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| 內容簡介： |
本书围绕智能科学与技术的学科内涵，沿自然智能和机器智能两大主线展开介绍，覆盖学科的主要基础知识、研究方法、研究方向和应用领域。本书共9章，内容包括绪论、认知科学及其应用、机器感知及其应用、模式识别及其应用、机器学习及其应用、机器人及其智能化、自然语言处理及其应用、大数据及其应用、智能系统与发展前瞻。从第2章开始，本书分别从各个研究方向的技术发展角度，阐述了各种智能科学理论与技术的产生和发展趋势，介绍了技术方法、算法和典型应用，以及智能科学理论与技术对人类社会各领域的广泛影响。本书覆盖面广，强调基础性、广泛性、相关性和前瞻性，内容丰富。
本书可作为智能科学与技术及相关专业的入门课程教材，也可作为其他专业本科生和研究生智能科学与技术通识教育教材，或相关技术人员的参考用书。
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| 目錄：
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前言
第1章绪论
1.1人类智能与机器智能
1.1.1智能与自然智能
1.1.2人类智能与能力
1.1.3机器智能模拟
1.1.4机器智能计算
1.2智能科学与技术
1.2.1科学、技术与工程
1.2.2科学技术的发生发展规律
1.2.3智能科学与技术学科
1.3智能科学与技术模型
1.3.1智能活动的基本概念
1.3.2人类的心智模型
1.3.3智能系统的基本模型
1.4智能科学与技术重点研究领域
1.4.1自然智能研究
1.4.2机器感知研究
1.4.3机器思维研究
1.4.4机器行为研究
1.4.5智能系统研究
1.5智能科学与技术发展和应用
1.5.1智能科学与技术的诞生和发展
1.5.2智能科学与技术应用
1.5.3智能科学与技术和新一代信息技术
思考题与习题
参考文献
第2章认知科学及其应用
2.1认知科学基础
2.1.1认知科学概述
2.1.2人体神经系统
2.1.3脑相关知识
2.2认知活动
2.2.1感知觉
2.2.2注意
2.2.3记忆
2.2.4知识表征
2.3认知模型
2.3.1认知模型概述
2.3.2物理符号系统
2.3.3认知计算
2.4认知科学应用
2.4.1在疾病诊疗中的应用
2.4.2在人机交互中的应用
2.4.3在机器学习中的应用
思考题与习题
参考文献
第3章机器感知及其应用
3.1机器感知基础
3.1.1机器感知的概念
3.1.2机器感知的物理原理
3.1.3机器感知的特性与要求
3.1.4多模态机器感知
3.2视觉感知
3.2.1电磁波与视觉感知
3.2.2目标检测
3.2.3目标识别
3.2.4目标跟踪
3.3听觉感知
3.3.1声波与听觉感知
3.3.2麦克风阵列原理
3.3.3声源定位与跟踪
3.3.4说话人识别
3.4机器感知应用
3.4.1在自动驾驶中的应用
3.4.2在虚拟现实中的应用
3.4.3在无人平台集群中的应用
思考题与习题
参考文献
第4章模式识别及其应用
4.1模式识别概述
4.1.1模式识别的发展历程
4.1.2模式识别的基本概念
4.1.3模式识别的基本方法
4.1.4模式识别原理与过程
4.2分类器设计
4.2.1基于贝叶斯决策理论的模式分类
4.2.2判别函数分类器设计
4.2.3模糊模式识别算法
4.3聚类分析
4.3.1聚类的概念
4.3.2聚类流程
4.3.3聚类算法
4.3.4聚类的应用
4.4模式识别应用
4.4.1在车牌识别中的应用
4.4.2在医疗图像识别中的应用
4.4.3在农业生产中的应用
思考题与习题
参考文献
第5章机器学习及其应用
5.1机器学习概述
5.1.1机器学习发展历史
5.1.2机器学习的基本术语和工作流程
5.1.3机器学习算法分类
5.2机器学习基础理论
5.2.1监督学习
5.2.2无监督学习
5.2.3强化学习
5.3深度学习基础
5.3.1感知器
5.3.2神经网络
5.3.3深度学习概述
5.3.4卷积神经网络
5.3.5循环神经网络
5.3.6生成对抗网络
5.4机器学习应用
5.4.1在手写数字识别中的应用
5.4.2在推荐系统中的应用
5.4.3在无损检测中的应用
思考题与习题
参考文献
第6章机器人及其智能化
6.1机器人概况
6.1.1起源与发展
6.1.2定义与构成
6.1.3类别与特点
6.1.4研究与应用
6.2机器人的组成
6.2.1硬件
6.2.2软件
6.3机器人的智能
6.3.1智能的形式
6.3.2机器人与人工智能
6.3.3机器人的能与不能
6.4机器人未来的探讨
6.4.1几个热点话题
