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| 編輯推薦： |
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1.一本融合人工智能相关理论与方法、人工智能技术实现的系统化图书； 2.从交叉学科层面、进化历史层面、哲学思想层面、社会发展层面、工程技术层面等不同纬度深入解析； 3.作者长期从事人工智能导论、原理与方法的课程教学，主要研究领域涉及类脑计算、自然计算、智能机器人、视觉智能与认知智能等； 4.内容全面且深入浅出，满足新工科建设、传统理工科和非理工科专业的通识课教学需求； 5.拒绝泛泛而谈，PPT、指导方案、视频和各类拓展资源，让您事半功倍。
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| 內容簡介： |
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本书较全面地介绍了目前人工智能的主流概念、理论、方法、技术及应用等内容。全书共12章，首先介绍了智能的定义以及人工智能的定义、历史、实现方法、研究内容与发展趋势；其次介绍了人工智能的哲学观以及脑科学的相关概念与基础知识；再次在人工智能的方法与技术方面，介绍了人工神经网络，机器学习的基本方法与原理，以及感知智能、认知智能、语言智能、机器人（行为智能）、混合智能、类脑计算等人工智能技术；*后介绍了人工智能伦理与法律的相关概念和知识。 本书可作为高等院校人工智能、大数据、机器人工程等新工科专业以及计算机科学与技术、电子科学与技术、控制工程与科学、智能科学与技术、机械、数学等传统理工科专业的本科生与研究生的课程教材，也可供哲学、经贸、管理、金融、财会、法律、文学等非理工科专业的学生学习使用，还可作为从事自然科学、社会科学以及人工智能交叉学科研究的科研人员、学者及爱好者的参考用书。
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| 關於作者： |
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【莫宏伟】 哈尔滨工程大学工学博士、教授，类脑计算与人工智能研究中心主任，全国高校人工智能与大数据创新联盟常务理事，黑龙江省高等教育学会人工智能教育专业委员会理事长。长期从事人工智能导论、原理与方法的课程教学工作，主要研究领域涉及类脑计算、自然计算、智能机器人、视觉智能与认知智能等。完成国家自然科学基金、国防科学技术预先研究基金等项目20余项，发表论文80余篇，出版专著6部，教材2部，授权发明专利8项。 【徐立芳】 哈尔滨工程大学模式识别与智能系统工学博士，哈尔滨工程大学工程训练中心（国家级实验教学示范中心）电器技术实验室负责人，长期从事智能控制、工业自动化技术方面的教学与科研工作，主要研究领域涉及智能系统、机器人、神经网络与机器学习、电机控制、进化计算等。
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| 目錄：
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01 绪论 1
1.0 学习导言 2
1.1 生命与智能 2
1.1.1 什么是智能 4
1.1.2 图灵测试与人工智能 5
1.1.3 人工智能图谱 9
1.2 人工智能的历史 11
1.2.1 第 一阶段：初创时期（1936年1956年） 11
1.2.2 第二阶段：形成时期（1957年1969年） 13
1.2.3 第三阶段：发展时期（1970年1992年） 14
1.2.4 第四阶段：大突破时期（1993年至今） 16
1.3 人工智能学科交叉与融合 19
1.4 人工智能实现方法 20
1.4.1 传统实现方法 20
1.4.2 数据驱动方法 22
1.5 人工智能主要研究内容 24
1.5.1 计算智能 24
1.5.2 感知智能 25
1.5.3 认知智能 25
1.5.4 行为智能 26
1.5.5 群体智能 27
1.5.6 混合智能 27
1.5.7 情感智能 28
1.5.8 类脑智能 28
1.5.9 人工智能伦理与法律 29
