目录

第1章  人工智能来龙去脉	1
知识探索	2
1.1  人工智能的内涵、特点和分类	2
1.1.1  人工智能的内涵	2
1.1.2  人工智能的特点	3
1.1.3  人工智能的分类	4
1.2  人工智能的发展史	4
1.2.1  起步发展期	6
1.2.2  反思发展期	6
1.2.3  应用发展期	6
1.2.4  低迷发展期	6
1.2.5  稳步发展期	7
1.2.6  蓬勃发展期	7
1.3  人工智能的应用	7
1.3.1  人工智能在交通领域中的应用	8
1.3.2  人工智能在医疗领域中的应用	8
1.3.3  人工智能在金融领域中的应用	8
1.3.4  人工智能在家居领域中的应用	9
1.3.5  人工智能在教育领域中的应用	9
1.3.6  人工智能在制造领域中的应用	9
1.3.7  人工智能在农业领域中的应用	10
1.4  人工智能的未来发展趋势	10
案例体验	11
拓展阅读	12
本章总结	12
学习评价	13
思考探索	14
【参考文献】	15
第2章  人工智能系统开发流程	16
知识探索	17
2.1  人工智能系统构成	17
2.2  人工智能系统开发流程	19
2.2.1  分析业务需求	20
2.2.2  采集/收集数据	21
2.2.3  标注数据	21
2.2.4  训练模型	21
2.2.5  评估模型效果	21
2.2.6  部署模型	21
2.3  人工智能系统开发环境	23
2.3.1  Python	23
2.3.2  PyCharm集成开发环境	24
2.3.3  Anaconda库管理工具	24
2.3.4  常用第三方库	25
案例体验	27
拓展阅读	31
本章总结	32
学习评价	33
思考探索	33
第3章  人工智能数据需求	34
知识探索	35
3.1  事物、数据与信息	35
3.1.1  事物与数据	35
3.1.2  数据与信息	36
3.1.3  数据的类型	37
3.2  大数据的基本特征	39
3.2.1  数据量大	39
3.2.2  数据类型繁多	40
3.2.3  处理速度快	41
3.2.4  价值密度低	42
3.3  大数据的作用	42
3.3.1  改变经济社会管理方式	43
3.3.2  促进行业融合发展	44
3.3.3  推动产业转型升级	44
3.3.4  助力智慧城市建设	45
3.3.5  创新商业模式	45
3.3.6  改变科学研究的方法论	46
3.4  人工智能依赖大数据	46
3.4.1  人工智能与大数据的联系	46
3.4.2  人工智能与大数据的区别	47
案例体验	48
拓展阅读	56
本章总结	56
学习评价	57
思考探索	58
【参考文献】	59
第4章  人工智能计算方法	60
知识探索	61
4.1  数据的运算与算法	61
4.1.1  数据的运算方法	61
4.1.2  算法的定义和特征	61
4.1.3  算法的实现流程	63
4.2  人工智能算法	63
4.2.1  人工智能算法的分类	64
4.2.2  机器学习	65
4.2.3  深度学习	71
4.3  人工智能算法工具	76
4.3.1  常用开源框架	76
4.3.2  算法应用基本方法	78
案例体验	79
拓展阅读	85
本章总结	86
学习评价	87
思考探索	87
【参考文献】	89
第5章  人工智能关键技术	90
知识探索	91
5.1  计算机视觉技术	91
5.1.1  图像处理基础	93
5.1.2  图像分类	94
5.1.3  目标检测	97
5.1.4  图像分割	98
5.2  智能语音技术	101
5.2.1  智能语音系统构成	101
5.2.2  智能语音的应用	105
5.3  自然语言处理技术	106
5.3.1  自然语言处理任务层级	107
5.3.2  自然语言处理技术体系	108
5.3.3  自然语言处理应用	109
5.4  知识图谱技术	111
5.4.1  知识图谱认知	111
5.4.2  知识图谱构建流程	114
案例体验	116
拓展阅读	127
本章总结	128
学习评价	129
思考探索	129
【参考文献】	131
第6章  人工智能产品形态	132
知识探索	133
6.1  人脸识别类产品	133
6.1.1  人脸识别发展现状	134
6.1.2  人脸识别关键技术	135
6.1.3  人脸识别应用领域	138
6.2  智能机器人产品	140
6.2.1  智能感知系统	142
6.2.2  智能决策系统	142
6.2.3  智能执行系统	143
6.2.4  智能交互系统	144
6.3  智能推荐类产品	144
6.3.1  智能推荐系统概述	145
6.3.2  智能推荐基本思想	146
6.3.3  智能推荐系统流程	147
6.3.4  智能推荐系统实例	149
6.3.5  智能推荐系统应用领域	152
6.4  智能语音类产品	152
6.4.1  智能语音助手发展历程	153
6.4.2  智能语音助手关键技术	154
6.4.3  智能语音助手应用领域	154
案例体验	155
拓展阅读	159
本章总结	160
学习评价	161
思考探索	161
【参考文献】	163
第7章  人工智能行业应用	164
知识探索	165
7.1  人工智能+工业	165
7.1.1  工业机器人	165
7.1.2  智能物流	168
7.1.3  智能工厂	171
7.1.4  制造强国	173
7.2  人工智能+医疗	175
7.2.1  医疗机器人	175
7.2.2  智能诊断与诊疗	177
7.2.3  智能健康管理	178
7.3  人工智能+服务	179
7.3.1  智能交通服务	180
7.3.2  智能银行服务	182
7.3.3  智能客户服务	185
7.3.4  智能家居服务	186
案例体验	188
拓展阅读	191
本章总结	192
学习评价	193
思考探索	194
【参考文献】	194
第8章  人工智能伦理法规	195
知识探索	196
8.1  人工智能伦理道德	196
8.1.1  人工智能商业伦理	197
8.1.2  人工智能技术伦理	198
8.1.3  人工智能伦理治理机制	199
8.2  人工智能安全规范	199
8.2.1  人工智能网络空间安全	200
8.2.2  人工智能社会安全	203
8.2.3  人工智能国家安全	205
案例体验	207
拓展阅读	209
本章总结	210
学习评价	211
思考探索	212