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本书系统、全面地介绍了人工智能的相关基本观念与知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识与应用技术，也对自然语言处理、神经网络与深度学习等内容进行了拓展，更辅以实例作为思维与动手实践的学习支架，帮助读者打好学习人工智能的知识基础。
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| 內容簡介： |
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人工智能是计算机科学的一个重要分支与应用。目前人工智能主要的研究与开发方向有模拟、延伸与扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及的技术与应用包括：大数据思维、知识表示、专家系统、机器学习、深度学习、机器人技术、图像识别、语音识别和自然语言处理等。本书系统、全面地介绍了人工智能的相关基本观念与知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识与应用技术，也对自然语言处理、神经网络与深度学习等内容进行了拓展，更辅以实例作为思维与动手实践的学习支架，帮助读者打好学习人工智能的知识基础。与本书配套的教学课件等文档可从www.tdpress.com51eds 网站下载。本书适合作为高等院校相关专业的教材，也可作为对人工智能相关领域感兴趣的读者的学习
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| 關於作者： |
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周苏：浙江安防职业技术学院；王文：浙江商业职业技术学院
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| 目錄：
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第一部分 了解人工智能及其典型应用第1 章 绪论 ......................................................................................... 0031.1 人工智能的概念 ................................................................0041.1.1 人工智能的定义 ........................................................... 0051.1.2 强人工智能与弱人工智能 ............................................. 0061.2 人工智能发展历史 ............................................................0061.2.1 了解图灵和冯诺依曼 ................................................. 0061.2.2 通用机器 .................................................................... 0071.2.3 人工智能学科的诞生 .................................................... 0081.2.4 人工智能的发展历程 .................................................... 0091.3 人工智能的研究 ................................................................0101.3.1 人工智能的研究领域 .................................................... 0101.3.2 人工智能在计算机上的实现方法.................................... 0121.4 人工智能的应用领域 .........................................................012第2 章 智慧城市与智能家居 ................................................................ 0172.1 智慧城市的概念 ................................................................0182.2 智慧城市及其他 ................................................................0202.2.1 智慧城市与数字城市 .................................................... 0202.2.2 智慧城市与智能城市 .................................................... 0212.2.3 智慧城市与智慧农业 .................................................... 0212.3 智慧城市的应用体系 .........................................................0222.4 智慧交通智慧城市建设的必经之路 ................................0242.4.1 智慧交通是智慧城市的建设前提 ................................... 0242.4.2 轨道交通驾驶系统的发展 ............................................. 0252.4.3 轨道交通的无人驾驶模式 ............................................. 0262.5 智能家居 .........................................................................0272.5.1 家庭自动化 ................................................................. 0282.5.2 家庭网络 .................................................................... 0292.5.3 网络家电 .................................................................... 0292.5.4 智能家居的设计理念 .................................................... 029第3 章 智慧医疗与公共健康 ................................................................ 0333.1 数据智慧促进医疗与健康 ...................................................0353.1.1 循证医学的发展 ........................................................... 035CONTENTS 目 录II人工智能概论3.1.2 医疗保健新突破 .......................................................... 0363.1.3 超级大数据的最佳伙伴搜索 .................................... 0383.1.4 数据决策的成功崛起 .................................................... 0403.2 智慧医疗的定义 ................................................................0403.2.1 智能时代的医疗信息 .................................................... 0413.2.2 智慧的医疗信息平台 .................................................... 0413.2.3 医疗体制改革 .............................................................. 0423.3 智慧医疗的组成 ................................................................0423.3.1 智慧医院系统 .............................................................. 0433.3.2 区域卫生系统 .............................................................. 0433.3.3 家庭健康系统 .............................................................. 0443.4 健康美好未来 ...................................................................044第4 章 新零售与客户服务 ................................................................... 0494.1 智慧新零售 ......................................................................0534.1.1 动因与政策背景 ........................................................... 0544.1.2 新零售的新观点 .......................................................... 0544.2 智能客户服务 ...................................................................0554.2.1 智能客服如何帮助企业 ................................................. 0554.2.2 研发智能客服需要克服的困难 ....................................... 0564.2.3 企业如何布局智能客服................................................. 0574.3 智能客服时代的人和机器分工 ............................................0584.3.1 用机器守住第一触点 .................................................... 0584.3.2 让机器分发个性内容 .................................................... 0584.3.3 以机器优化人工服务 .................................................... 