1.6 人工智能发展趋势 29
1.7 本书主要学习内容 33
1.8 本章小结 34
1.9 习题 34
02 人工智能的哲学观 35
2.0 学习导言 36
2.1 从哲学角度理解人工智能 36
2.1.1 与人工智能有关的哲学概念 36
2.1.2 与人工智能有关的主要哲学分支 41
2.1.3 大历史观智能进化 43
2.1.4 人工智能的本质 44
2.2 人工智能局限性的认识 45
2.2.1 弱人工智能与人类心智的差距 46
2.2.2 影响强人工智能实现的主要因素 48
2.3 科幻影视作品中的人工智能 50
2.3.1 早期科幻影视作品中的人工智能 50
2.3.2 现代科幻影视作品中的人工智能 51
2.4 本章小结 53
2.5 习题 53
03 脑科学基础 55
3.0 学习导言 56
3.1 大脑的初步认识 56
3.2 脑神经系统 57
3.2.1 脑神经组织 57
3.2.2 神经元与信息传递 59
3.2.3 大脑皮层 63
3.3 脑的视觉与信息处理机制 65
3.3.1 脑的视觉结构 65
3.3.2 视觉皮层区域 66
3.4 脑的记忆与信息处理机制 67
3.5 脑的学习机制 68
3.6 脑功能新发现 69
3.6.1 大脑导航功能 69
3.6.2 大脑孕周发育 71
3.7 本章小结 71
3.8 习题 71
04 人工神经网络 73
4.0 学习导言 74
4.1 如何构建人工神经网络 74
4.1.1 神经元模型 74
4.1.2 感知器模型 76
4.2 神经网络的训练反向传播算法 80
4.3 生成深度神经网络 83
4.3.1 生成模型受限玻尔兹曼机 83
4.3.2 深度生成模型深度置信网络 85
4.4 卷积神经网络原理 86
4.4.1 稀疏连接与全连接 87
4.4.2 权值共享与特征提取 87
4.4.3 卷积层 88
4.4.4 池化层 89
4.4.5 全连接层 90
4.4.6 CNN算法 91
4.5 循环神经网络 93
4.6 长短时记忆网络 94
4.7 本章小结 95
4.8 习题 96
05 机器学习 97
5.0 学习导言 98
5.1 机器学习能否实现机器智能 98
5.2 机器学习的类型和应用 99
5.3 监督学习与无监督学习 101
5.3.1 支持向量机 101
5.3.2 k-最近邻分类 102
5.3.3 朴素贝叶斯分类器 103
5.3.4 集成分类Bagging算法、随机森林算法与Boosting算法 104
5.3.5 k-均值聚类算法 107
5.4 深度学习 107
5.4.1 浅层学习与深度学习 107
5.4.2 深度学习框架 109
5.4.3 深度学习的应用图像描述 110
5.5 强化学习 112
5.5.1 能够自适应学习的BRETT机器人 112
5.5.2 强化学习的应用 113
5.6 迁移学习 114
5.7 机器创造 116
5.8 本章小结 119
5.9 习题 119
06 感知智能 121
6.0 学习导言 122
6.1 数字图像处理技术 122
6.1.1 灰度直方图校正 123
6.1.2 图像的平滑处理 124
6.1.3 图像的边缘检测 124
6.1.4 图像的锐化 125
6.1.5 图像的分割 126
6.1.6 图像的特征提取与Haar算法 126
6.1.7 图像分析 127
6.2 计算机视觉与机器视觉 129
6.3 模式识别与图像分类 131
6.3.1 模式识别方法 131
6.3.2 模式识别过程 132
6.3.3 图像分类 133
6.4 人脸识别 133
6.4.1 人脸识别技术的发展 134
6.4.2 人脸识别系统及其实现方法 134
6.5 深度学习在目标检测与识别中的应用 137
6.6 无人驾驶汽车的环境感知 139
6.7 本章小结 142
6.8 习题 142
07 认知智能 143
7.0 学习导言 144
7.1 逻辑推理 144
7.1.1 命题与推理 144
7.1.2 推理的类型 145
7.1.3 模糊推理 148
7.2 知识表示 149
7.2.1 谓词逻辑表示法 149
7.2.2 语义网络表示法 152
7.3 搜索技术 154
7.3.1 盲目搜索 155
7.3.2 启发式搜索 155
7.3.3 蒙特卡罗树搜索算法 158
