人工智能導論
何友、李劭輝、李徵等
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2026-06-01
- 售價: $354
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302720045
- ISBN-13: 9787302720041
-
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Machine Learning
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商品描述
本書立足人工智能的範式轉變，聚焦前沿方法與實踐應用，對其理論、方法與應用場景進行系統梳理。全書共 8 章，依次涵蓋緒論、人工智能數學基礎、機器學習基礎、深度學習新方法、人工智能生成內容與大模型、智能體系統、人工智能實踐，以及人工智能前沿技術等核心內容。在內容展開上，本書以數學原理與機器學習理論為起點，循序漸進地過渡至深度學習的核心方法。在此基礎上，進一步對人工智能生成內容、大模型和智能體系統進行詳細闡述，並結合典型應用系統論述，引導讀者沿“基礎理論—核心方法—前沿應用”的邏輯脈絡逐層深入，進而構建系統完整的知識框架。在內容取舍上，本書對傳統人工智能基礎內容有所精簡，並面向人工智能的前沿發展方向重新梳理知識體系的底層邏輯，力求以準確、簡明的語言使讀者在理解現代人工智能核心原理的同時，掌握將前沿工具應用於實際場景的綜合能力。本書可作為高等院校理工農醫類本科生人工智能通識課程的教學用書，兼顧人文社科類研究生及部分專業本科生的人工智能通識課程教學需求。此外，本書也可供高等院校教師、科研工作者、工程技術人員，以及人工智能從業者、愛好者系統學習或閱讀參考。
作者簡介
何友：中國工程院院士、教授、博士研究生導師，1997年畢業於清華大學，獲通信與信息系統博士學位，曾留學德國。中共十七大代表，第十二屆全國政協委員，全國優秀教師。曾先後兼任CAAI/CIE/CCF/CAA/CIC/CSF/CICC/CSIG/IET Fellow，國務院學位委員會學科評議組成員，國家傑出青年科學基金評審委員會委員，國家自然科學基金委信息學部咨詢專家委員會委員，中國人工智能學會副理事長兼智能融合專業委員會主任委員，中國航空學會名譽副理事長兼信息融合分會主任委員，中國指揮與控制學會監事長等學術職務。主要研究領域為人工智能和信息融合。以第一完成人獲國家科學技術進步獎二等獎4項，國家教學成果獎一、二等獎各1項，獲各類省部級科學技術獎一等獎11項，獲授權發明專利和軟件著作權60余項。全國百篇優秀博士學位論文獲得者，在IEEE匯刊等發表重要論文260余篇，以第一作者出版著作7部，論著他引4萬余次。先後入選“百千萬人才工程”，榮獲何梁何利基金科學與技術進步獎、中國科協“求是傑出青年實用工程獎”、全國留學回國人員成就獎、山東省科學技術**獎等。
目錄大綱
目錄 IX
目錄
CONTENTS
第 1 章 緒論 ......................................................................................................................................... 1
1.1 人工智能源與流 .............................................................................................................................1
1.1.1 發展簡史 .............................................................................................................................1
1.1.2 前沿突破 .............................................................................................................................5
1.2 人工智能技術版圖..........................................................................................................................9
1.2.1 三大技術流派......................................................................................................................9
1.2.2 生成技術的興起 ................................................................................................................ 12
1.3 人工智能發展現狀........................................................................................................................ 13
1.3.1 人工智能成熟度曲線 ........................................................................................................ 13
1.3.2 挑戰與解決方案 ................................................................................................................ 17
本章小結 ............................................................................................................................................... 19
本章習題 ............................................................................................................................................... 19
參考文獻 ............................................................................................................................................... 20
第 2 章 人工智能數學基礎 ................................................................................................................ 22
2.1 引言 .............................................................................................................................................. 22
2.2 從計算到智能 ............................................................................................................................... 22
2.2.1 人工智能的統一語言 ........................................................................................................ 23
2.2.2 人工智能學習的三要素 .................................................................................................... 24
2.2.3 人工智能學習的基本框架 ................................................................................................. 26
2.3 回歸與分類問題 ........................................................................................................................... 26
2.3.1 回歸問題的定義 ................................................................................................................ 27
2.3.2 回歸問題的求解 ................................................................................................................ 28
2.3.3 分類問題的定義 ................................................................................................................ 28
2.3.4 分類問題的求解 ................................................................................................................ 29
2.4 優化理論與方法 ........................................................................................................................... 30
2.4.1 解析解與梯度下降法 ........................................................................................................ 30
2.4.2 非凸優化挑戰.................................................................................................................... 35
2.4.3 現代優化算法.................................................................................................................... 37
2.5 泛化與約束優化 ........................................................................................................................... 41
2.5.1 泛化與擬合 ....................................................................................................................... 42
CBDC_CBDC_CBDC_文前-02.indd 9 2026/6/14 0:27:07 X 人工智能導論
2.5.2 L1 正則化 .......................................................................................................................... 43
2.5.3 L2 正則化 .......................................................................................................................... 45
本章小結 ............................................................................................................................................... 46
本章習題 ............................................................................................................................................... 47
參考文獻 ............................................................................................................................................... 47
第 3 章 機器學習基礎 ........................................................................................................................ 49
3.1 引言 .............................................................................................................................................. 49
3.2 經典統計學習 ............................................................................................................................... 49
3.2.1 常用方法 ........................................................................................................................... 50
3.2.2 關鍵應用問題.................................................................................................................... 52
3.2.3 典型應用場景.................................................................................................................... 61
3.3 深度學習基礎 ............................................................................................................................... 64
3.3.1 範式躍遷 ........................................................................................................................... 64
3.3.2 多層感知機 ....................................................................................................................... 66
3.3.3 主流網絡結構.................................................................................................................... 72
3.4 強化學習基礎 ............................................................................................................................... 75
