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| 編輯推薦： |
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本书以人工智能为核心，系统全面地阐述了人工智能的基本概念、基本原理和应用技术。本书在探讨人工智能的基本内涵及特征的基础上，对人工智能核心技术架构进行了系统梳理与详细阐释。
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| 內容簡介： |
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本书聚焦人工智能作为科技革命和产业变革中战略性技术的引领作用，阐明了“人工智能+”以数据、算法和算力为核心驱动，推动技术实现从工具型向价值型的全面升级的过程。本书系统地梳理了人工智能的基础理论、核心技术与应用实践，分为三大篇章：基础篇涵盖人工智能的概念、发展历史、知识表示与知识图谱、搜索策略等理论基础；技术篇解析机器学习、计算智能、神经网络、生成式人工智能、模式识别等核心技术；应用篇探讨人工智能在多个领域的应用与实践。本书注重理论与实践相结合，既涵盖学术前沿，又结合实际案例，为读者构建了全面的人工智能知识体系。本书适合人工智能初学者、高校师生、科研人员及产业界从业者阅读，同时为政策制定者理解和推动人工智能技术的应用提供有益的参考。
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| 關於作者： |
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陈晓红，东京工业大学博士，中国工程院院士，我国管理科学与工程、工程管理及数据智能领域的著名。现任湖南工商大学党委书记、湘江实验室主任、中南大学商学院名誉院长。以优质完成人获得国家科技进步二等奖、国家教学成果二等奖（3项）、复旦管理学杰出贡献奖、光召科技奖、高校科研成果奖（人文社科）一等奖（2项）、科技进步一等奖、湖南省科技进步一等奖等和省部级科研、教学奖励20项；在国内外期刊发表高水平论文400余篇，其中ESI前1%高被引论文80余篇，被引用2.9万余次，H指数为95，近五年四次入选“高被引科学家”获国家授权发明专利70余项。
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| 目錄：
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目录
基础篇
第1章绪论
1.1人工智能的概念
1.2人工智能的发展历史
1.3人工智能各学派的认知观
1.3.1符号主义
1.3.2连接主义
1.3.3行为主义
1.4本章小结
课后习题
第2章知识表示与知识图谱
2.1知识表示
2.1.1知识的基本概念
2.1.2知识的表达
2.1.3知识表示的基本方法
2.2知识图谱
2.2.1知识图谱的概念
2.2.2知识图谱的组成
2.2.3知识图谱的构建方式
2.3知识表示学习
2.4知识推理
2.5知识图谱的应用
2.6本章小结
课后习题
第3章搜索策略
3.1搜索策略概述
3.1.1搜索策略的概念
3.1.2搜索策略的制定原则
3.1.3搜索策略的评价指标
3.1.4树搜索和图搜索
3.2状态空间搜索
3.2.1状态空间搜索的概念及原理
3.2.2状态空间表示
3.3常用搜索算法
3.3.1盲目搜索
3.3.2启发式搜索
3.4本章小结
课后习题
技术篇
第4章机器学习
4.1机器学习概述
4.1.1机器学习的定义
4.1.2机器学习的关键步骤
4.2k最近邻方法
4.2.1基本原理
4.2.2距离度量
4.2.3k值的选取
4.3线性回归
4.3.1线性回归模型
4.3.2梯度下降
4.3.3过拟合与欠拟合
4.4本章小结
课后习题
第5章计算智能
5.1计算智能概述
5.1.1计算智能的分类
5.1.2计算智能的发展与应用
5.2遗传算法
5.2.1遗传算法概述
5.2.2遗传算法的基本步骤
5.2.3遗传算法的应用案例
