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| 編輯推薦： |
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通过本教程的学习，读者将能够全面了解人工智能的各个领域和核心技术，为后续深入学习打下坚实的基础。
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| 內容簡介： |
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本书全面系统地阐述了人工智能从起源到现代发展的各方面。从神话传说、哲学思考引入人工智能的滥觞，逐步探讨其诞生、发展、挫折与复兴，涵盖神经网络、深度学习、大数据等核心技术，深入分析人工智能在医疗、交通、教育等众多领域的应用及影响，同时探讨了人工智能带来的伦理困境、社会挑战以及全球格局与合作。本书旨在为读者提供一个全面且深入的人工智能知识体系，帮助读者理解人工智能在当代社会的重要地位和作用，以及未来发展的方向。
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| 關於作者： |
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娄岩，中国医科大学海外引进人才/教授。联合国-国际生态生命安全科学院院士。加拿大政府特聘Y2K问题专家；国内高校提出互联网+教学、智能医学和智能技术应用的早期践行者；高校虚拟现实与增强现实“、“医学大数据应用”、“智能医学“、“医学元宇宙”教学发起人；曾获国家级教学成果二等奖，第八届侨界贡献奖二等奖，中国医药教育协会科学技术一等奖（国家科技部编号0244），中国医药教育协会教育成果一等奖2项，辽宁省教学成果一等奖1项，河南省教学成果特等奖2项等。主编高校教材56部（4部规划教材），专利/软著30余项，含一区SCI学术论文60余篇，主持省部级以上项目20项。现任中国医药教育协会副会长，智能医学专委会主任委员；高等学校智能医学教产学研联盟理事长；全国高等院校计算机基础教育研究会常务理事等20余个学术团体职务。
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| 目錄：
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目录
第1章人工智能之滥觞
1.1鸿蒙初辟思智能
1.1.1古希腊神话的机械遐想
1.1.2华夏机关术的智能先声
1.2近代哲思启智芒
1.2.1培根归纳法的 AI 逻辑曙光
1.2.2笛卡儿二元论的智能之辨
1.3AI之定义演进
1.3.1传统AI 概念
1.3.2现代大模型视角下的 AI
1.3.3通用人工智能
小结
第2章人工智能的诞生与初步发展
2.1关键概念的提出与学科奠基
2.1.1图灵测试
2.1.2达特茅斯会议： AI 纪元的起点
2.2早期的实践探索与成果
2.2.1逻辑理论家： 推理的先驱
2.2.2感知机： 图像识别的开拓者
小结
参考文献
第3章人工智能的寒冬与反思
3.1困境的阴霾
3.1.1技术瓶颈的制约
3.1.2理论局限的困境
3.1.3算法局限的困境
3.1.4应用困境的凸显
3.2反思的曙光
3.2.1科技浪潮中的新希望
3.2.2跨学科融合的新需求
小结
参考文献
第4章神经网络的复兴
4.1神经网络概述
4.1.1神经网络的历史背景
4.1.2神经网络的基本原理
4.1.3神经网络训练过程概述
4.2神经网络的演变与创新
4.2.1Hopfield网络： 记忆与模式识别
4.2.2卷积神经网络(CNN)： 图像处理的革命
4.2.3生成对抗网络(GAN)： 创造力的引擎
4.2.4ResNet： 深度网络的解决方案
4.2.5Transformer： 重塑自然语言处理的革新
4.3现代神经网络面临的挑战与未来前景
4.3.1数据隐私与伦理问题
4.3.2模型可解释性
4.3.3计算资源的限制
4.3.4神经网络的未来发展方向
小结
参考文献
第5章深度学习
5.1竞赛中涌现的经典网络
5.2智能认知的巅峰对决
5.2.1AlphaGo
5.2.2AlphaFold
5.3框架的崛起与应用
5.3.1TensorFlow概述
5.3.2PyTorch概述
小结
参考文献
第6章大数据时代与人工智能的深度交融
6.1大数据——人工智能的强大燃料
6.1.1大数据的概念与特点
6.1.2大数据对人工智能的重要性
6.1.3大数据在人工智能中的应用
6.1.4大数据与人工智能面临的挑战
6.1.5应对挑战的策略
6.2数据预处理与特征工程的关键作用
6.2.1数据预处理的重要性
6.2.2数据预处理的方法
6.2.3特征工程的重要性
6.2.4特征工程的方法
6.2.5数据预处理与特征工程
小结
参考文献
第7章人工智能的感知与认知成就
7.1计算机视觉的新境界
7.1.1目标检测： 安防的慧眼
7.1.2图像语义分割： 医学影像的神助
7.2自然语言处理的飞跃
7.2.1机器翻译： 文化桥梁的加固
7.2.2智能问答： 信息的便捷使者
小结
参考文献
第8章人工智能对传统行业的重塑
8.1智能医疗的曙光
8.1.1疾病预测： 健康的预警机
8.1.2影像辅助诊断： 医生的智多星
8.2智能交通——构建高效出行新生态
8.2.1自动驾驶技术
8.2.2智能交通管理
小结
参考文献
第9章人工智能的伦理困境与社会挑战
9.1伦理道德的重重难题： 算法偏见引发的社会公平争议
9.1.1算法偏见的根源与表现
9.1.2算法偏见的危害
