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| 編輯推薦： |
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本书采用应用场景和应用项目双驱动策略，强调基础理论够用，突出活学活用和实用，并为学生进一步探索留出余地。全书共十章讲述12个应用场景，内容涵盖经典和现代人工智能的内容，涉及教学实训项目6个，全书以“搜索”“不确定性推理”“机器学习一、二”“人工智能的应用领域”为重点，通过实践带动理论学习。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍人工智能的基础知识、应用领域和发展方向，内容包括人工智能的基础算法、应用技巧和安全伦理等。本书共分11章，分别为绪论、人工智能的数学基础、搜索智能与优化策略、知识工程、确定性推理、不确定性推理、群智能算法与进化计算、机器学习、神经网络、人工智能的应用领域、人工智能的安全与伦理。本书内容全面，浅显易懂，案例丰富，注意跟踪相关技术的发展趋势和变化。本书注重基础知识的讲解，以培养人工智能的基本素养、思维和实践能力为主，在案例选择、内容安排以及讲解方式上都充分考虑高职院校教学特点，强调“问题导向”“项目驱动”等理念。本书既可作为高职院校信息类专业的教材和参考用书，也适合作为应用型本科信息类专业的教学参考用书，或者作为人工智能爱好者的入门书籍。
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| 關於作者： |
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吴旭军，1986年本科毕业于中南大学，1992年获得海军航空大学控制理论与应用工学硕士，从事计算机软件开发多年，对人工智能有多年研究。有25年教学经验，任教过多门软件专业课程。对高职教学有一定心得体会。
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| 目錄：
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目录
第1章绪论
1.1思维与智能
1.2强人工智能与弱人工智能
1.3识别适用人工智能解决的
问题
1.4人工智能的研究途径与研究
内容
1.5人工智能的历史、现状与
未来
本章小结
思考与练习
第2章人工智能的数学基础
2.1线性代数
2.1.1向量与矩阵
2.1.2向量运算
2.1.3矩阵的运算与特殊
类别的矩阵
2.2概率论
2.2.1随机试验、样本空间与
随机事件
2.2.2事件的概率
2.2.3条件概率
2.3统计学术语与常用公式
2.3.1期望与方差
2.3.2几种常见的概率分布
函数
2.4命题逻辑与谓词逻辑
2.4.1命题及命题逻辑
2.4.2谓词及谓词逻辑
2.4.3谓词公式
2.5博弈论
2.5.1博弈论概述
2.5.2博弈论示例
2.6运筹学
2.6.1线性规划
2.6.2动态规划
本章小结
思考与练习
第3章搜索智能与优化策略
3.1搜索与问题的状态空间表示
3.1.1搜索介绍
3.1.2问题的状态空间
表示
3.2状态空间的搜索过程与
策略
3.2.1关于搜索的几个
概念
3.2.2状态空间的一般搜索
过程
3.2.3爬山法
3.3启发式搜索与A*算法
3.3.1启发信息与估价
函数
3.3.2A*算法
3.4博弈树搜索与α β剪枝
3.4.1极大—极小搜索
过程
3.4.2α β剪枝
3.5蒙特卡罗树搜索与
AlphaGo
3.6搜索的复杂度问题
本章小结
思考与练习
第4章知识工程
4.1知识工程概述
4.1.1知识工程基本
概念
4.1.2知识系统与知识
图谱
4.2知识表示和知识表示方法
4.2.1知识表示
4.2.2知识表示方法
4.3基于规则的专家系统
4.3.1前向链接与后向链接
推理技术
4.3.2开发一个简易的专家
系统
4.4知识图谱
4.4.1知识图谱概述
4.4.2知识图谱构建的
关键技术与技术
结构
4.4.3知识存储
4.4.4知识加工
4.4.5知识更新
4.4.6知识图谱的应用
本章小结
思考与练习
第5章确定性推理
5.1确定性推理概述
5.1.1推理的方式与
种类
5.1.2推理的控制策略
5.2自然演绎推理
5.3归结演绎推理
5.3.1子句与子句集
5.3.2合一与替换原理
5.3.3鲁滨逊归结原理
5.3.4归结反演
5.3.5归结策略
本章小结
思考与练习
第6章不确定性推理
6.1不确定性推理概述
6.2概率统计方法
6.2.1经典概率方法
6.2.2逆概率方法
6.2.3主观贝叶斯方法
6.2.4可信度方法
6.2.5D S证据理论
6.3处理不确定性问题的图
方法
6.3.1贝叶斯信念网络
6.3.2马尔可夫链
6.3.3隐马尔可夫模型
6.4模糊推理
6.4.1模糊命题与
模糊集
6.4.2模糊逻辑与模糊
推理
本章小结
思考与练习
第7章群智能算法与进化计算
7.1群智能算法
7.1.1蚁群算法