5.3粒子群算法
5.3.1粒子群算法概述
5.3.2粒子群算法的基本步骤
5.3.3粒子群算法的应用案例
5.4本章小结
课后习题
第6章神经网络
6.1神经网络的发展历史
6.2神经网络基础
6.2.1神经元模型
6.2.2神经网络的基本结构
6.2.3训练过程
6.3深度学习技术
6.3.1多层神经网络
6.3.2卷积神经网络
6.3.3循环神经网络
6.4本章小结
课后习题
第7章生成式人工智能
7.1GAI的概念与背景
7.2GAI的核心技术
7.2.1GAI基础模型
7.2.2强化学习
7.2.3数字人技术
7.3国内大模型简介及应用
7.3.1国内典型大模型介绍
7.3.2大模型的使用案例
7.3.3提示词工程
7.4GAI的未来发展
7.5本章小结
课后习题
第8章模式识别
8.1模式识别及模式识别系统
8.1.1模式识别的基本概念
8.1.2模式识别的基本准则
8.2模式识别应用——计算机视觉
8.2.1图像分割
8.2.2物体检测与识别
8.3模式识别应用——语音处理
8.3.1语音编码
8.3.2语音识别
8.4模式识别应用——自然语言处理
8.4.1信息提取与文本分类
8.4.2机器翻译与文本生成
8.5模式识别的典型案例——无人驾驶汽车
8.5.1计算机视觉应用
8.5.2语音处理应用
8.5.3自然语言处理应用
8.6本章小结
课后习题
应用篇
第9章人工智能在智能制造领域的应用
9.1人工智能与工业机器人控制
9.1.1工业机器人控制的应用概述
9.1.2工业机器人控制的典型案例
9.2人工智能与工业互联
9.2.1人工智能在工业互联中的应用概述
9.2.2工业互联的典型案例
9.3人工智能与智慧工厂
9.3.1人工智能在智慧工厂中的应用概述
9.3.2智慧工厂的典型案例
9.4本章小结
课后习题
第10章人工智能在智慧交通领域的应用
10.1人工智能与交通智能感知
10.1.1人工智能在交通智能感知中的应用概述
10.1.2交通智能感知的典型案例
10.2人工智能与交通智能规划和决策
10.2.1人工智能在交通智能规划和决策中的应用概述
10.2.2交通智能规划和决策的典型案例
10.3人工智能与交通三维数字孪生建模
10.3.1人工智能在交通三维数字孪生建模中的应用概述
10.3.2交通三维数字孪生建模的典型案例
10.4人工智能与交通大模型
10.4.1人工智能在交通大模型中的应用概述
10.4.2交通大模型的典型案例
10.5本章小结
课后习题
第11章人工智能在医疗健康领域的应用
11.1人工智能与细胞制备
11.1.1人工智能在细胞制备中的应用概述
11.1.2细胞制备的典型案例
11.2人工智能与影像诊断
11.2.1人工智能在影像诊断中的应用概述
11.2.2影像诊断的典型案例
11.3人工智能与手术规划
11.3.1人工智能在手术规划中的应用概述
11.3.2手术规划的典型案例
11.4人工智能与健康管理
11.4.1人工智能在健康管理中的应用概述
11.4.2健康管理的典型案例
11.5本章小结
课后习题
第12章人工智能在人文艺术领域的实践
12.1人工智能与文学创作
12.1.1人工智能在文学创作中的应用概述
12.1.2人工智能在文学创作中的应用
12.2人工智能与视觉艺术
12.2.1人工智能在视觉艺术中的应用概述
12.2.2人工智能在视觉艺术中的应用
12.2.3人工智能在视觉艺术中的典型案例
12.3人工智能与音乐创作
12.3.1人工智能在音乐创作中的应用概述
12.3.2人工智能在音乐创作中的应用
12.3.3人工智能在音乐创作中的典型案例
12.4人工智能与文化遗产保护
12.4.1人工智能在文化遗产保护领域的应用概述
12.4.2人工智能在文化遗产保护领域的应用
12.4.3人工智能在文化遗产保护中的典型案例
12.5本章小结
课后习题
第13章人工智能的隐私与安全
13.1隐私风险与泄露路径
13.1.1数据收集的隐私风险
13.1.2个人隐私的泄露途径
13.2人工智能安全与技术
13.2.1人工智能的安全挑战
13.2.2人工智能的安全防御手段
13.3相关法规与趋势展望
13.3.1现行法规与政策分析
13.3.2人工智能的监管挑战
