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| 編輯推薦： |
1.本书是《智能科学与技术学报》编委会针对校企合作的精心力作。
2.本书凝结了曙光瑞翼多年的教学经验，能够满足校企融合教学的需求。
3.本书旨在介绍人工智能技术的基础知识，为即将学习人工智能技术的读者奠定基础。
4.本书采用大量的典型应用，让读者在生活常见的应用中理解人工智能技术。
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| 內容簡介： |
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本书是一本全面介绍人工智能概念和新发展、新兴技术、产业应用和安全伦理思考的通识类图书，分为认知篇、前沿篇、行业篇、思考篇四部分，从人工智能的发展历程、模型等基础知识讲起，通过智能机器人、自动驾驶、大模型、AI生成等热门应用让读者对人工智能技术有直观的认识和理解，并从多个领域对人工智能存在问题进行了深度分析。本书内容既有人工智能技术的深度，也有行业应用的广度，对人工智能技术进行全面剖析。 本书适合对人工智能感兴趣的读者使用，也适合零基础读者学习人工智能概念性、原理性内容使用。
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| 關於作者： |
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许桂秋 《大数据导论》《Python编程基础与应用》《NoSQL数据库原理与应用》《数据挖掘与机器学习》等9本系列教材，浙江科技出版社，2019年。
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| 目錄：
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认知篇 1
项目1 2
走进人工智能 2
GPT-4智能客服系统 2
1.1 人工智能：重新定义我们的未来 3
1.1.1 什么是人工智能 5
1.2 一波三折，人工智能发展的三次浪潮 6
1.2.1第 一次浪潮与低谷 6
1.2.2 第二次浪潮与低谷 7
1.2.3 第三次浪潮 7
1.3 人工智能发展现状 9
1.3.1 全球人工智能产业发展现状 9
1.3.2 全球人工智能技术水平现状 10
1.3.3 中国人工智能发展实践 13
1.4 人工智能的未来趋势和走向 14
1.4.1 人工智能七大发展趋势分析 14
1.4.2 AI技术未来的发展趋势和潜力 18
习 题 20
实 验 21
项目2 23
了解人工智能 23
随时随地可用的人工智能 25
2.1 AI基础知识概述 27
2.1.1 人工智能概述 27
2.1.2 人工智能的三个要素 28
2.1.3 人工智能技术体系 29
2.1.4 人工智能应用开发 31
2.2 数据技术基础上的AI技术 32
2.2.1 人工智能机理 32
2.2.2 当前人工智能的动力之源“数据” 32
2.2.3 人工智能与大数据技术 34
2.2.4 大数据关键技术简介 34
2.2.5 人工智能与大数据的结合与应用 35
2.3 人工智能基本算法概述 36
2.3.1 人工智能与算法 36
2.3.2 一元线性回归 38
2.3.3 多元线性回归 39
2.3.4 逻辑回归 40
2.4 人工智能落地项目的基本实现过程 41
2.4.1 特征工程 41
2.4.2 定义模型 42
2.4.3 训练模型 42
2.4.4 模型测试与反馈 42
2.5 AI未来应用领域展望 45
2.5.1 知识图库 45
2.5.2 专家系统 46
2.5.3 数字孪生系统 48
2.5.4 AIOT物联网实时控制系统 49
习 题 50
实 验 50
前沿篇 52
项目3 53
智能机器人 53
第 一个获得公民身份的机器人-索菲亚 54
3.1 智能体 55
3.1.1 智能体的定义 55
3.1.2 智能体的特性 55
3.1.3 智能体的理解 56
3.1.4 智能体的实例 56
3.1.5 智能体（Agent）的框架结构 58
3.1.6 智能体的应用 58
3.2 多智能体 59
3.2.1 多智能体的定义 59
3.2.2 多智能体的应用 60
3.3 智能机器人 60
3.3.1 智能机器人分类 60
3.3.2 智能机器人的结构 61
3.3.3 智能机器人的研究方向 61
习 题 62
项目4 63
自动驾驶 63
自动驾驶汽车，开启智慧出行新时代 63
4.1 什么是自动驾驶技术 64
4.1.1 自动驾驶的概念 64
4.1.2 自动驾驶的系统的基本组成 65
4.2 人工智能在汽车行业中的应用 67
4.2.1 感知系统 68
4.2.2 决策系统 72
4.2.3 执行系统 73
4.3 人工智能在汽车行业中面临的挑战与未来 75
4.3.1 自动驾驶面临的挑战 75
4.3.2 自动驾驶车展望 76
习 题 76
项目5 78
大模型 78
ChatGPT：5分钟内编写一首原创歌曲 78
5.1 什么是大模型 80
5.1.1 来源与发展历程 80
5.2 ChatGPT的特点和优势 83
5.2.1 技术逻辑 83