0594.4 智能客服聊天机器人 ...................................................0594.4.1 聊天机器人系统的组成结构 .......................................... 0594.4.2 智能客服系统的组成结构 ............................................. 060第5 章 智慧地球之智慧教育 ................................................................ 0635.1 关于智慧地球 ...................................................................0655.1.1 智慧地球战略的主要内容 ............................................. 0655.1.2 智慧地球的三个重要维度与四个关键问题 ...................... 0655.2 教育新方向智慧教育 ...................................................0665.2.1 智慧教育的定义 .......................................................... 0665.2.2 智慧校园是智慧教育的一部分 ....................................... 0675.2.3 建设智慧教室 .............................................................. 0685.2.4 智慧教学模式 .............................................................. 069III目 录5.3 智慧教育（系统）建设 ......................................................0695.4 智慧教育的内涵与特征 ......................................................0705.4.1 智慧教育的内涵 ........................................................... 0715.4.2 智慧教育的教育特征 .................................................... 0725.4.3 智慧教育的技术特征 .................................................... 074第6 章 人工智能与社会发展 ................................................................ 0796.1 创新发展与社会影响 .........................................................0806.1.1 人工智能发展的启示 .................................................... 0816.1.2 人工智能的发展现状与影响 .......................................... 0826.2 发展人工智能对社会的利与弊 ............................................0846.3 人工智能时代需要的人才 ...................................................0856.3.1 社会进步取代了传统劳动 ............................................. 0866.3.2 新创造的核心工作岗位 ................................................. 0866.3.3 未来最热门的五个岗位 ................................................. 0866.4 人工智能与安全 ................................................................0886.4.1 建立人工智能生态系统 ................................................. 0896.4.2 人才和基础设施短缺 .................................................... 0896.4.3 安全问题不容忽视 ....................................................... 0906.4.4 设定伦理要求 .............................................................. 0906.4.5 强力保护个人隐私 ....................................................... 091第二部分 基 础 知 识第7 章 大数据思维 .............................................................................. 0977.1 大数据与人工智能 ............................................................0997.2 思维转变之一：样本= 总体 ...............................................1007.2.1 小数据时代的随机采样 ................................................. 1007.2.2 大数据与乔布斯的癌症治疗 .......................................... 1017.2.3 全数据模式：样本= 总体 ............................................ 1027.3 思维转变之二：接受数据的混杂性 ......................................1027.3.1 允许不精确 ................................................................. 1037.3.2 纷繁的数据越多越好 .................................................... 1037.3.3 混杂性是标准途径 ....................................................... 1047.3.4 5% 的数字数据与95% 的非结构化数据.......................... 1057.4 思维转变之三：数据的相关关系 .........................................1067.4.1 关联物，预测的关键 .................................................... 1067.4.2 是什么，而不是为什么 ........................................ 1077.4.3 通过因果关系了解世界 ................................................. 108IV人工智能概论7.4.4 通过相关关系了解世界 ................................................. 108第8 章 知识表示 ...................................................................................1158.1 知识表示的概念 ................................................................1238.1.1 知识的定义 ................................................................. 1238.1.2 知识表示方法 .............................................................. 1258.1.3 表示方法的选择 .......................................................... 1268.2 图形草图 .........................................................................1288.3 图和哥尼斯堡桥问题 .........................................................1298.4 搜索树（决策树） ..............................................................1308.5 产生式系统 ......................................................................1308.6 面向对象 .........................................................................1318.7 框架法 ............................................................................1328.8 语义网络 .........................................................................1338.8.1 语义网络表示 .............................................................. 1338.8.2 知识图谱 .................................................................... 134第三部分 基于知识的系统第9 章 专家系统 .................................................................................. 1419.1 专家系统及其发展 .............................................................1449.1.1 在自己的领域里作为专家 ............................................. 1459.1.2 五个技能获取阶段 ....................................................... 1469.1.3 专家的特点 ................................................................. 1479.1.4 专家系统的特征 .......................................................... 1489.1.5 建立专家系统要思考的问题 .......................................... 