目錄(84章)
倒序
- 封面
- 版權頁
- 作者簡介
- 插圖
- 前言
- 板塊一 漲知識——人工智能基礎理論
- 第1章 人工智能概述
- 1.1 什么是人工智能
- 1.2 人工智能發展史
- 1.3 大模型時代下的人工智能
- 1.4 人工智能倫理與規范
- 1.5 人工智能技術展望
- 1.6 小結
- 參考文獻
- 第2章 知識推理與問題求解
- 2.1 知識表示
- 2.2 知識推理
- 2.3 搜索求解
- 2.4 博弈論
- 2.5 小結
- 參考文獻
- 第3章 機器學習基礎
- 3.1 機器學習概述
- 3.2 經典算法
- 3.3 模型評估與選擇
- 3.4 當代機器學習概述
- 3.5 小結
- 參考文獻
- 第4章 深度學習
- 4.1 從感知機到深度神經網絡
- 4.2 深度學習中的優化與學習
- 4.3 深度學習框架
- 4.4 卷積神經網絡
- 4.5 序列到序列模型
- 4.6 Transformer模型
- 4.7 深度生成模型
- 4.8 小結
- 參考文獻
- 第5章 強化學習
- 5.1 強化學習基礎
- 5.2 經典強化學習方法
- 5.3 深度強化學習
- 5.4 強化學習的應用
- 5.5 小結
- 參考文獻
- 板塊二 開眼界——人工智能應用實踐
- 第6章 智能之眼——視覺感知
- 6.1 計算機視覺及其發展史
- 6.2 圖像增強
- 6.3 圖像分類
- 6.4 目標檢測
- 6.5 圖像分割
- 6.6 三維視覺
- 6.7 小結
- 參考文獻
- 第7章 智能之軀——具身智能
- 7.1 具身智能概述
- 7.2 具身智能的核心技術
- 7.3 具身智能的典型應用
- 7.4 具身智能的發展前沿與展望
- 7.5 小結
- 參考文獻
- 第8章 AI衛士——智慧醫療
- 8.1 智慧醫療概述
- 8.2 智慧醫療的應用
- 8.3 智慧醫療面臨的挑戰與前景
- 8.4 小結
- 參考文獻
- 第9章 AI助手——智慧生活
- 9.1 智慧生活概述與人工智能實現
- 9.2 智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手
- 9.3 “食”悅智融——智慧農業與食品安全
- 9.4 樂享智“住”——智能家居與智慧社區
- 9.5 智“行”天下——交通大數據與自動駕駛
- 9.6 小結
- 參考文獻
- 第10章 人工智能前沿
- 10.1 大模型的興起與演進
- 10.2 生成式人工智能
- 10.3 AI for Science
- 10.4 小結
- 參考文獻
- 內容簡介
- 封底 更新時間：2025-08-07 15:34:53
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