5.2.2 核心竞争力 84
5.2.3 优势与局限性 84
5.3 ChatGPT/文心一言趣味案例 86
习 题 89
实 验 89
项目6 91
AI生成 91
让人上头的AIGC是真创意还是假潮流？ 91
6.1 AIGC大模型的基本介绍 94
6.1.1 什么是AIGC 94
6.1.2 AIGC的分类 94
6.1.3 AIGC的技术实现 97
6.2 AIGC大模型的应用场景 99
6.2.1 AIGC在传媒行业的应用 99
6.2.2 AIGC在影视行业的应用 101
6.2.3 AIGC在电商领域的应用 103
习 题 104
实 验 104
行业篇 106
项目7 107
人工智能的生活应用 107
AR试衣与AI技术引领服装购物革命 107
7.1 AI 电子商务 109
7.1.1 应用案例-智能客服机器人 110
7.1.2 应用案例-智能推荐引擎 112
7.1.3 应用案例-库存智能预测 113
7.1.4 应用案例-货物智能分拣 115
7.1.5 应用案例-商品智能定价 116
7.1.6 AI电子商务未来发展趋势 118
7.2 游戏AI 121
7.2.1 游戏的发展历程 121
7.2.2 应用案例-合成语音 123
7.2.3 应用案例-内容审核 124
7.2.4 应用案例-人脸动画 126
7.2.5 应用案例-市场调研 128
7.2.6 游戏AI未来发展趋势 129
7.3 智能家居 133
7.3.1 什么是智能家居 133
7.3.2 智能家居核心技术 134
7.3.3 应用案例-智能安防 135
7.3.4 应用案例-智能家电 136
7.3.5 应用案例-智能养老 138
7.3.6 智能家居未来发展趋势 139
习 题 145
实 验 145
项目8 148
人工智能的商业应用 148
中国十大震撼无人工厂 148
8.1 智能制造 151
8.1.1 概述 151
8.1.2 AI在智能制造中的作用 154
8.1.3 应用案例 157
8.1.4 未来趋势 159
8.2 智慧金融 161
8.2.1 概述 161
8.2.2 智慧金融的发展历程 162
8.2.3 智慧金融应用案例 168
8.2.4 发展趋势 171
8.2.5 影响与挑战 173
习 题 175
实 验 175
项目9 178
人工智能的社会应用 178
城市交通潮汐调节 178
9.1 智慧城市 180
9.1.1 智慧城市发展概论 180
9.1.2 应用案例-智慧交通 182
9.1.3 应用案例-智慧政务 183
9.1.4 应用案例-城市安全 185
9.1.5 智慧城市未来趋势 186
9.2 智慧教育 188
9.2.1 背景介绍 188
9.2.2 智慧教育的发展历程 188
9.2.3 应用案例-智慧校园 189
9.2.4 应用案例-智慧教室 190
9.2.5 应用案例-校园安全智能管理 192
9.2.6 未来前景 193
9.3 智慧医疗 194
9.3.1 背景介绍 194
9.3.2 智慧医疗的发展历程 194
9.3.3 应用案例-远程医疗 195
9.3.4 应用案例-电子病历 196
9.3.5 应用案例-智能药物设计 198
9.3.6 未来前景 200
习 题 202
实 验 202
思考篇 205
项目10 206
人工智能之伦理与安全 206
人工智能光鲜背后的黑暗面 206
10.1 人工智能伦理问题 208
10.1.1人工智能伦理概念 208
10.1.2人工智能的伦理问题 209
10.1.3人工智能伦理问题产生的原因 211
10.1.4人工智能伦理问题的治理 212
10.1.5人工智能伦理的典型案例 214
10.2 人工智能安全问题 217
10.2.1人工智能安全概念 217
10.2.2人工智能安全问题 217
10.2.3人工智能安全问题产生的原因 218
10.2.4人工智能安全问题的治理 219
10.2.4人工智能安全的典型案例 221
10.3 人工智能安全法体系与实施 224
10.3.1世界各国在人工智能安全的实践 224
10.3.2我国《数据安全法》实施的重大意义 227
讨 论 228
习 题 230
项目11 231
人工智能之治理与政策 231
人工智能全面治理时代，充满机遇和挑战！ 231
11.1 理论基础 233
11.1.1 风险社会理论 233
11.1.2 治理理论 234
11.1.3 政策工具理论 235
11.2 中美欧人工智能风险治理政策比较 236
11.2.1 美国人工智能风险治理政策 237
11.2.2 欧盟人工智能风险治理政策 241
11.2.3 我国人工智能风险治理政策 243
11.3 人工智能的法规法律规范 247
11.3.1 美国 247
11.3.2 欧盟 247
11.3.3 英国 248
11.3.4 意大利 248
11.3.5 加拿大 248
11.3.6 德国 249
11.4 我国人工智能治理政策与标准建议 249
11.4.1 我国人工智能政府治理现状 249
11.3.2 我国人工智能治理政策选择和对策 253
讨 论 261
习 题 262
参考文献 262
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