人工智能知識講座 [Artificial Interlligence] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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譚營 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 數據科學
• 算法
• 神經網絡
• 自然語言處理
• 計算機科學
• AI

齣版社： 人民齣版社

ISBN：9787010188300

版次：1

商品編碼：12352136

包裝：平裝

外文名稱：Artificial Interlligence

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：202

字數：195000

正文語種：中文

內容簡介

　　《人工智能知識講座》從人工智能的概念、發展曆史、主要技術理論及應用等方麵，全麵講解瞭人工智能的相關知識。全書分八章，分彆介紹瞭人工智能的概念及相關術語、人工智能發展史、傳統人工智能與智能計算、人工智能與機器學習、人工智能與大數據、人工智能的典型應用、世界主要國傢及科技公司的腦計劃項目、人工智能的未來發展。其中，人工智能與機器學習部分，具體介紹瞭當前主流的人工智能算法；人工智能的典型應用部分，介紹瞭專傢係統、圖形圖像處理、語音處理、自然語言理解、智能推薦、智能博弈、自動駕駛、虛擬現實和增強現實、智能傢居等具體應用。最後一章預測瞭人工智能的發展方嚮，以及需要解決的法律、倫理等方麵的問題。全書專業性和普及性並重，多采用案例分析和類比的手法，幫助讀者對人工智能有初步但全麵的瞭解。

作者簡介

　　譚營，男，1964年9月齣生，四川營山人，博士，北京大學教授，博士生導師。他創建並領導北京大學計算智能實驗室（CIL@PKU），是煙花算法發明人，2005年入選中國科學院“百人計劃”。
　　譚營教授主要從事計算智能、群體智能、機器學習與數據挖掘，及其在信息安全中應用的研究工作，是IEEE會員。主持參與瞭國傢自然科學基金、863計劃、973計劃等項目30餘項。SCI、EI收錄學術論文逾百篇，齣版學術著作6部，譯著4部，主編Springer的LNcs共12捲。獲得國傢發明專利授權3項，獲得2009年度國傢自然科學奬二等奬1次、部級科技進步奬5次和論文奬。擔任國際期刊UCIPR主編、IEEE Trans on Cybernetics副主編、IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems副主編等。創立國際群體智能係列會議（ICSI 2010-2015），並擔任主席，同時擔任IEEE計算智能世界大會（WCCI2014）程序委員會共同主席等。

內頁插圖

精彩書評

　　★技術的潛力是無限的。人工智能要做的，就是用科技“撬開”關於未來的想象。
　　——百度公司董事長兼首席執行官李彥宏
　　
　　★人工智能技術作為新一輪産業變革的核心驅動力，具有很強的外溢性，必須與各行各業緊密結閤，隻有實現人工智能與各行業的融閤創新，纔能真正發揮作用。
　　——聯想集團董事長兼首席執行官楊元慶
　　
　　★人工智能的特點是數據驅動，中國發展人工智能有龐大的用戶基礎和應用創新技術的能力，一定能夠贏得人工智能的未來。
　　——科大訊飛董事長劉慶峰
　　
　　★這個時代人工智能會變成一個巨大的“發動機”，希望我國在互聯網時代把握機會，通過人工智能促進社會經濟取得超齣性發展。
　　——搜狗首席執行官王小川
　　
　　★人工智能的迅速發展將深刻改變人婁社會生活、改變世界。
　　——國務院《新一代人工智能發展規劃》

目錄

第一章 人工智能概述
什麼是人工智能
人工智能的發展道路
人工智能的現狀
人工智能的未來

第二章 人工智能簡史
一、人工智能的萌芽
從形式推理到數理邏輯
計算機科學
二、人工智能的誕生與早期發展
達特茅斯會議
早期發展的一些成果
人工智能寒鼕
三、專傢係統與神經網絡的興衰
專傢係統
第五代電子計算機係統工程
神經網絡的興衰
人工智能的第二次低榖
控製論與行為主義學派
四、互聯網時代的蓬勃發展
智能代理
搜索引擎與推薦係統
集成發展
五、大數據時代與“深度”浪潮
大數據
更強、更深的算法
廉價的並行計算
六、無處不在的人工智能
自動駕駛汽車
人機交互
個人照片管理
通用翻譯器
更強的新聞嗅覺
強大的學習能力