3.4.1 數理基礎 ........................................................................................................................... 76
3.4.2 策略優化核心.................................................................................................................... 81
3.4.3 多智能體強化學習 ............................................................................................................ 85
本章小結 ............................................................................................................................................... 87
本章習題 ............................................................................................................................................... 88
參考文獻 ............................................................................................................................................... 88
第 4 章 深度學習新方法 .................................................................................................................... 90
4.1 引言 .............................................................................................................................................. 90
4.2 深度學習新範式 ........................................................................................................................... 90
4.2.1 通用表示：自監督學習 .................................................................................................... 90
4.2.2 任務適配：模型遷移 ........................................................................................................ 96
4.2.3 邊端部署：模型輕量化 .................................................................................................... 99
4.3 深度學習訓練方法...................................................................................................................... 101
4.3.1 數據增廣 ......................................................................................................................... 101
4.3.2 分布式訓練 ..................................................................................................................... 105
4.3.3 混合精度訓練.................................................................................................................. 107
4.4 深度學習模型分析...................................................................................................................... 109
4.4.1 深度學習模型的黑箱屬性 ............................................................................................... 109
4.4.2 可解釋性與可視化 .......................................................................................................... 110
4.4.3 計算復雜度分析 .............................................................................................................. 115
本章小結 ............................................................................................................................................. 117
CBDC_CBDC_CBDC_文前-02.indd 10 2026/6/14 0:27:07 目錄 XI
本章習題 ............................................................................................................................................. 117
參考文獻 ............................................................................................................................................. 117
第 5 章 人工智能生成內容與大模型 ................................................................................................120
5.1 引言 ............................................................................................................................................ 120
5.2 生成式人工智能模型 .................................................................................................................. 120
5.2.1 生成對抗網絡.................................................................................................................. 121
5.2.2 變分自編碼器.................................................................................................................. 122
5.2.3 擴散模型 ......................................................................................................................... 125
5.2.4 自回歸模型 ..................................................................................................................... 127
5.3 生成式人工智能應用 .................................................................................................................. 129
5.3.1 文本驅動生成.................................................................................................................. 129
5.3.2 圖像驅動生成.................................................................................................................. 132
5.3.3 其他生成任務.................................................................................................................. 135
5.4 大語言模型 ................................................................................................................................. 137
5.4.1 從 Transformer 到大模型的架構創新 ............................................................................. 137
5.4.2 預訓練 - 指令微調 - 對齊新範式 ................................................................................... 140
5.4.3 提示工程與思維鏈 .......................................................................................................... 143
5.5 多模態大語言模型...................................................................................................................... 145
5.5.1 模型架構設計.................................................................................................................. 146
5.5.2 模型訓練策略體系 .......................................................................................................... 149
5.5.3 模型推理方法.................................................................................................................. 151
本章小結 ............................................................................................................................................. 153
本章習題 ............................................................................................................................................. 153
參考文獻 ............................................................................................................................................. 155
第 6 章 智能體系統 ...........................................................................................................................157
6.1 引言 ............................................................................................................................................ 157
6.2 智能體概述 ................................................................................................................................. 157
6.2.1 智能體的定義.................................................................................................................. 157
6.2.2 智能體的分類.................................................................................................................. 160
6.2.3 智能體與大語言模型 ...................................................................................................... 162
6.3 單智能體系統架構...................................................................................................................... 163
6.3.1 感知與狀態建模 .............................................................................................................. 163
6.3.2 推理與規劃 ..................................................................................................................... 165
6.3.3 決策與行動 ..................................................................................................................... 166
6.3.4 反饋與學習 ..................................................................................................................... 168
