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| 編輯推薦： |
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本书为人工智能通识课教材，内容安排合理，讲解清晰易懂，配套资源丰富，方便教与学。
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| 內容簡介： |
本书首先概述人工智能的基本概念、研究内容、研究途径与方法、分支领域与研究方向、应用前景、历史沿革、现状与趋势等，勾画了人工智能学科的总体架构； 然后简要阐述人工智能主要分支的原理、方法和发展概况，并指出延伸学习的内容和方向。全书共11章，内容全面、基础、经典而新颖。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书篇幅适中、层次分明、条理清楚、理例结合、图文并茂、深入浅出、详略得当、纸电结合、易读易懂、易教易学。
本书为高等学校各学科各专业的人工智能通识课程教材，也可作为科学研究和工程技术人员及广大人工智能爱好者的自学或参考用书。
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| 目錄：
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第1章人工智能的概念、内容和方法
1.1什么是人工智能
1.1.1人工智能的概念
1.1.2图灵测试和中文屋子
1.1.3脑智能和群智能
1.1.4符号智能、连接智能和计算智能
1.1.5统计智能和交互智能
1.2为什么要研究人工智能
1.2.1研究人工智能的意义
1.2.2人工智能的研究目标和策略
1.3人工智能的相关学科
1.4人工智能的研究内容
1.4.1搜索与求解
1.4.2知识与推理
1.4.3学习与发现
1.4.4发明与创造
1.4.5感知与响应
1.4.6理解与交流
1.4.7记忆与联想
1.4.8竞争与协作
1.4.9系统与建造
1.4.10应用与工程
1.5人工智能的研究途径与方法
1.5.1心理模拟，符号推演
1.5.2生理模拟，神经计算
1.5.3行为模拟，控制进化
1.5.4群体模拟，仿生计算
1.5.5博采广鉴，自然计算
1.5.6着眼数据，统计建模
1.6人工智能的分支领域与研究方向
习题1
第2章人工智能的应用与发展概况
2.1人工智能的应用
2.1.1难题求解
2.1.2自动规划、调度与配置
2.1.3机器博弈
2.1.4机器翻译与机器写作
2.1.5机器定理证明
2.1.6自动程序设计
2.1.7智能控制
2.1.8智能管理
2.1.9智能决策
2.1.10智能通信
2.1.11智能预测
2.1.12智能仿真
2.1.13智能设计与制造
2.1.14智能车辆与智能交通
2.1.15智能诊断与治疗
2.1.16智能生物信息处理
2.1.17智能教育
2.1.18智能人机接口
2.1.19模式识别
2.1.20智能机器人
2.1.21数据挖掘与知识发现
2.1.22计算机辅助创新
2.1.23计算机文艺创作
2.1.24个人智能助理
2.2人工智能学科发展概况
2.2.1孕育与诞生
2.2.2符号主义先声夺人
2.2.3连接主义不畏坎坷
2.2.4计算智能异军突起
2.2.5统计智能成就卓越
2.2.6智能主体一统江湖，Agent & Robot
2.2.7知识工程东山再起，机器学习领衔高歌
2.2.8大语言模型横空出世，多模态生成式令人惊愕
2.2.9现状与趋势
习题2
第3章图搜索与问题求解
3.1概述
3.2状态图与状态图搜索
3.2.1状态图
3.2.2状态图搜索
3.2.3穷举式搜索
3.2.4启发式搜索
3.3状态图搜索问题求解
3.3.1问题的状态图表示
3.3.2状态图搜索问题求解程序举例
延伸学习导引
习题3
第4章知识表示与机器推理
4.1概述
4.1.1知识及其表示