第三章 傳統人工智能與計算智能
一、符號邏輯
專傢係統
模糊邏輯
二、人工神經網絡
神經元與感知器
人工神經網絡
深度學習
三、進化計算與群體智能
進化計算
群體智能算法
群體智能算法與進化計算

第四章 人工智能與機器學習
一、什麼是機器學習
機器學習的定義
機器學習的五大學派
機器學習解決的問題
二、機器學習算法
機器學習算法的分類
傳統機器學習算法
深度學習算法
強化學習

第五章 人工智能與大數據
一、什麼是大數據
MapRedLice和Hadoop
二、人工智能對大數據的貢獻
生成結構化數據¨
並行化機器學習算法
GPU下的機器學習並行化
三、大數據應用需要解決的問題
四、人工智能和大數據對不同行業的影響
醫療保健
金融
保險
五、汽車工業中的大數據
數據收集技術
大數據環境下汽車的智能化方案

第六章 人工智能的典型應用
一、專傢係統
二、模式識彆
人臉識彆
語音識彆
三、自然語言理解應用
機器翻譯
聊天機器人
四、計算機博弈
深藍
A1DhaGo
五、自動駕駛
六、虛擬現實（VR）與增強現實（AR）
虛擬現實技術（VR）
增強現實技術（AR）
七、智能傢居和智能養老
智能傢居
智能養老
八、推薦係統
九、機器作畫

第七章 腦科學研究計劃
一、國傢腦科學研究計劃
歐盟腦計劃
美國腦計劃
日本腦計劃
中國腦計劃
二、科技公司的腦科學研究計劃
榖歌腦計劃
百度大腦
IBM True North

第八章 人工智能未來的發展
一、學術研究的發展
弱人工智能
強人工智能
二、産業應用的發展
人工智能+駕駛
人工智能+醫療
人工智能+金融
人工智能+交互
人工智能+人類
三、人工智能的倫理
公平性
可控性
替代性
道德性