9.1.3应对算法偏见的策略
9.1.4伦理监管与治理框架
9.2社会经济格局的深刻变革： 就业市场的结构性调整
9.2.1AI对就业市场的影响概述
9.2.2就业市场的分化趋势
9.2.3劳动力市场的适应与转型
9.2.4政策应对与制度创新
9.2.5未来展望
小结
参考文献
第10章人工智能与传统产业的深度融合
10.1制造业智能化的前沿
10.1.1智能工厂架构： 生产的智慧中枢
10.1.2质量智能检测： 品质的把关者
10.2农业智慧化的创新实践
10.2.1精准农业监测： 农桑的智囊
10.2.2农产品供应链优化： 丰收的保障
小结
参考文献
第11章人工智能的未来展望与无限潜力
11.1量子计算与人工智能： 未来的超级动力
11.1.1人工智能需要量子计算
11.1.2量子计算助力人工智能
11.1.3应用案例
11.2脑机接口协同： 人机融合的新篇
11.2.1脑机接口的基本原理
11.2.2人工智能在脑机接口中的关键作用
11.2.3应用案例
11.3深空探测中的人工智能： 宇宙的拓荒者
11.3.1人工智能在深空探测中的作用
11.3.2应用案例
11.4元宇宙里的人工智能： 虚拟世界的精灵
11.4.1元宇宙的困境与挑战
11.4.2人工智能在元宇宙中的关键作用
11.4.3应用案例
11.5人工智能面临的风险与挑战
小结
参考文献
第12章人工智能教育与人才培养的战略意义
12.1教育体系的适应性变革与课程创新
12.1.1人工智能时代的教育变革
12.1.2人工智能教育应用
12.1.3人工智能教育与国家竞争力
12.2人才需求与职业发展的动态趋势
12.2.1人工智能核心素养
12.2.2人工智能人才需求
12.2.3人工智能教育的伦理法律问题与面临的挑战
12.2.4人才培养的策略与建议
12.3展望
12.3.1人工智能教育的发展趋势与创新模式
12.3.2对未来人工智能教育的展望
小结
参考文献
第13章人工智能全球格局与合作
13.1AI的全球化发展
13.1.1AI全球化发展的背景
13.1.2AI在全球科技竞争中的战略意义
13.2主要国家与地区的AI发展战略
13.2.1美国： 技术创新与企业主导
13.2.2中国： 政策驱动与市场规模
13.2.3欧洲： 法规引领与伦理关注
13.2.4亚太地区： 日韩的技术优势与东南亚的潜力
13.3AI国际合作的模式与机制
13.3.1国际组织与多边协议
13.3.2区域性合作框架
第14章人工智能的多元应用拓展
14.1人机双向奔赴的技术革命
14.1.1人机交互技术
14.1.2脑机接口与脑脑接口
14.2娱乐领域的智能创新
14.2.1影视特效 AI： 奇幻世界的创造者
14.2.2观众互动与社交体验
14.3环保领域的智能助力
14.3.1智能能源管理： 节能减排的推动者
14.3.2生态监测 AI： 自然环境的守护者
小结
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
人工智能正以前所未有的速度，如汹涌浪潮般改变着世界的面貌。它绝非仅仅是科技进步的核心驱动力，更是人类社会发展进程中具有里程碑意义的关键因素。在这个机遇与挑战交织、创新与变革并存的时代，《人工智能通识教程》应时代之需，应运而生。
本书面向高校学生以及所有对人工智能满怀好奇与热爱的广大读者。我们的目标，是为大家系统、全面地搭建起人工智能知识的宏伟框架，深入介绍其基本概念、波澜壮阔的发展历程、精妙的技术原理以及广泛的应用领域。当读者跟随我们的笔触，对人工智能各个发展阶段进行深入剖析时，便能清晰地触摸到其发展脉络的跳动，洞察其内在逻辑的精妙。从传统机器学习算法的奠基，到现代深度学习模型的突破； 从智能感知技术的探索，到认知应用领域的拓展； 从技术创新带来的产业变革，到对社会方方面面产生的深远影响，本书的内容涵盖了人工智能领域的众多维度，力求为读者呈现一个立体、丰满的人工智能世界。
本书的价值，不仅在于帮助读者扎实掌握人工智能的技术知识，更在于引导大家深入理解人工智能在社会、经济、文化等领域掀起的巨大变革。我们将一同探讨人工智能所面临的伦理困境，如算法偏见、数据隐私等问题，以及它给社会带来的挑战，像就业结构调整等。这些探讨旨在引导读者思考，在科技飞速发展的当下，如何在推动人工智能进步的同时，确保人类社会的可持续发展。
在全球格局下，人工智能已成为各国竞争与合作的关键领域。我国高度重视人工智能发展，国务院提出”AI +”行动纲要，为人工智能与各行业深度融合指明了方向，推动人工智能在制造、医疗、教育等众多领域赋能升级，助力经济高质量发展，提升国家综合竞争力。本书也为读者展示了各国在人工智能领域的发展战略和合作模式，让读者能够站在全球视角，更好地把握人工智能发展的趋势。
本书的编撰汇聚了众多在人工智能领域深耕的学者的智慧与心血，各章节编写分工如下： 娄岩、康晓宇（第1章），罗亚梅、钟丽莎（第2章），徐东雨、丁林（第3章），梁颖、张果（第4章），张道强、万程（第5章），森干、刘慧（第6章），贺慧宁、王培人（第7章），徐娟、王欣萍（第8章），刘帮涛、邓欢（第9章），韩玉民、王魏（第10章），何涛、李瑾（第11章），李琼、张改改（第12章），赵俊强、徐永涛（第13章），魏兵、黄河（第14章）。各位编者凭借自身丰富的研究经验与专业知识，从不同角度为本书的内容构建添砖加瓦，确保了知识体系的完整性与专业性。
我们衷心希望本书能成为读者探索人工智能世界的良师益友，激发读者对人工智能的兴趣和热情，共同为推动人工智能领域的进步与发展贡献力量。
娄岩何涛
2025年7月
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