13.3.3未来展望
13.4本章小结
课后习题
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
随着信息技术的迅猛发展，数字经济已成为经济发展的新引擎。作为21世纪最具革命性的技术之一，人工智能
为数字经济注入了强劲动能。它不仅改变了传统的经济结构，还通过优化资源配置、创新商业模式、加速行业数字化转型等方式，推动了社会生产力的新一轮飞跃。习近平总书记曾指出： “人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”党中央的这一战略判断，为我国推进人工智能技术创新和发展新质生产力指明了方向。
自1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)概念以来，该领域经历了从早期系统到统计学习
的演进，再到深度学习的兴起，以及大型语言模型如GPT3和BERT的重大突破。随着计算能力增强、数据量增长和算法优化，AI已从实验室走向实际应用，成为推动数字经济转型的关键技术。虽然
我国在AI领域取得了显著成就，但仍面临人才短缺、技术落地难和法律法规滞后的挑战： 行业人才供需比低于0.4，
人才缺口达500万，这一现状制约了技术的发展与广泛应用。为应对挑战，国家和地方政府
正加大人才培养力度，鼓励高校开设相关课程，
并建立产、学、研、用协同机制，以推动技术创新与产业融合，旨在弥补人才缺口、加速技术落地，更好地服务于数字经济的高质量发展。
本书的编写基于国家政策导向、教育需求和行业发展趋势这三方面的重要考量。在政策层面，《新一代人工智能发展规划》《“十四五”数字经济发展规划》等文件为人工智能技术的发展明确了顶层设计； 在教育层面，提出人工智能专业课程体系建设要求，为本书的内容框架提供了参考； 在行业层面，《中国人工智能人才培养白皮书》进一步凸显了行业对高质量人才培养的迫切需求。这些背景促使我们撰写一本理论与实践并重的系统性教材，为高校教学、行业应用提供指导。
本书的编写遵循以下原则： 理论与实践相结合，不仅注重理论知识的系统性，还通过案例分析展现实践的丰富性； 技术与应用并重，既涵盖核心技术的深入解析，又探讨其在实际场景中的应用； 学术性与普及性相平衡，兼顾学术研究的深入需求与初学者的学习需求； 前沿性与基础性兼顾，既夯实理论基础，又聚焦人工智能的技术进展。这些原则确保本书能够服务于不同层次的读者，为学术研究、技术实践提供双重支持。
全书分为基础篇、技术篇和应用篇。基础篇系统地梳理了人工智能的基本理论，包括概念、发展历史、知识表示与知识图谱、搜索策略等内容，帮助读者构建扎实的理论基础。技术篇深入解析人工智能核心技术，如机器学习、计算智能、神经网络、生成式人工智能、模式识别
等经典技术，展示了人工智能技术在复杂问题求解中的优势。应用篇聚焦人工智能在
智能制造、智慧交通、医疗健康、人文艺术等领域的实践与应用，阐释其在数字经济中的关键作用。
本书聚焦人工智能在推动数字经济高质量发展中的重要作用，通过理论与实践的深度融合展现其独特价值。本书具有以下特色。
(1) 前沿性。本书全面介绍深度学习、大模型技术及其应用，帮助读者了解人工智能的发展。
(2) 系统性。本书从理论到技术再到应用，构建完整的知识体系。
(3) 实践性。本书通过多领域案例展示人工智能的实际价值。
(4) 本书与数字经济结合，特别探讨了人工智能如何赋能数字经济发展，为读者提供数字化转型的实践指导。
本书的编写团队由多位学术界和产业界组成。陈晓红院士负责本书的大纲制订与整体框架设计； 刘利枚教授
负责统稿并校订全书； 吴博、李欢、张震、刘星宝、杨俊丰、彭晗、李沁、颜达勋、王海东、韩付昌、尚荪培、陈杰
等学者分工撰写各章内容。在此，我们谨向所有参与
本书编写的人员，以及为本书提供理论与实践支持的机构与学者表示诚挚感谢！希望本书能够为读者提供知识启迪，
并为推动人工智能的进一步发展贡献力量。
近年来，人工智能技术及应用快速发展，书中难免有不当和疏漏之处，敬请各位读者不吝赐教。
作者
2025年2月
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