4.1.2机器推理
4.2一阶谓词及其推理
4.2.1谓词，函数，量词
4.2.2谓词公式
4.2.3自然语言命题的谓词形式表示
4.2.4基于谓词公式的形式演绎推理
4.3产生式规则及其推理
4.3.1产生式规则
4.3.2基于产生式规则的推理
4.4语义网络
4.4.1语义网络的概念
4.4.2语义网络的表达能力
4.4.3基于语义网络的推理
4.5知识图谱
延伸学习导引
习题4
第5章机器学习与知识发现(一)
5.1概述
5.2基本原理与分类
5.2.1机器学习的概念
5.2.2机器学习的原理
5.2.3机器学习的分类
5.3符号学习
5.3.1记忆学习
5.3.2示例学习
5.3.3演绎学习
5.3.4类比学习
5.3.5决策树学习*
5.4强化学习
5.4.1简单原理
5.4.2Q学习算法*
5.4.3强化学习的发展概况
延伸学习导引
习题5
第6章机器学习与知识发现(二)
6.1统计学习
6.1.1概述
6.1.2回归问题的线性函数模型学习，梯度下降法
6.1.3分类问题的线性判别函数模型学习
6.2神经网络学习
6.2.1从生物神经元到人工神经元
6.2.2神经网络及其学习
6.2.3神经网络模型及其分类
6.2.4BP网络及其学习举例*
6.3深度学习
6.3.1什么是深度学习
6.3.2深度学习的优势
6.3.3深度学习的发展和扩展
延伸学习导引
习题6
第7章机器感知与语言交流
7.1引言
7.2模式识别
7.2.1基本原理与方法
7.2.2距离分类法
7.2.3几何分类法
7.2.4概率分类法
7.3自然语言处理
7.3.1自然语言处理的途径、方法和发展概况
7.3.2基于规则的自然语言理解
7.3.3统计语言模型
7.3.4神经语言模型
延伸学习导引
习题7
第8章大语言模型、多模态大模型和生成式AI
8.1大语言模型
8.1.1大语言模型概述
8.1.2大语言模型的技术脉络
8.1.3Transformer 简介
8.1.4大语言模型开发与构建
8.2多模态大模型
8.2.1多模态大模型的架构与运作
8.2.2多模态大模型的训练
8.2.3多模态大模型的发展概况
8.3生成式AI
8.3.1生成式AI发展概况
8.3.2生成模型的类型
8.4大模型与生成式AI的应用、性能、问题与对策
8.5当前趋势及其他思路和范式
延伸学习导引
习题8
第9章人工智能应用系统
9.1概述
9.2专家(知识)系统
9.2.1什么是专家系统
9.2.2专家系统的结构
9.2.3专家系统与基于知识的系统及知识工程
9.2.4专家系统的建造
9.2.5专家系统的发展
9.3Agent系统
9.3.1什么是Agent
9.3.2Agent的结构
9.3.3Agent实例——Web Agent
9.3.4多Agent系统
9.3.5Agent技术的发展与应用
9.4智能机器人
9.4.1智能机器人的基本原理
9.4.2机器人技术进展
延伸学习导引
习题9
第10章智能计算机与智能化网络
10.1智能计算机
10.1.1智能硬件平台和智能操作系统
10.1.2人工智能芯片
10.1.3神经网络计算机，类脑芯片
10.1.4智能计算机发展展望
10.2智能化网络
10.2.1智能网
10.2.2智能Web
10.2.3网络的智能化管理与控制
10.2.4网上信息的智能化检索
10.2.5推荐系统
延伸学习导引
习题10
第11章人工智能编程语言与开发平台
11.1概述
11.1.1函数型语言
11.1.2逻辑型语言
11.1.3面向对象型语言
11.1.4计算型语言
11.1.5混合型语言
11.2知识工程经典语言PROLOG*
11.2.1PROLOG语句
11.2.2PROLOG程序
11.2.3PROLOG程序的运行机理
11.3机器学习流行语言Python*
11.3.1Python语言的特点和优势
11.3.2Python程序举例
11.4深度学习框架与平台*
延伸学习导引
习题11
中英文名词对照及索引
参考文献