7.1.2粒子群算法
7.2遗传算法
7.2.1遗传算法的基本
框架
7.2.2遗传算法应用
示例
7.2.3遗传编程
7.3生命游戏与基于社会的
学习
7.3.1生命游戏
7.3.2基于社会的学习
本章小结
思考与练习
第8章机器学习
8.1机器学习概述
8.2决策树学习
8.2.1决策树表示法
8.2.2ID3学习算法
8.2.3ID3算法的改进
8.3贝叶斯分类器
8.3.1贝叶斯公式概述与
极大似然估计
8.3.2朴素贝叶斯方法
8.3.3Jensen不等式和
EM算法
8.3.4贝叶斯网络
8.4统计学习理论
8.4.1小样本统计学习
理论
8.4.2支持向量机
8.4.3核函数
8.5聚类
8.5.1聚类问题
8.5.2聚类方法
8.6特征选择与表示学习
8.6.1特征提取与选择
8.6.2主成分分析
8.6.3表示学习
8.6.4归纳学习及应用
案例
8.7其他学习方法
8.7.1K 近邻算法
8.7.2强化学习
8.7.3线性回归模型
本章小结
思考与练习
第9章神经网络
9.1神经网络概述
9.1.1人脑神经系统
9.1.2神经元与神经
网络
9.1.3人工神经网络的研究
内容
9.2前馈神经网络
9.2.1感知器学习规则
9.2.2增量学习
9.2.3反向传播算法
9.2.4竞争学习
9.3反馈神经网络
9.3.1循环神经网络
9.3.2记忆网络
9.4深度学习
9.4.1深度学习简介
9.4.2卷积神经网络
本章小结
思考与练习
第10章人工智能的应用领域
10.1模式识别
10.1.1模式识别的基本
问题
10.1.2图像识别
10.1.3人脸识别
10.1.4语音识别
10.2自然语言处理
10.3多智能体
10.3.1智能体与多智能体
系统
10.3.2多智能体系统的
学习与协作
10.3.3智能机器人
10.4数据工程
10.4.1大数据与人工
智能
10.4.2数据分析与
挖掘
本章小结
第11章人工智能的安全与伦理
11.1人工智能与生物智能
11.2人工智能的安全与伦理
问题
附录A实训环境安装与使用
A.1Java、Python语言开发
环境
A.2基于百度AI开放平台的
开发环境搭建与使用
A.2.1PaddlePaddle的
安装与使用
A.2.2PaddlePaddle开发
组件介绍
A.2.3使用PaddlePaddle
开发本地应用的
步骤
A.3通过百度AI开放平台
使用智能服务
A.3.1百度AI开放
平台
A.3.2AI Studio
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
人工智能的蓬勃发展给人们的生活带来巨大改变，为社会和经济发展注入动力。人工智能已经成为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、推动经济增长的重要保障，人工智能也为社会治理提供了全新的技术和思路。
人工智能是一个正在高速发展的学科，过去一些对于人工智能的认知，在最近几年发生了根本性的变化，人工智能带来的突破是以前从未有过的，因此对人工智能的教育也需要进行不断创新，这一点对高职教育尤其重要。作为一本面向高职信息类专业学生的以人工智能基础为教学目标的教材来说，本书首先确立了教材内容的几个方面，即尽可能让学生了解得全面一些，在典型算法上让学生理解得深入一些，在部分场景上让学生应用得灵活一些。
基于以上思想，本书旨在为高职院校计算机相关专业的学生提供比较全面的人工智能基础知识，包括基础算法知识、实战开发技巧和应用案例等，培养学生具有人工智能思维和实战技能，帮助学生活用人工智能知识，力争做到理论知识“必需、够用”。同时，本书通过简单的案例讲解人工智能背后复杂的机制，由浅入深，帮助学生举一反三，在有限的学习时间中洞查人工智能领域的星辰大海。同时，本书充分考虑了高职教育的特点，重视以“问题驱动”“任务驱动”为导向，图文并茂。除经典内容外，本书还对当前新技术进行了相关介绍，使学生对人工智能技术的来龙去脉更加清晰。
学生通过本课程的学习，将为后续深造打下坚实基础。在学习本课程之前，学生至少需要学习Java、C#、Python等语言中的
一门，并且对该语言的开发环境熟练掌握。本书共分11章，建议108课时完成，以下是课时具体分布建议。
章序号
章 节 名 称
建 议 课 时
1
绪论
4
2
人工智能的数学基础
10
3
搜索智能与优化策略
18
4
知识工程
8
5
确定性推理
6
6
不确定性推理
12
7
群智能算法与进化计算
12
8
机器学习
18
9
神经网络
12
10
人工智能的应用领域
6
11
人工智能的安全与伦理
2
课时合计
108
本书由吴旭军任主编，王枚、于坤、亓法欣、王韶霞任副主编，
烟台云腾数字科技有限公司、山东海岳网络工程公司为本书的编写提供了支持。本书提供习题集、教学PPT、实例代码等供
教师和学生下载参考。
由于编者水平有限，书中不妥之处在所难免，恳请读者批评指正。
编者2025年6月
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