及如何通过公平性指标（如Equalized Odds）或对抗性去偏见技术来量化和缓解这些问题。对于一个严肃的知识讲座而言，这种对技术细节的回避是令人失望的。它更像是一部面向大众的科普读物，试图用耸人听闻的未来预测来吸引眼球，而非提供一套扎实的、可操作的知识体系。读完后，我依然无法回答诸如“一个新进入该领域的工程师应该首先掌握哪些关键的数学工具？”这类基础性的问题，这与我对一本“人工智能知识”书籍的期望相去甚远。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当大的精力试图从中提炼出几个可以用于实际项目开发的模块化知识点，但收效甚微。书中对于主流的开源框架，比如TensorFlow或PyTorch的介绍，仅仅停留在“这是一个工具”的层面，完全没有涉及如何搭建高效的数据管道（Data Pipeline）、如何进行模型部署（Deployment Strategies）或性能调优（Optimization Techniques）。这使得这本书在实用性上几乎为零。它仿佛是一个只关注理论大厦的建筑师的蓝图，却对如何在工地实际操作、如何确保结构稳定、如何使用现代化的脚手架一概不提。对于那些希望学完后能立即动手实现一个基础分类器或生成模型的读者而言，这本书提供的信息量远远不足以支撑起实际操作的起点。它更像是一份充满美好愿景的“宣言”，而不是一本可以放在工具箱里的“操作手册”。