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| 內容試閱：
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本书第1版自2020年8月出版发行以来，得到广大师生读者的欢迎和好评，据不完全统计，该教材已被全国近百所院校采用。然而，近年来以大语言模型、多模态大模型和生成式AI为代表的人工智能新技术蓬勃发展，从而对人工智能的教学和教材提出了新的要求。为了与时俱进，我们对第1版教材做了相应的内容调整和知识更新，而适时地推出了本书。
本书对第1版的内容做了适当修改和完善，着重添加了大语言模型、多模态大模型和生成式AI的有关内容。具体来讲，1.1节和第2章有删减和补充； 删除原第5章和原7.4节，原第6~8章编号依次改为第5~7章，并在第7章中补充了“神经语言模型”一节； 特别是新增了关于大语言模型等的第8章，并修改、补充了原第9、10章。这样一来，全书仍是11章，整体篇幅与第1版基本持平（目录中带星号的小节为选讲内容）。
与第1版相比，本书内容更加适合当前人工智能通识课的教学，但仍然保持第1版的结构特点和“全面、基础、经典、新颖”的知识体系。写法仍然保持层次分明、条理清楚、理例结合、图文并茂、深入浅出、详略得当的风格，并力求将复杂问题简单化，将艰涩理论通俗化，使得本书更加易读易懂、易教易学。这样，对于已经使用或正在使用第1版的教师来说，很容易过渡到第2版。当然，第2版的教学资源也将随书发布。
自大语言模型出现以来，人工智能呈现出前所未有的繁荣景象。近年来，从研发到应用涌现出了许多新范式和新技术，而且目前仍然在不断发展变化之中。在这样的情况下，要编写一部合适的新教材绝非易事。好在作者近年来一直关注和跟踪人工智能领域的变化和发展，这为本书的写作打下了基础。在写作过程中，作者又参阅了国内外大量文献资料，经过认真研究，反复斟酌，几经易稿，终于如期完成了这一艰巨的编撰任务，使本书得以及时推出，与读者见面。
因视野和水平所限，尽管作者付出了很大努力，但书中的不足之处仍在所难免。故恳请专家、同行不吝赐教，也希望使用本书的教师及读者提出宝贵意见和建议。
在本书出版之际，笔者要衷心感谢清华大学出版社计算机与信息分社社长魏江江编审、事业部主任黄芝和责任编辑安妮，以及美编、校对和印制等相关人员，正是在他们的策划、支持和付出下，本书才得以顺利完成和出版。特别是安妮编辑的高标准、严要求，对文、图、式一丝不苟的严谨态度和敬业精神令人感动。在此一并感谢那些为本书提供了信息资源的国内外专家、学者及所有为本书的撰写和出版提供过帮助和支持的人们！
作者2025年1月
第1版前言
党的二十大报告指出： 教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。高等教育与经济社会发展紧密相连，对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具有重要意义。
从2016年开始，蓄势已久的人工智能研究和应用出现了井喷式爆发。人工智能的迅猛发展引起了世界各国的高度重视，各国政府纷纷制定、颁布了相关规划和政策。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。2018年4月，又印发了《高等学校人工智能创新行动计划》。当前，国内各高等院校已普遍开设了人工智能通识教育课，有的则设置了人工智能专业，甚至成立了人工智能学院。
正是在这样的背景下，作者为人工智能及计算机类专业撰写了一部《人工智能导论》教材，紧接着又为非人工智能专业的人工智能通识课撰写了本教材。这两部教材都荣幸地被清华大学出版社列选和出版。但这两本书并非全新之作，《人工智能导论》实际上是在作者的《人工智能技术导论》（第三版）的基础上扩写而成的； 而本教材则是《人工智能导论》的缩写和改写。
