人工智能通識(微課版)
馬曉燕
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2026-05-01
- 定價: $419
- 售價: $418
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302713804
- ISBN-13: 9787302713807
-
相關分類:
Machine Learning
下單後立即進貨 (約4週~6週)
商品描述
"《人工智能通識(微課版)》系統介紹了人工智能領域的核心理論與關鍵技術，全面展現了從基礎概念到前沿應用的人工智能知識體系。本書共分7章，涵蓋了人工智能概述、人工智能的應用、機器學習技術、深度學習技術、大語言模型概述、智能體與具身智能、AIGC應用與實踐等內容。 本書結構清晰，案例豐富，與書中內容同步的教學視頻可供讀者隨時掃碼學習，讀者可掃描案例旁邊的二維碼在線觀看教學視頻。本書既註重基礎理論的系統性，又突出技術發展的前沿性，可作為高等院校和培訓機構的人工智能相關課程的授課教材，也可供廣大科技工作者和對人工智能感興趣的讀者自學使用。 本書配套的電子課件和素材文件可以通過掃描前言中的二維碼獲取。讀者掃描正文中的二維碼可以觀看教學視頻。"
目錄大綱
目 錄
第 1 章 人工智能概述 1
1.1 什麼是人工智能 1
1.1.1 人工智能的概念 1
1.1.2 人工智能的類型 2
1.1.3 人工智能的特性 5
1.2 人工智能的發展歷程 11
1.2.1 圖靈測試 11
1.2.2 人工智能的誕生 12
1.2.3 人工智能的3次發展浪潮 12
1.2.4 生成式人工智能的興起 14
1.3 人工智能的研究內容 16
1.3.1 計算智能 16
1.3.2 感知智能 17
1.3.3 認知智能 18
1.3.4 行為智能 18
1.3.5 群體智能 19
1.3.6 混合智能 20
1.3.7 情感智能 21
1.3.8 類腦智能 24
1.4 人工智能的關鍵技術 25
1.4.1 機器學習 25
1.4.2 知識圖譜 25
1.4.3 人機智能交互 28
1.4.4 自然語言處理 30
1.4.5 計算機視覺 31
1.4.6 生物特征識別 33
1.5 本章小結 35
1.6 習題 36
第 2 章 人工智能的應用 37
2.1 智能制造 37
2.1.1 輔助設計 38
2.1.2 工業仿真 39
2.1.3 智能排產 39
2.1.4 質量管理 40
2.1.5 設備管理 42
2.1.6 智慧物流 43
2.1.7 生產線自動化 44
2.2 醫療健康 45
2.3 金融行業 46
2.4 智慧城市 48
2.4.1 城市生命線維護 49
2.4.2 城市交通管理 49
2.4.3 城市安全治理 50
2.5 智能客服 50
2.6 本章小結 53
2.7 習題 54
第 3 章 機器學習技術 55
3.1 什麼是機器學習 55
3.2 機器學習的研究對象 56
3.3 機器學習的主要任務 56
3.3.1 分類 56
3.3.2 回歸 57
3.3.3 聚類 58
3.3.4 降維 60
3.4 機器學習的方法 62
3.4.1 有監督學習 62
3.4.2 無監督學習 63
3.4.3 半監督學習 65
3.4.4 強化學習 66
3.4.5 自監督學習 68
3.5 機器學習的工作流程 71
3.5.1 問題定義與數據探索 72
3.5.2 數據預處理 73
3.5.3 模型構建與訓練 74
3.5.4 模型評估與結果分析 74
3.5.5 模型部署與應用 75
3.6 機器學習的三大要素 75
3.6.1 模型 76
3.6.2 策略 77
3.6.3 算法 79
3.7 本章小結 84
3.8 習題 84
第 4 章 深度學習技術 87
4.1 什麼是深度學習 87
4.2 深度學習與機器學習的區別 88
4.3 深度學習的核心技術 89
4.3.1 Transformer架構 90
4.3.2 預訓練大模型 95
