人工智能通識教程

目錄

第1章概述1

1.1什麼是人工智能3

1.1.1人工智能的定義3

1.1.2人工智能的類型4

 1.2人工智能的歷史4

1.2.1初期5

1.2.2機器學習的時代5

1.2.3深度學習的時代6

1.2.4人工智能的未來7

1.3人工智能的技術方向7

1.3.1主要技術方向7

1.3.2主要技術方向的變化11

1.4人工智能的發展趨勢11

1.4.1全球AI學術研究發展態勢11

1.4.2中外人工智能發展對比12

1.5章節總結14

1.6習題15第2章計算智能16

2.1計算智能概述16

2.2神經網絡17

2.2.1神經網絡的定義17

2.2.2神經網絡的結構19

2.3模糊系統19

2.3.1模糊系統原理19

2.3.2ifthen規則20

2.3.3模糊推理過程21

2.4進化計算22

2.4.1進化計算的定義22

2.4.2進化算法的重要性與主要應用場景24

2.4.3遺傳算法25

2.4.4蟻群算法26

2.4.5旅行商問題26

2.5章節總結28

2.6習題29第3章機器學習30

3.1監督式學習31

3.1.1監督式學習的定義31

3.1.2回歸問題31

3.1.3分類問題32

3.2無監督學習39

3.2.1無監督學習的分類與特點40

3.2.2無監督學習的應用場景41

3.2.3無監督學習的展望44

3.3深度學習44

3.3.1人工神經網絡發展史45

3.3.2神經元46

3.3.3分層46

3.3.4反向傳播47

3.3.5深度學習的常用模型48

3.4遷移學習51

3.4.1遷移學習的定義51

3.4.2遷移學習的適用場景53

3.5強化學習54

3.5.1強化學習的定義54

3.5.2強化學習的過程56

3.6章節總結58

3.7習題59第4章計算機視覺60

4.1圖像處理62

4.1.1圖像處理的基礎62

4.1.2 圖像處理的常用算法65

4.2模式識別66

4.2.1模式識別的定義66

4.2.2模式識別應用技術67

4.3圖像分類71

4.3.1圖像分類的方法71

4.3.2圖像分類的應用73

4.4目標檢測74

4.4.1目標檢測的基本概念74

4.4.2目標檢測的應用場景76

4.4.3目標檢測的常見算法77

4.5人臉識別77

4.6視頻分析80

4.6.1視頻分析的基本概念80

4.6.2視頻分析的應用場景81

4.6.3視頻分析的常見算法82

4.7章節總結83

4.8習題83第5章自然語言處理84

5.1語義分析84

5.1.1語義分析的基本概念84

5.1.2語義分析的主要應用場景86

5.2文本分類和情感分析88

5.2.1文本分類和情感分析的基本概念88

5.2.2文本分類和情感分析的應用場景與展望93

5.3智能問答95

5.3.1智能問答系統的基本概念95

5.3.2智能問答的應用與挑戰98

5.4聊天機器人102

5.4.1聊天機器人簡介102

5.4.2經典的聊天機器人103

5.4.3聊天機器人未來的發展趨勢106

5.5機器翻譯107

5.5.1機器翻譯的基本概念107

5.5.2機器翻譯的發展歷史108

5.5.3機器翻譯的基礎知識110

5.5.4關於機器翻譯的未來展望111

5.6大語言模型113

5.6.1大語言模型的介紹113

5.6.2大語言模型的原理117

5.6.3大語言模型的應用125

5.6.4模型設計和訓練125

5.7大語言模型之DeepSeek129

5.7.1DeepSeek介紹129

5.7.2DeepSeek為什麼火？132

5.7.3DeepSeek的核心技術133

5.7.4如何高效用好DeepSeek138

5.7.5DeepSeek大模型的應用場景141

5.7.6DeepSeek未來的發展方向142

5.8AI智能體144

5.8.1AI Agent的介紹144

5.8.2DeepSeek等推理模型對AI Agent的影響145

5.8.3AI Agent的行業現狀147

5.9章節總結151

5.10習題152第6章語音處理153

6.1語音識別153

6.1.1語音識別的基本概念153

6.1.2語音識別的應用場景156

6.2語音信號的基本概念158

6.2.1語音信號與音頻信號的區別158

6.2.2聲音的物理屬性158

6.2.3語音信號的數字化表示159

6.3語音特征提取160

6.3.1語音特征160

6.3.2語音特征的意義162

6.4語音處理的關鍵技術163

6.4.1語音合成163

6.4.2語音情感分析165

6.5語音助手166

6.5.1語音助手的歷史與定義166

6.5.2語音助手的未來發展前景166

6.6章節總結168

6.7習題168第7章知識認知與推理169

7.1邏輯推理169

7.1.1知識推理的概念169

7.1.2知識推理的應用170