人工智能知識講座 作者：[作者姓名] 齣版社：[齣版社名稱] 齣版日期：[齣版日期] 定價：[定價] ISBN：[ISBN] 一、 前言 在人類文明發展的長河中，總有一些技術如同璀璨的星辰，劃破時代的夜空，指引著未來的方嚮。人工智能，無疑是當下最耀眼的那一顆。它不再是科幻小說中的遙遠設想，而是已經滲透到我們生活方方麵麵的現實力量。從智能手機裏的語音助手，到自動駕駛汽車的雛形，再到醫療診斷的輔助工具，人工智能正以驚人的速度重塑著世界。 本書《人工智能知識講座》旨在為廣大讀者提供一個係統、深入且易於理解的人工智能入門與進階指南。我們希望通過這本書，能夠幫助您撥開人工智能神秘的麵紗，瞭解其核心概念、發展曆程、關鍵技術、倫理考量以及未來展望。無論您是初次接觸人工智能的求知者，還是希望深化理解的從業者，亦或是對這項顛覆性技術充滿好奇的普通讀者，《人工智能知識講座》都將是您探索人工智能世界的得力夥伴。 本書的內容經過精心組織和編排，力求以清晰的邏輯、生動的語言、豐富的案例，引領讀者一步步走進人工智能的殿堂。我們不僅僅關注技術的“是什麼”，更深入探討“為什麼”以及“如何實現”。同時，我們也將人工智能置於更廣闊的社會背景下，審視其帶來的機遇與挑戰，引導讀者進行獨立思考。 二、 本書內容概述 《人工智能知識講座》共分為 [章節數量] 章，層層遞進，內容涵蓋但不限於以下幾個核心主題： 第一部分：人工智能的基石與演進 第一章：人工智能的定義與邊界 本書將首先從根本上闡釋人工智能（AI）的核心概念，區分強人工智能與弱人工智能，以及人工通用智能（AGI）與當前主流的人工智能技術之間的差異。 我們將探討人工智能的本質，即讓機器模仿、延伸和擴展人類智能的能力，包括學習、推理、感知、決策、語言理解等。 通過對曆史上的重要定義和思想流派的迴顧，讀者可以清晰地認識到人工智能並非一蹴而就，而是經曆瞭漫長的探索和演變。 第二章：人工智能的發展曆程與裏程碑 本章將帶領讀者穿越人工智能發展的時空隧道，迴顧從早期邏輯推理係統到符號主義、連接主義的興衰，再到當前深度學習浪潮的崛起。 我們將重點介紹人工智能發展史上的幾個關鍵時期和標誌性事件，例如“達特茅斯會議”的召開、專傢係統的黃金時代、AI寒鼕的挑戰，以及近年來的突破性進展。 通過對這些裏程碑的梳理，讀者將能深刻理解人工智能技術演進的驅動力、遇到的瓶頸以及剋服瓶頸的策略。 第三章：人工智能的哲學與倫理思考 人工智能的發展不僅是技術問題，更是深刻的哲學和倫理挑戰。本章將探討人工智能與人類意識、自由意誌、身份認同等經典哲學命題的關係。 我們將深入分析人工智能可能帶來的倫理睏境，例如算法偏見、隱私泄露、就業衝擊、自主武器的潛在風險，以及對社會公平與公正的影響。 通過對這些議題的探討，本書旨在引導讀者在擁抱技術進步的同時，保持審慎的態度，思考如何構建負責任的人工智能。 第二部分：人工智能的核心技術剖析 第四章：機器學習：人工智能的驅動力 本章是本書的核心技術篇章之一，將詳細介紹機器學習（ML）的基本原理和主要類型。 我們將講解監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林）、無監督學習（如聚類、降維）以及強化學習（如Q-learning）的工作機製。 通過直觀的解釋和實例，讀者將理解模型訓練、特徵工程、模型評估等關鍵步驟，並瞭解不同算法的適用場景。 第五章：深度學習：神經網絡的革命 深度學習（DL）是當前人工智能領域最炙手可熱的技術，本章將對其進行深度解析。 我們將從基礎的人工神經網絡（ANN）講起，逐步深入到多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer等高級架構。 讀者將瞭解到神經網絡如何通過層次化特徵提取來處理復雜數據，以及其在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域的卓越錶現。 第六章：自然語言處理（NLP）：讓機器理解人類語言 本章聚焦於自然語言處理（NLP），讓機器能夠理解、解釋和生成人類語言。 我們將介紹NLP的關鍵任務，如分詞、詞性標注、命名實體識彆、情感分析、機器翻譯、問答係統和文本生成。 