本書共13章，主要分為兩篇：基礎理論篇和實踐應用篇，旨在系統(tǒng)全面地介紹人工智能的基礎知識和實踐案例。本書主要內容涵蓋從基礎算法（如搜索算法、約束滿足問題）到高階的機器學習、深度學習和強化學習理論，并深入探討了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡和圖神經(jīng)網(wǎng)絡等重要神經(jīng)網(wǎng)絡架構。書中還介紹了智能計算方法，如遺傳算法和粒子群算法。此外，本書部分章節(jié)展示了支持向量機、目標檢測和強化學習的實際應用案例，也討論了無人駕駛、精準營銷等當今熱門應用領域。本書的初衷是向讀者介紹人工智能的基礎理論和實踐應用，使他們能夠深入了解這一領域的核心概念和技術。通過本書，學生能夠系統(tǒng)了解人工智能領域的最新理論和技術，并具備將理論轉化為實踐的能力，為未來的科研創(chuàng)新奠定堅實基礎。本書適合作為高等院校計算機科學、自動化、信息技術、智能制造等相關專業(yè)本科生和研究生的教材，同時也可供從事人工智能技術開發(fā)、智能系統(tǒng)設計及大數(shù)據(jù)分析的技術人員參考。本書通過理論知識與應用實踐的結合，不僅能幫助學生理解人工智能的基礎理論知識，還能夠培養(yǎng)他們創(chuàng)新和解決實際問題的能力。
本書通過理論知識與應用實踐的結合，不僅能幫助學生理解人工智能的基礎理論知識，還能夠培養(yǎng)他們創(chuàng)新和解決實際問題的能力。
人工智能（AI）是當今世界最為引人矚目的技術領域之一，其已經(jīng)深刻地改變了人們的生活方式、工作方式以及社會結構。從智能手機上的語音助手到自動駕駛汽車，再到智能推薦系統(tǒng)和醫(yī)療診斷，人工智能正在以驚人的速度和廣度滲透到人們的日常生活中。在這個快速發(fā)展的領域中，理解其基礎原理和應用實踐變得尤為重要。在基礎理論篇中，本書將深入探討機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習、智能計算等核心理論，并介紹監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的基本原理，以及常見的算法，如最小二乘法、決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。此外，本書還將討論人工神經(jīng)網(wǎng)絡的各種類型，以及強化學習在智能體和環(huán)境之間進行學習和決策的方法。這些理論知識將為學生提供深入了解人工智能背后機制的基礎。在實踐應用篇中，本書將通過豐富的案例和實踐經(jīng)驗，帶領讀者走進無人駕駛、精準營銷、工業(yè)智能、智能醫(yī)療、智慧農業(yè)、智能翻譯等應用場景，深入了解人工智能在不同領域的應用和發(fā)展趨勢。通過深入淺出的講解和圖文并茂的展示，希望學生能夠輕松理解人工智能技術的復雜性，同時也能夠領略到其帶來的巨大潛力和影響。本書的目標是為廣大學生提供一本系統(tǒng)全面的人工智能基礎教材，既適合初學者快速入門，又能夠滿足專業(yè)人士深入研究的需求。相信通過本書的學習，學生將能夠更好地理解和應用人工智能技術，為構建智能化的未來做出貢獻。在這個充滿挑戰(zhàn)和機遇的時代，讓我們一起探索人工智能的奧秘，開啟智能時代的新篇章。
高等院校教師
第1章導論和概述11人工智能的概念12人工智能的發(fā)展歷史13人工智能的應用領域14人工智能的挑戰(zhàn)和機遇15本章小結16習題第2章機器學習21監(jiān)督學習22無監(jiān)督學習23本章小結24習題第3章深度學習31卷積神經(jīng)網(wǎng)絡32循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡33生成對抗網(wǎng)絡34圖神經(jīng)網(wǎng)絡35本章小結36習題第4章強化學習41引言42強化學習基本模型和原理43馬爾可夫決策過程44強化學習主要算法45強化學習發(fā)展趨勢46本章小結47習題第5章智能計算51最優(yōu)化問題52計算復雜性及NP理論53智能計算基礎理論54遺傳算法55蟻群優(yōu)化算法56粒子群優(yōu)化算法57本章小結58習題第6章人工智能大模型61大模型概述62Transformer63生成式預訓練64GPT系列模型65本章小結66習題實踐應用篇第7章無人駕駛71無人駕駛概述72無人駕駛技術基礎73無人駕駛技術發(fā)展與應用74本章小結75習題第8章精準營銷81背景和目的82方法和數(shù)據(jù)來源83精準營銷概述84抖音智能推薦在精準營銷中的應用85精準營銷的挑戰(zhàn)與未來展望86本章小結87習題第9章工業(yè)智能91工業(yè)智能內涵92工業(yè)智能關鍵技術93工業(yè)智能應用場景94本章小結95習題第10章智能醫(yī)療101智能醫(yī)療概述102智能醫(yī)療發(fā)展及現(xiàn)狀103智能醫(yī)療應用場景104本章小結105習題第11章智慧農業(yè)111智慧農業(yè)概述112智慧農業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀113智慧農業(yè)應用場景114本章小結115習題第12章智能翻譯121智能翻譯概述122智能翻譯發(fā)展及現(xiàn)狀123智能翻譯應用場景124本章小結125習題第13章應用案例131基于機器視覺的水稻病害識別研究132基于面向對象注意力機制的無人機農情圖像顏色校正算法研究133基于CNNTransformer的農業(yè)病蟲害識別
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