6.4 多智能體系統架構...................................................................................................................... 169
6.4.1 多智能體組織形式 .......................................................................................................... 170
CBDC_CBDC_CBDC_文前-02.indd 11 2026/6/14 0:27:07 XII 人工智能導論
6.4.2 角色分工與任務分配 ...................................................................................................... 171
6.4.3 智能體間通信協調 .......................................................................................................... 173
6.4.4 協作執行與沖突處理 ...................................................................................................... 175
6.5 智能體的典型應用...................................................................................................................... 175
6.5.1 編程輔助智能體 .............................................................................................................. 176
6.5.2 工作流型智能體 .............................................................................................................. 178
6.5.3 個人助理型智能體 .......................................................................................................... 181
本章小結 ............................................................................................................................................. 183
本章習題 ............................................................................................................................................. 184
參考文獻 ............................................................................................................................................. 187
第 7 章 人工智能實踐 .......................................................................................................................188
7.1 人工智能開發基礎...................................................................................................................... 188
7.1.1 人工智能實踐三要素 ...................................................................................................... 189
7.1.2 人工智能開發環境 .......................................................................................................... 191
7.1.3 人工智能開發工具箱 ...................................................................................................... 193
7.2 人工智能算法實踐...................................................................................................................... 194
7.2.1 統計學習算法實踐 .......................................................................................................... 194
7.2.2 深度學習算法實踐 .......................................................................................................... 199
7.2.3 強化學習算法實踐 .......................................................................................................... 205
7.2.4 大語言模型實踐 .............................................................................................................. 210
7.2.5 人工智能生成內容實踐 .................................................................................................. 213
7.3 人工智能實踐進階...................................................................................................................... 216
7.3.1 模型部署實踐.................................................................................................................. 216
7.3.2 算法競賽平臺實踐 .......................................................................................................... 221
7.3.3 行業實踐 ......................................................................................................................... 225
本章小結 ............................................................................................................................................. 227
本章習題 ............................................................................................................................................. 228
參考文獻 ............................................................................................................................................. 229
第 8 章 人工智能前沿技術 ...............................................................................................................230
8.1 引言 ............................................................................................................................................ 230
8.2 智能無人系統 ............................................................................................................................. 230
8.2.1 無人系統的概念 .............................................................................................................. 230
8.2.2 無人集群 ......................................................................................................................... 231
8.2.3 具身智能 ......................................................................................................................... 233
8.3 元宇宙 ........................................................................................................................................ 235
8.3.1 元宇宙支撐技術 .............................................................................................................. 235
8.3.2 元宇宙實踐 ..................................................................................................................... 237
CBDC_CBDC_CBDC_文前-02.indd 12 2026/6/14 0:27:07 目錄 XIII
8.4 人工智能驅動科學研究 .............................................................................................................. 239
8.4.1 人工智能驅動的科研新範式 ........................................................................................... 239
8.4.2 人工智能賦能基礎科學 .................................................................................................. 240
8.5 人工智能安全與隱私 .................................................................................................................. 242
8.5.1 對抗攻擊與防禦 .............................................................................................................. 242
8.5.2 數據隱私保護方法 .......................................................................................................... 244
8.6 人工智能倫理與治理 .................................................................................................................. 247
8.6.1 人工智能倫理與社會 ...................................................................................................... 247
8.6.2 人工智能全球治理框架 .................................................................................................. 251
8.7 通用人工智能發展路徑探析 ...................................................................................................... 254
8.7.1 通用人工智能能力討論 .................................................................................................. 254
8.7.2 技術路徑展望與分析 ...................................................................................................... 256
本章小結 ............................................................................................................................................. 256
本章習題 ............................................................................................................................................. 257
參考文獻 ............................................................................................................................................. 257
附錄 A 英漢縮寫對照表 ...................................................................................................................260
附錄 B 技術名詞解釋 .......................................................................................................................265
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