《人工智能技术导论》于2000年在西安电子科技大学出版社出版，发行看好； 随后该书的第二版和第三版又相继推出。其中，第二版被评为科技类全国优秀畅销书并荣获省部级教学成果二等奖，第三版则为国家“十一五”规划教材并再次荣获省级二等奖。从2000年起，这三部教材接续发行至今，被国内百余所院校采用，并被数十部同类教材或书籍参考，还被数百篇学术论文引用。
鉴于人工智能通识课的课程性质和教学对象，本教材的写作目标被定为： 勾画人工智能学科的总体架构，简述其主要分支的原理、方法和发展概况，使读者对人工智能及其应用有一个概略而具体的认识和了解，获得一定的基础知识，明确进一步学习的目标和方向。
为此，作者进一步分析、研究了这门通识课的教学目的和要求，并考量了非人工智能类专业学生的数学、逻辑和计算机方面的知识储备，然后在《人工智能导论》的基础上，对本教材的内容进行策划和遴选，经反复斟酌、多次修改，终定稿成书。具体来讲，对于本书的撰写，作者主要从以下几方面作了探索，这也算是本书的一些特色：
—— 结合人工智能学科的已有成果与研究现状及自己的教学和研究实践，全面系统地介绍了人工智能的基本概念、研究内容、研究途径与方法、应用领域与课题、分支领域与研究方向、历史沿革、现状与趋势，全方位地归纳和总结了人工智能的基本原理。
—— 将人工智能学科的研究内容归纳概括为： 搜索与求解、知识与推理、学习与发现、发明与创造、感知与响应、理解与交流、记忆与联想、竞争与协作、系统与建造、应用与工程10方面，从而构成了人工智能学科的总体架构，进而在此基础上组织教材。
—— 在选材方面，以全面、基础、典型、新颖为原则，以人工智能的经典著作为依据，同时又兼顾该学科的当前热点，按通识课的性质和水准确定各章节的内容和深度。书中收编了人工智能的最新成果，但又不刻意赶时髦、追风头； 书中涉及人工智能的诸多课题，但对于较深入和较专门的内容则点到为止。
—— 从整书到各章节，基本上都是“概述” “实例”这种近乎“分形”的结构模式和行文风格，从而使教材内容泛而不空、虚中有实，使读者能够既概略又具体地了解和学习人工智能的基础知识和初步技能。
——本书在写作上所追求的目标和效果是： 将道理讲清楚，让读者看明白。为此，在写法上保持层次分明、条理清楚、理例结合、图文并茂、深入浅出、详略得当的行文风格，并力求将复杂问题简单化，将艰涩理论通俗化，使得本书更加易读易懂、易教易学。
——本教材和《人工智能导论》可以说是姊妹篇。本教材的许多章节末尾都有指向《人工智能导论》的延伸学习导引。这样，学习本教材以后，读者也可以继续学习《人工智能导论》，从而迈入人工智能专业领域。
—— 除了习题外，书末还附有中英文名词对照及索引，相当于一个小型人工智能辞典。另外，对任课老师还配备了一整套教学资源可供使用或参考，包括教学大纲、教学课件、电子教案、习题解答、参考试题、教学进度表，本书还提供部分章节的微课视频。
以上特点使得本书还特别适合自学。
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素材(源码)等资源： 扫描目录上方的二维码下载。
视频等资源： 扫描封底刮刮卡中的二维码，再扫描书里章节中的二维码，可以在线学习。
全书共有11章，全部讲授大约需要48学时； 目录中带星号的小节可作为选讲内容。
人工智能虽然已有了长足进步，但它仍然是一个发展中的学科，还未形成一个公认的定型的理论和技术体系，而这个通识课教材又是个新题目，可参考和借鉴的书籍文献严重缺乏，所以，本书的编写并非易事。再加之视野和水平有限，所以，尽管作者付出了很大努力，但书中仍难免有一些不尽如人意甚至错误之处。故恳请专家、同行不吝赐教，也希望选用本书的各位任课老师、同学及读者提出宝贵意见和建议。
在本书出版之际，我要衷心感谢清华大学出版社计算机与信息分社魏江江分社长和王冰飞编辑。正是他们的支持和付出，本书才得以顺利完成和出版。在此一并感谢那些为本书提供了知识资源的国内外专家、学者，以及所有为本书的撰写和出版提供过帮助和支持的人士！
作者2020年4月
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