新書推薦：
《
中国历代文论要略（全三册）
》
售價：NT$
714.0
《
英歌36（ 国家级非遗“英歌舞” 潮阳英歌文化）
》
售價：NT$
347.0
《
汪诘经典著作 时间的形状 相对论史话
》
售價：NT$
398.0
《
世界名校升学规划：让你脱颖而出的9种学习力
》
售價：NT$
356.0
《
大学问·华北村治：权力、话语和制度变迁（1875—1936）
》
售價：NT$
454.0
《
芬尼根的守灵夜 全译注释本
》
售價：NT$
2540.0
《
中国国家地理杂志（2024年1-12月整年十二期）
》
售價：NT$
1880.0
《
长城砖系列：跛足帝国：中国传统交通文化研究
》
售價：NT$
398.0
|
| 內容簡介： |
|
《人工智能应用基础》为了落实中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》有关文件精神，按照教 育部有关指引和工信部人才岗位要求编写，紧跟国家最新人工智能通识课教材编写方向，确保内容的时效性和权威性。 书中全面涵盖人工智能的基础理论与核心技术，深入解析智能机器人、自然语言处理、计算机视觉及语音技术等领域的关键技术、应用场景和未来趋势。教材注重理论与实践相结合，通过丰富的案例与实训项目，强化读者对人工智能技术的理解与应用能力 。内容设计突出通用性和标准性，既适用于高等院校相关专业教学，也为工程技术人员提供参考。教材融入深度学习、大模型、多模态等前沿技术，充分体现了人工智能的学用结合，助力在校学生紧跟技术前沿，为全面提升高校人工智能领域人才培养提供支撑。
|
| 目錄：
|
单元1 初识人工智能——基础、发展与应用 1
【学习目标】 1
【知识脉络】 2
【案例导入】 2
1.1 人工智能概述 3
1.1.1 人工智能的定义与特征 3
1.1.2 人工智能与相关学科的关系 4
1.1.3 人工智能的发展历程与三次浪潮 5
1.2 人工智能的分类与应用场景 7
1.2.1 人工智能的分类 7
1.2.2 当前AI的能力边界与局限性 9
1.2.3 人工智能的典型应用场景 10
1.3 人工智能的数据、算法与技术体系 12
1.3.1 数据与算法的相互关系 12
1.3.2 机器学习与深度学习的逻辑框架 14
1.3.3 人工智能技术体系 16
1.4 人工智能的数据隐私保护与伦理问题 18
1.4.1 AI时代数据隐私面临的挑战 18
1.4.2 数据隐私保护的法律框架与技术手段 19
1.4.3 企业在AI应用中数据隐私保护的责任与实践 20
1.4.4 人工智能伦理挑战与应对策略 21
1.5 学术诚信与负责任的技术应用 23
1.5.1 AI在学术研究中的应用与挑战 23
1.5.2 负责任的技术应用理念与AI从业者担当 24
1.5.3 实训项目建议 25
【单元总结】 27
【知识拓展】 28
【同步练习】 30
单元2 人工智能语言人机对话技术与应用 33
【学习目标】 33
【知识脉络】 34
【案例导入】 34
2.1 人机对话基础 35
2.1.1 人机对话系统概述 35
2.1.2 人机对话系统的典型技术架构 36
2.1.3 人机对话基础操作的“四要素”深度解析 37
2.1.4 理论基础支撑 39
2.2 高效互动指南 40
2.2.1 用户视角 40
2.2.2 系统视角 41
2.2.3 提升人机对话效能的核心使用建议与技巧 42
2.3 人机对话提示词设计精要 44
2.3.1 提示词工程概述 44
2.3.2 优秀提示词的黄金法则与核心要素 45
2.3.3 常用提示词设计模式与技巧详解 46
2.3.4 提示词的编写准则 46
2.4 人机对话角色设定实战 48
2.4.1 角色设定：为何及如何为AI“画像” 48
2.4.2 角色设定的核心维度剖析 48
2.4.3 通用角色设定提示词模板构建 49
2.5 人机对话动态调整技巧 50
2.5.1 动态调整的原因探究 51
2.5.2 动态调整的前提 51
2.5.3 核心动态调整技巧与策略 52
2.5.4 动态调整的实践演练 53
【单元总结】 53
【同步练习】 54
单元3 人工智能视觉技术与应用 56
【学习目标】 56
【知识脉络】 57
【案例导入】 57
3.1 人工智能视觉的概念 58
3.1.1 AI视觉与人类视觉的对比 58
3.1.2 AI视觉在人工智能体系中的地位与作用 59
3.1.3 AI视觉发展简史 59
3.1.4 AI视觉面临的挑战与机遇 60
3.2 人工智能视觉技术体系 61
3.2.1 硬件层面：AI视觉的“眼睛”与“大脑” 61
3.2.2 软件层面：AI视觉的“神经中枢” 61
3.2.3 数据层面：AI视觉的“食粮” 62
3.2.4 算法层面：AI视觉的“智慧核心” 62
3.2.5 应用部署层面：AI视觉的“落地形态” 63
3.3 人工智能视觉的基本任务 63
3.3.1 目标检测与定位 63
3.3.2 图像分割 64
3.3.3 其他重要任务简介 65
3.4 图像分类 66
3.4.1 图像分类的定义、目标和典型应用场景 66
3.4.2 图像分类的基本流程 66
3.4.3 基于深度学习的图像分类 67
3.4.4 常用数据集和评估指标 69
3.4.5 案例与实训 69
【单元总结】 70
【同步练习】 70
单元4 人工智能语音技术与应用 73
单元5 自然语言处理与应用 98
单元6 智能机器人与智能问答原理与应用 121
单元7 人工智能应用与行业创新：技术赋能传统产业的实践探索 148
单元8 机器学习与模型训练 172
单元9 AIGC技术应用能力提升 198
参考文献 229
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