4.3.3 預訓練大模型的閉源與開源 98
4.4 深度學習的科研應用 101
4.4.1 AlphaFold的革命性突破 102
4.4.2 AlphaFold的技術實現 104
4.4.3 AlphaFold的影響與應用 106
4.5 本章小結 107
4.6 習題 107
第 5 章 大語言模型概述 109
5.1 什麼是大語言模型 109
5.1.1 大語言模型的功能 109
5.1.2 大語言模型的特點 110
5.1.3 大語言模型的應用模式 111
5.1.4 人工智能和大語言模型的關系 113
5.2 主流大語言模型 113
5.2.1 國外大語言模型 113
5.2.2 國內大語言模型 115
5.3 大語言模型的智能實現 117
5.3.1 大語言模型的重要概念 117
5.3.2 註意力機制 123
5.4 大語言模型的工程實現 129
5.4.1 規模擴展 129
5.4.2 數據工程 131
5.4.3 大語言模型的能力層級 132
5.5 大語言模型的應用開發技術 133
5.5.1 大語言模型的應用模式 133
5.5.2 大語言模型的微調技術 136
5.5.3 檢索增強生成(RAG) 139
5.6 大語言模型的評估 144
5.6.1 模型評估面臨的挑戰 144
5.6.2 模型評估的標準 145
5.6.3 模型評估的分類 146
5.7 本章小結 147
5.8 習題 147
第 6 章 智能體與具身智能 149
6.1 智能體 149
6.1.1 什麼是智能體 150
6.1.2 智能體的應用場景與優勢 151
6.1.3 智能體的關鍵特征 152
6.1.4 智能體的分級 153
6.1.5 智能體的組成與工作原理 154
6.1.6 智能體的核心技術與典型產品 155
6.1.7 智能體的發展前景 156
6.2 具身智能 157
6.2.1 什麼是具身智能 157
6.2.2 具身智能和智能體的關系 158
6.2.3 具身智能的核心技術 159
6.2.4 具身智能的應用領域 160
6.2.5 人形機器人 162
6.3 本章小結 163
6.4 習題 164
第 7 章 AIGC應用與實踐 165
7.1 認識AIGC 165
7.1.1 AIGC的概念與特點 165
7.1.2 從人工智能到AIGC 166
7.1.3 大模型與AIGC的關系 167
7.2 AIGC內容生成 168
7.2.1 內容生成的種類 168
7.2.2 內容生成的工具 172
7.2.3 行業應用領域 175
7.3 AIGC與文本類寫作 178
7.3.1 AIGC的寫作流程 178
7.3.2 認識提示詞 179
7.3.3 提示詞的設計原則 179
7.3.4 提示詞優化方法 180
7.3.5 文本類寫作案例解析 181
7.4 AIGC與高效辦公 185
7.4.1 文檔內容創作與編輯 185
7.4.2 表格數據處理 187
7.4.3 智能PPT演示文稿 189
7.5 AIGC與圖像處理 191
7.5.1 文本到圖像的生成 191
7.5.2 圖像到圖像的轉換 195
7.5.3 AIGC在設計行業中的應用 197
7.6 AIGC與音頻編輯 202
7.6.1 AIGC在語音類的應用 202
7.6.2 使用魔音工坊生成語音 203
7.6.3 使用剪映專業版進行AI配音 204
7.7 AIGC與視頻創作 207
7.7.1 AIGC在視頻類的應用 207
7.7.2 使用剪映專業版生成視頻 207
7.8 AIGC與新媒體運營 210
7.8.1 新媒體運營內容的創作與編輯 210
7.8.2 AIGC在新媒體運營中的應用 211
7.8.3 使用AIGC編寫媒體宣傳文案 212
7.8.4 使用AIGC抓取熱點和分析趨勢 213
7.9 AIGC與程序設計 214
7.9.1 AIGC在輔助編程中的應用 214
7.9.2 使用AIGC輔助編寫代碼 215
7.9.3 使用AIGC輔助註釋代碼 217
7.10 本章小結 220
7.11 習題 220