7.1.3知識推理的方法170

7.2知識表示173

7.2.1知識表示的介紹173

7.2.2知識表示的幾種方法174

7.2.3知識表示的應用場景176

7.3搜索技術177

7.3.1搜索技術的介紹177

7.3.2搜索技術的常用算法179

7.3.3搜索技術的應用場景179

7.4知識圖譜181

7.4.1知識圖譜的基本概念181

7.4.2知識圖譜的常用算法181

7.4.3知識圖譜的應用場景182

7.5章節總結183

7.6習題184第8章機器人185

8.1機器人概述185

8.1.1什麼是機器人？185

8.1.2機器人分類185

8.1.3機器人的基本組成187

8.1.4人工智能在機器人中的應用187

8.1.5未來展望188

8.2機器人控制技術189

8.2.1機器人控制技術的基本概念189

8.2.2機器人控制架構189

8.2.3控制策略和算法190

8.2.4通信協議191

8.3機器人操作系統概述191

8.3.1什麼是機器人操作系統191

8.3.2ROS的系統分層結構192

8.4機器人智能應用195

8.5工業機器人196

8.5.1工業機器人的定義與分類196

8.5.2工業機器人的結構197

8.5.3工業機器人的控制方法198

8.5.4工業機器人的應用領域199

8.6無人駕駛199

8.6.1無人駕駛技術的原理200

8.6.2無人駕駛的應用領域200

8.7無人機202

8.7.1無人機的基本概念及分類203

8.7.2無人機的技術發展204

8.7.3無人機在人工智能領域的應用205

8.8章節總結206

8.9習題206第9章人工智能倫理與安全207

9.1人工智能倫理207

9.1.1人工智能可能導致失業問題207

9.1.2人工智能可能導致隱私問題208

9.1.3人工智能可能導致歧視性問題209

9.1.4人工智能可能導致道德問題209

9.2機器人倫理210

9.2.1機器人倫理引言210

9.2.2倫理問題的分類212

9.2.3機器人對人類的影響213

9.2.4機器人的道德地位214

9.3人工智能安全214

9.3.1人工智能安全的重要性214

9.3.2人工智能安全的挑戰215

9.3.3人工智能安全的解決方案216

9.3.4人工智能安全的未來發展218

9.4人工智能法律問題219

9.4.1人工智能在法律領域中的應用219

9.4.2人工智能對法律的挑戰219

9.4.3人工智能法律監管的現狀和趨勢220

9.4.4人工智能法律的發展趨勢223

9.5章節總結226

9.6習題226第10章人臉識別的應用227

10.1人臉門禁系統227

10.1.1人臉識別技術的基礎知識227

10.1.2人臉門禁系統的工作原理229

10.1.3人臉門禁系統的優勢與挑戰231

10.2性別情感識別232

10.2.1性別情感識別的意義232

10.2.2性別情感識別的技術方法233

10.2.3性別情感識別的應用場景234

10.2.4未來挑戰與展望234

10.3章節總結235

10.4習題235第11章智能家居應用236

11.1機器視覺應用238

11.1.1人臉識別238

11.1.2物體識別238

11.1.3行為識別239

11.1.4智能監控239

11.2智能語音應用240

11.2.1核心技術240

11.2.2發展歷程241

11.2.3智能家居中的應用場景246

11.2.4未來發展趨勢246

11.3智能雲服務應用247

11.3.1數據存儲與同步247

11.3.2高級功能支持247

11.3.3遠程控制與監控248

11.4章節總結248

11.5習題248第12章智能制造應用249

12.1機器人分揀應用250

12.1.1機器人分揀應用的基本原理250

12.1.2機器人分揀應用的場景250

12.1.3技術挑戰251

12.2機械臂動態避障252

12.2.1機械臂的基礎概念253

12.2.2機械臂動態避障的常用算法254

12.2.3機械臂動態避障的應用場景255

12.3三維視覺目標抓取255

12.3.1三維視覺目標抓取的具體過程255

12.3.2關鍵技術256

12.3.3應用場景257

12.3.4未來展望257

12.4章節總結258

12.5習題258第13章無人駕駛應用259

13.1車道線檢測260

13.1.1車道線檢測的常用算法260

13.1.2車道線檢測的技術難點261

13.2交通標誌識別262

13.2.1交通標誌識別的重要性262

13.2.2交通標誌識別的基本流程262

13.2.3主要技術263

13.2.4實際應用264

13.3自主定位和導航265

13.3.1定位方法265

13.3.2傳感器266

13.3.3地圖構建267

13.3.4路徑規劃269

13.4章節總結269

13.5習題270