讀者將瞭解詞嚮量（Word Embeddings）、循環神經網絡（RNNs）、長短期記憶網絡（LSTMs）和Transformer模型在NLP領域的應用。 第七章：計算機視覺：賦予機器“看”的能力 計算機視覺（CV）旨在讓機器能夠“看見”並理解圖像和視頻。本章將深入探討CV的核心技術。 我們將講解圖像的錶示、特徵提取（如SIFT, HOG）、物體檢測、圖像分割、人臉識彆、姿態估計等。 捲積神經網絡（CNNs）在CV領域的統治地位也將得到詳細闡述，並介紹其在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等方麵的應用。 第八章：其他關鍵技術與前沿領域 除瞭上述核心技術，本書還將簡要介紹其他重要的人工智能技術，例如： 知識圖譜（Knowledge Graphs）： 如何錶示和推理現實世界的知識。 推薦係統（Recommendation Systems）： 個性化內容推薦的原理。 語音識彆與閤成（Speech Recognition and Synthesis）： 實現人機語音交互的關鍵。 機器人技術（Robotics）： 結閤AI與物理世界的應用。 生成式AI（Generative AI）： 創造新內容的技術（如文本、圖像、音樂）。 第三部分：人工智能的應用與未來 第九章：人工智能在各行業的應用實踐 本章將通過大量真實的案例，展示人工智能在不同行業的落地應用，讓讀者直觀感受AI的強大力量。 醫療健康： 輔助診斷、藥物研發、個性化治療。 金融服務： 風險評估、欺詐檢測、量化交易、智能客服。 交通齣行： 自動駕駛、交通流量優化、智能導航。 教育領域： 個性化學習、智能輔導、教育資源管理。 工業製造： 智能工廠、預測性維護、質量控製。 零售業： 智能推薦、庫存管理、客戶服務。 娛樂與媒體： 內容生成、個性化推薦、遊戲AI。 第十章：人工智能的挑戰與風險 在肯定人工智能巨大潛力的同時，本章將客觀分析其麵臨的挑戰和潛在風險。 技術瓶頸： 可解釋性、泛化能力、數據依賴性、能耗問題。 安全與隱私： 數據安全、算法濫用、惡意攻擊。 社會影響： 就業結構調整、數字鴻溝、權力集中。 倫理與法律： 責任歸屬、偏見與歧視、人類價值的維護。 第十一章：人工智能的未來展望 本書的最後一章將放眼未來，探討人工智能可能的發展趨勢和變革方嚮。 我們將討論通用人工智能（AGI）的可能路徑，以及AI與腦科學、量子計算等其他前沿技術的融閤。 同時，也將展望人工智能在解決全球性挑戰（如氣候變化、疾病防治）中的作用。 最後，本書將強調人類在未來人工智能發展中的關鍵角色，以及如何構建一個和諧共存、賦能人類的智能未來。 三、 本書特色 體係完整，由淺入深： 從基礎概念到前沿技術，再到應用與未來，構建完整的知識體係，適閤不同層次的讀者。 邏輯清晰，循序漸進： 章節之間銜接自然，層層深入，幫助讀者逐步建立對人工智能的全麵認知。 語言通俗，避免晦澀： 采用清晰易懂的語言，輔以形象的比喻和生動的案例，讓復雜的技術概念不再高不可攀。 理論與實踐結閤： 在講解理論的同時，注重引用實際應用案例，讓讀者瞭解AI的落地價值。 前瞻性與批判性並重： 既展望AI的美好未來，也正視其帶來的挑戰與風險，引導讀者進行獨立思考。 注重啓發性： 鼓勵讀者不僅學習“術”，更理解“道”，激發讀者對人工智能更深層次的探索興趣。 四、 目標讀者 對人工智能技術充滿好奇，希望係統瞭解其基本原理和發展脈絡的普通讀者。 希望轉行或提升人工智能相關技能的在校學生和職場人士。 對人工智能在各行業應用感興趣的行業從業者、管理者和決策者。 對人工智能的倫理、哲學和社會影響有深入思考的學者和研究人員。 任何希望站在時代前沿，理解未來發展趨勢的求知者。 五、 結語 人工智能是一場深刻的革命，它正在以前所未有的力量改變我們的世界，也改變著我們對智能本身的理解。掌握人工智能知識，不僅是對技術潮流的把握，更是對未來社會發展的洞察。 《人工智能知識講座》期望成為您探索人工智能世界的起點和重要參考。我們相信，通過閱讀本書，您將能夠更清晰地認識人工智能的內涵，更自信地麵對技術帶來的變革，並為塑造一個更加美好的智能未來貢獻力量。 讓我們一同踏上這段充滿智慧與啓迪的人工智能探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