1489.2 知识工程 .........................................................................1509.3 知识获取 .........................................................................1519.4 专家系统的结构 ................................................................1529.4.1 知识库 ....................................................................... 1539.4.2 推理机 ....................................................................... 1539.4.3 其他部分 .................................................................... 1539.5 经典的专家系统 ................................................................1549.5.1 DENDRAL 专家系统 .................................................... 1549.5.2 振动故障诊断的专家系统 ............................................. 1559.5.3 自动牙科识别 .............................................................. 155V目 录第10 章 机器学习 ................................................................................ 15910.1 机器学习的概念 ..............................................................16110.1.1 机器学习的发展 ......................................................... 16110.1.2 机器学习的定义 ......................................................... 16310.2 机器学习的学习类型 ........................................................16510.2.1 监督学习 .................................................................. 16510.2.2 无监督学习 ............................................................... 16510.2.3 强化学习 .................................................................. 16610.3 机器学习的算法 ..............................................................16610.3.1 算法的定义 ............................................................... 16610.3.2 回归算法 .................................................................. 16810.3.3 基于实例的算法......................................................... 16810.3.4 决策树算法 ............................................................... 16810.3.5 贝叶斯算法 ............................................................... 16910.3.6 聚类算法 .................................................................. 16910.3.7 神经网络算法 ............................................................ 16910.4 机器学习的基本结构 ........................................................16910.5 机器学习的分类 ..............................................................17010.5.1 基于学习策略的分类 .................................................. 17010.5.2 基于所获取知识的表示形式分类 ................................. 17110.5.3 按应用领域分类 ........................................................ 17210.5.4 综合分类 .................................................................. 17210.6 机器学习的应用 ..............................................................17310.6.1 应用于物联网 ............................................................ 17310.6.2 应用于聊天机器人 ..................................................... 17410.6.3 应用于自动驾驶 ......................................................... 174第11 章 深度学习 ................................................................................ 17711.1 了解神经网络 .................................................................17811.1.1 人脑神经的研究 ......................................................... 17911.1.2 人工神经网络的研究 .................................................. 17911.1.3 神经网络理解图片 ..................................................... 18111.2 深度学习的概念 ..............................................................18211.2.1 深度学习的意义 ......................................................... 18311.2.2 深度的定义 ............................................................... 18611.2.3 深度学习的核心思路 .................................................. 187VI人工智能概论11.2.4 深度学习的实现 ......................................................... 18711.3 机器学习和深度学习 ........................................................189第四部分 高 级 专 题第12 章 机器人技术 ............................................................................ 19712.1 划时代的计划 .................................................................19912.1.1 划时代的阿波罗计划 .................................................. 19912.1.2 机器人学中新的标准问题 ........................................... 20012.2 机器感知 ........................................................................20112.2.1 机器智能与智能机器 .................................................. 20212.2.2 机器思维与思维机器 .................................................. 20212.2.3 机器行为与行为机器 .................................................. 20212.3 机器人的概念 .................................................................20212.3.1 机器人的发展 ............................................................ 20312.3.2 机器人的定义与三原则 .......................................... 20412.3.3 机器人的分类 ............................................................ 20412.4 机器人的技术问题 ...........................................................20512.4.1 机器人的组成 ............................................................ 20512.4.2 机器人的运动 ............................................................ 20712.4.3 机器人大狗 ............................................................... 20812.5 智能制造 ........................................................................20912.5.1 智能制造的定义 ......................................................... 20912.5.2 综合特征 ................................................................. 21212.5.3 智能技术 .................................................................. 21212.5.4 测控装置 .................................................................. 