6.4.2可能引起的问题及对策
6.4.3发展趋势
思考题与习题
参考文献
第7章自然语言处理及其应用
7.1自然语言处理基础
7.1.1基本概念
7.1.2发展历程
7.1.3技术分类
7.1.4流程和任务
7.2自然语言处理的基本技术
7.2.1中文分词
7.2.2词性标注
7.2.3命名实体识别
7.2.4句法分析
7.3自然语言处理的其他常见技术
7.3.1文本向量化
7.3.2词云
7.3.3文本分类
7.3.4情感识别
7.3.5自然语言生成
7.4自然语言处理的典型应用
7.4.1机器翻译
7.4.2聊天机器人
7.4.3评论情感分析
7.4.4知识图谱
思考题与习题
参考文献
第8章大数据及其应用
8.1大数据基本知识
8.1.1大数据发展历程与趋势
8.1.2大数据概念与特征
8.1.3大数据关键技术
8.1.4大数据的影响
8.2大数据基础
8.2.1大数据采集
8.2.2大数据处理框架
8.2.3大数据存储
8.2.4大数据计算模式
8.3大数据技术基础
8.3.1MapReduce
8.3.2协同推荐
8.3.3分布式数据挖掘
8.3.4Spark机器学习
8.4大数据应用
8.4.1在智能制造中的应用
8.4.2在城市空气质量监测中的应用
8.4.3在城市治理中的应用
思考题与习题
参考文献
第9章智能系统与发展前瞻
9.1智能系统及其应用
9.1.1诊断专家系统
9.1.2多Agent系统
9.1.3智能控制系统
9.2群体智能及其应用
9.2.1群智感知相关概念
9.2.2群智感知的流程
9.2.3群体智能的核心问题
9.2.4群智感知应用
9.3智能家居与智慧城市
9.3.1智能家居
9.3.2智慧城市相关概念和见解
9.3.3智慧城市建设目标与核心特征
9.3.4智慧城市应用与核心技术
9.4智能科学与技术产业及发展展望
9.4.1智能科学与技术产业
9.4.2智能科学与技术发展展望
思考题与习题
参考文献
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| 內容試閱：
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智能科学与技术导论前言前言智能科学与技术专业是一个新兴的学科专业，其发展迅猛，内涵和外延不断丰富与拓展，在人文、工业、社会、经济、环境、生物等多个领域发挥着越来越重要的作用。智能科学与技术已成为人类建设智能世界的重要理论与技术支撑。2018年4月，教育部印发《高等学校引领人工智能创新行动计划》，引导高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。近几年，各高校纷纷设立智能科学与技术、人工智能、数据科学与大数据技术、机器人工程、智能科学与管理、智能制造工程、机器人工程、大数据管理与应用等专业，使我国人工智能领域专业人才培养格局逐步完善。但与此同时，专业教材建设滞后的问题凸显出来，远远不能满足相关专业的教学需求。
为了补充国内本科院校智能科学与技术、人工智能等相关专业的入门导论教材，本着“树精品意识、出优秀教材”的宗旨，我们着手编写了本书。本书是全国高校人工智能与大数据创新联盟牵头组织编写的系列教材之一，全国高校人工智能与大数据创新联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成，是一个面向全国的公益性社会学术组织和服务平台，在推动教材出版、专业建设、学科发展、人才培养等方面发挥着积极作用，也将进一步为我国人工智能、大数据和区块链教育事业赋能。
本书围绕智能科学与技术的学科内涵，沿自然智能和机器智能两大主线展开介绍，覆盖学科的主要基础知识、研究方法、研究方向和应用领域。从各个研究方向的技术发展角度，阐述了各种智能科学理论与技术的产生和发展趋势，介绍了技术方法、算法和典型应用，以及智能科学理论与技术对人类社会各领域的广泛影响。本书覆盖面广，强调基础性、广泛性、相关性和前瞻性，内容丰富。
本书共分9章，朱珍负责统筹全书内容，并编写第1章和第9章的91、93、94节；王爱国编写第2章；郑春弟编写第3章；刘翔宇编写第4章；刘宪国编写第5章；易长安编写第6章；陈荟慧编写第7章和第9章的92节，并负责部分章节的审改；王金海编写第8章。
本书可作为智能科学与技术及相关专业学生的入门课程教材，也可作为其他专业本科生和研究生智能科学与技术通识教育教材，或相关技术人员的参考用书。由于作者水平有限，内容错漏难以避免，敬请各位读者提出宝贵的意见和建议，我们将在未来的版本中逐一改进。
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