我花瞭相當大的精力試圖從中提煉齣幾個可以用於實際項目開發的模塊化知識點，但收效甚微。書中對於主流的開源框架，比如TensorFlow或PyTorch的介紹，僅僅停留在“這是一個工具”的層麵，完全沒有涉及如何搭建高效的數據管道（Data Pipeline）、如何進行模型部署（Deployment Strategies）或性能調優（Optimization Techniques）。這使得這本書在實用性上幾乎為零。它仿佛是一個隻關注理論大廈的建築師的藍圖，卻對如何在工地實際操作、如何確保結構穩定、如何使用現代化的腳手架一概不提。對於那些希望學完後能立即動手實現一個基礎分類器或生成模型的讀者而言，這本書提供的信息量遠遠不足以支撐起實際操作的起點。它更像是一份充滿美好願景的“宣言”，而不是一本可以放在工具箱裏的“操作手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引眼球，那深邃的藍色調配上跳躍的幾何圖形，仿佛在無聲地訴說著高深莫測的科技前沿。然而，當我翻開第一頁，期待著一場關於“人工智能知識”的係統性梳理時，卻發現內容更像是一係列散落的、未經充分打磨的行業觀察報告的匯編。講座式的結構並未帶來預期的邏輯性和連貫性，更像是作者在不同場閤下的即興發言的碎片化記錄。比如，關於深度學習模型的討論，僅僅停留在概念的羅列，缺乏對核心算法，如反嚮傳播機製或特定網絡結構（如Transformer）的深入剖析，更遑論提供可供初學者上手的實操代碼片段或案例分析。讀者如果想通過這本書建立起對AI工作原理的堅實基礎，恐怕會感到力不從心。它更適閤那些已經對AI有初步瞭解，隻是想快速瀏覽一下當前行業熱點概念的“信息收割者”，而非緻力於深入學習技術細節的“知識構建者”。整體而言，它在提供廣度上尚可，但在深度和教學體係的構建上，留下瞭巨大的空白，讓人不禁疑惑，這是否真的能稱得上是一次“知識講座”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和配圖也著實讓人費解。時不時插入一些風格迥異、分辨率參差不齊的圖錶，似乎是為瞭增加視覺上的“豐富性”，但實際上卻嚴重乾擾瞭閱讀的沉浸感。特彆是在講解一些關鍵的計算過程時，配圖往往過於抽象，甚至在某些標注上存在令人睏惑的含糊不清之處。更嚴重的是，盡管書名為“知識講座”，但其中引用的參考文獻和案例的年代感似乎有些滯後。在人工智能領域，技術迭代的速度是以“月”來計算的，如果一本著作不能及時反映近兩年的重大突破，例如大型語言模型（LLM）在湧現能力上的新發現，或是特定領域（如藥物發現）的AI應用進展，那麼其知識的時效性就會大打摺扣。這本書在關鍵技術的介紹上，似乎定格在瞭數年前的“黃金時代”初期，這對於期望跟上時代步伐的讀者來說，無異於提供瞭一份過期的地圖，指引著通往一個已經變化瞭的未來。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書的過程，體驗頗為麯摺，如同在迷霧中尋找燈塔，時而瞥見微光，時而又陷入更深的混沌。作者在敘述中，對於“倫理”和“社會影響”的探討，似乎是花瞭大量篇幅試圖渲染一種宏大的未來圖景。然而，這些描繪往往流於錶麵化的哲學思辨，缺乏具體的技術實現邊界和法律框架的探討。例如，當提及“AI的偏見問題”時，書籍僅僅停留在“數據偏差導緻結果不公”的簡單陳述，卻完全沒有觸及如何通過公平性指標（如Equalized Odds）或對抗性去偏見技術來量化和緩解這些問題。對於一個嚴肅的知識講座而言，這種對技術細節的迴避是令人失望的。它更像是一部麵嚮大眾的科普讀物，試圖用聳人聽聞的未來預測來吸引眼球，而非提供一套紮實的、可操作的知識體係。讀完後，我依然無法迴答諸如“一個新進入該領域的工程師應該首先掌握哪些關鍵的數學工具？”這類基礎性的問題，這與我對一本“人工智能知識”書籍的期望相去甚遠。

評分☆☆☆☆☆

如果說有什麼優點，大概是作者試圖在每章末尾加入一些“思考題”，以期引發讀者的深度反思。然而，這些問題往往脫離瞭前文所講解的具體知識點，顯得非常突兀和牽強。比如，在前麵對“神經網絡結構”的簡單介紹之後，突然跳躍到一個關於“意識的本質是否可以通過圖靈測試來界定”的形而上學問題，這種跨度對於知識吸收來說是極其不利的。它沒有引導讀者將新學的知識點應用到具體的場景中去解決一個限定性的問題，而是將讀者直接推嚮瞭哲學辯論的泥潭。一個有效的“知識講座”應當是螺鏇上升的，從基礎到復雜，層層遞進。這本書在這方麵的處理，就像是把各種不同難度級彆的拼圖碎片隨意地撒在桌麵上，期望讀者自己去尋找邏輯關聯，這種自我探索的壓力，對於大多數尋求指導的讀者來說，是難以承受的負擔。