7.4 知识图谱 159
7.4.1 知识图谱与认知智能 160
7.4.2 知识图谱基本技术 161
7.4.3 知识图谱架构 163
7.5 认知计算 165
7.6 本章小结 167
7.7 习题 167
08 语言智能 169
8.0 学习导言 170
8.1 语言与认知 170
8.2 自然语言处理 171
8.2.1 自然语言理解的源起 171
8.2.2 自然语言处理的功能应用 172
8.2.3 自然语言处理技术 173
8.3 智能问答系统 177
8.4 聊天机器人 178
8.4.1 聊天机器人的分类 179
8.4.2 聊天机器人的自然语言理解 180
8.5 语音识别 181
8.5.1 语音识别系统 181
8.5.2 语音识别的过程 182
8.6 机器翻译 183
8.6.1 机器翻译原理与过程 184
8.6.2 通用翻译模型 186
8.7 本章小结 187
8.8 习题 187
09 机器人 189
9.0 学习导言 190
9.1 机器人与行为智能 190
9.1.1 行为主义载体机器人 190
9.1.2 机器人的基本组成 192
9.1.3 智能机器人 194
9.2 工业机器人 195
9.3 移动机器人 198
9.4 无人飞行器 201
9.5 水下机器人 203
9.6 太空机器人 204
9.7 人形机器人 207
9.8 机器动物 208
9.9 软体机器人 212
9.10 微型机器人 213
9.11 群体机器人 215
9.12 认知发展机器人 217
9.13 本章小结 218
9.14 习题 218
10 混合智能 219
10.0 学习导言 220
10.1 混合智能的基本形态与实现 220
10.2 脑机接口 221
10.2.1 脑机接口工作原理 222
10.2.2 可探测识别的脑电波信号 223
10.2.3 侵入式脑机接口 225
10.2.4 非侵入式脑机接口 227
10.2.5 脑机接口应用 228
10.3 可穿戴混合智能 229
10.3.1 可穿戴传感器与电子文身 230
10.3.2 可穿戴神经刺激混合智能 231
10.4 可植入混合智能 232
10.4.1 电子识别芯片 232
10.4.2 人造感觉神经 233
10.5 外骨骼混合智能 234
10.6 动物混合智能 235
10.7 人体增强 237
10.8 本章小结 238
10.9 习题 238
11 类脑计算 239
11.0 学习导言 240
11.1 类脑计算基础 240
11.1.1 冯诺依曼结构计算机的局限 241
11.1.2 类脑计算机 242
11.1.3 类脑计算研究内容与方法 242
11.2 类脑计算基础 243
11.2.1 神经形态计算 243
11.2.2 神经形态类脑芯片 244
11.2.3 神经形态类脑计算机 245
11.3 基于忆阻器的类脑计算 249
11.3.1 忆阻器原理 249
11.3.2 忆阻器芯片 250
11.4 人工大脑 251
11.4.1 人工大脑的基本单元 251
11.4.2 仿脑模型 253
11.4.3 虚拟大脑 254
11.4.4 深度学习脑功能模拟 256
11.5 非神经形态智能芯片 258
11.6 本章小结 260
11.7 习题 260
12 人工智能伦理与法律 261
12.0 学习导言 262
12.1 电车难题引发的人工智能道德困境 262
12.2 人工智能技术引发的社会问题 264
12.3 人工智能伦理的定义 266
12.4 弱人工智能伦理与强人工智能伦理 267
12.4.1 弱人工智能伦理问题 267
12.4.2 强人工智能伦理问题 270
12.5 机器人伦理问题与基本原则 272
12.5.1 机器人伦理问题 272
12.5.2 机器人伦理的基本原则 273
12.6 军事人工智能伦理问题 274
12.7 人工智能伦理规范 276
12.8 人工智能法律问题 278
12.8.1 人工智能引发的法律问题 278
12.8.2 人工智能的法律主体和法律人格问题 279
12.9 本章小结 281
12.10 习题 281
参考文献 283
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