21312.5.5 运作过程 .................................................................. 214第13 章 智能图像处理 ......................................................................... 21713.1 模式识别 .......................................................................21913.2 图像识别 .......................................................................22013.2.1 人类的图像识别能力 .................................................. 22113.2.2 图像识别的基础 ......................................................... 22113.2.3 计算机图形识别模型 .................................................. 22213.2.4 图像识别的发展 ......................................................... 223VII目 录13.3 机器视觉与图像处理 .......................................................22313.3.1 机器视觉的发展 ......................................................... 22413.3.2 图像处理 .................................................................. 22413.3.3 计算机视觉 ............................................................... 22513.3.4 计算机视觉与机器视觉的区别 ..................................... 22613.3.5 神经网络的图像识别技术 ............................................ 22713.4 图像识别技术的应用 .......................................................22713.4.1 机器视觉的行业应用 .................................................. 22713.4.2 检测与机器人视觉应用 ............................................... 22813.4.3 应用案例：布匹质量检测 ............................................ 22913.5 智能图像处理技术 ...........................................................23013.5.1 图像采集 ................................................................... 23113.5.2 图像预处理 ............................................................... 23113.5.3 图像分割................................................................... 23113.5.4 目标识别和分类 ......................................................... 23113.5.5 目标定位和测量 ......................................................... 23213.5.6 目标检测和跟踪 ......................................................... 232第14 章 自然语言处理 ......................................................................... 23514.1 语言的问题和可能性 ........................................................23714.2 什么是自然语言处理 .......................................................23814.3 自然语言处理的历史 .......................................................24014.3.1 基础期（20 世纪40 年代和50 年代） ............................ 24014.3.2 符号与随机方法（19601970 年） ............................... 24114.3.3 四种范式（19711983 年） ......................................... 24114.3.4 经验主义和有限状态模型（19841993 年）.................. 24214.3.5 大融合（19941999 年） ............................................ 24214.3.6 应用机器学习（20002008 年） .................................. 24214.4 语法类型与语义分析 .......................................................24314.4.1 语法类型 ................................................................... 24314.4.2 语义分析和扩展语法 .................................................. 24314.5 处理数据与处理工具 .......................................................24414.5.1 统计NLP 语言数据集 ................................................. 24414.5.2 自然语言处理工具 ..................................................... 24414.5.3 自然语言处理技术难点 ............................................... 24414.6 语音处理 .......................................................................245VIII人工智能概论14.6.1 语音处理的发展 ......................................................... 24514.6.2 语音理解 .................................................................. 24614.6.3 语音识别 .................................................................. 24714.6.4 自然语言处理的应用 .................................................. 247附 录 各章作业参考答案 .................................................................... 257
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作为计算机科学的一个重要的研究与应用分支，人工智能曾经历几起几落，终于迎来了高速发展、硕果累累的大好局面。毫无疑问，一如当年的计算机、之后的网络、后来的云计算和大数据，今天，人工智能与这些主题一样，是每个高校学生必须关注、学习和重视的知识与现实。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术学科，它试图了解人类智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，可以想象，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，包括十分广泛的知识内容，从事这项工作的人必须了解计算机科学、心理学和哲学等学科知识。目前, 人工智能主要涉及的技术与应用包括大数据、知识表示、专家系统、机器学习、深度学习、机器人技术、图像识别和自然语言处理等方面。本书系统、全面地介绍了人工智能的相关基本观念与知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识与应用技术，也对自然语言处理、神经网络与深度学习等内容进行了拓展，更辅以实例作为思维与动手实践的学习支架，帮助读者打好学习人工智能的知识基础。每一个学习单元（模块）在编写时，都遵循下列五个要点：（1）以深入浅出的方式，引发学习者的自我学习兴趣。（2）介绍基本观念或解释原理，让学习者能切实理解和掌握人工智能的基本原理及相关应用知识。（3）提供浅显易懂的案例，配合计算机网络的多媒体呈现方式，善用学习金字塔的学习效能要求，让学习者运用可视化的多元学习方式，易学易懂。（4）思维与动手实践并进，让有了基本观念的学习者在思维与探究实作课程中练习。（5）每一章使用低认知负荷的自我评量题目，让学习者在自我成就中建构人工智能的基本观念与技术架构。结合课堂教学方法改革的要求，全书设计了课程教学过程，为每章都针对性地安排了导读案例、作业和思维与实训操作等环节，要求学生在PREFACE 前 言课前阅读导读案例，在课后阅读课文并完成相应的作业，在网络搜索浏览的基础上，延伸阅读，深入理解课程知识内涵。虽然已经进入电子时代，但我们仍然竭力倡导读书。为各章设计的作业其实并不难，学生只要认真阅读课文（知识准备），都能准确回答。并且，在书的附录部分给出了作业参考答案，供阅读者对比思考。在教学过程中，建议让学生自由组织（头脑风暴）学习小组，以小组讨论和个人思考相结合的形式积极参与，努力完成实训任务。本课程的教学进度设计见《课程教学进度表》，该表可作为教师授课参考和学生课程学习的概要。实际执行时，应按照教学大纲编排教学进度和校历中关于本学期节假日的安排，实际确定本课程的教学进度。本课程的教学评测可以从以下几个方面入手：（1）每章课文之前的导读案例。（2）每章课后的作业。（3）每章课后的思维与实训操作。（4）课程学习与实训总结。（5）平时考勤。（6）任课教师认为必要的其他考核方法。与本书配套的教学课件等文档可从中国铁道出版社有限公司网站www.tdpress.com51eds 的下载区下载，欢迎教师与作者交流并索取为本书教学配套的相关资料并交流：zhousu@qq.com，QQ ：81505050。本书是浙江安防职业技术学院2019 年度教材建设项目高职人工智能系列教材的成果之一。本书由周苏、王文任主编。本书的编写得到浙江安防职业技术学院、浙江商业职业技术学院、新疆理工学院、浙江大学城市学院等多所院校师生的支持，陈蒙、傅贤居、张大力、乔凤凤、蔡锦锦、钟佳妮等参与了本书的部分编写工作，在此一并表示感谢！编 者 2019年８月
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