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第1章人工智能： 明日世界00

1.1人工智能发展史00

1.1.1人工智能的发展历程00

1.1.2三大驱动要素00

1.2人工智能相关基本研究内容00

1.2.1机器学习00

1.2.2人工神经网络00

1.2.3计算机视觉00

1.2.4自然语言处理00

本章小结00

习题0

第2章行业应用： 无处不在0

2.1问题求解： 人机博弈0

2.2语音识别： 赏乐析音0

2.3智能家居： 科技生活0

2.4智能机器： 上天入海0

2.5智慧交通： 四通八达0

2.6智慧教育： 泛在学习0

2.7智慧医疗： 幸福民生0

本章小结0

习题0

第3章编程基础： 认识程序0

3.1环境搭建0

3.1.1安装Python0

3.1.2安装Anaconda0

3.2输入和输出0

3.3变量0

3.4数据类型0

3.4.1数值类型0

3.4.2字符串0

3.4.3列表0

3.4.4元组0

3.4.5字典0

3.5Python编程0

3.5.1控制流0

3.5.2函数0

本章小结0

习题0

第4章机器学习： 分门别类0

4.1概述0

4.1.1机器学习的基本概念0

4.1.2机器学习的常见算法及其分类0

4.1.3机器学习的基本原理0

4.2传统机器学习0

4.2.1线性回归0

4.2.2逻辑回归0

4.2.3朴素贝叶斯分类0

4.2.4SVM0

4.2.5KNN0

4.2.6决策树0

4.2.7随机森林0

4.2.8Adaboost0

4.2.9Kmeans0

4.3深度学习0

4.3.1卷积0

4.3.2池化0

4.3.3激活函数0

4.3.4CNN的结构0

本章小结0

习题0

第5章别具慧眼： 观影识图0

5.1计算机视觉0

5.2认识图像0

5.2.1彩色图像0

5.2.2灰度图像0

5.2.3二值图像0

5.3几何变换0

5.3.1平移0

5.3.2旋转0

5.3.3缩放0

5.4图像特征0

5.4.1卷积运算0

5.4.2认识滤波器0

5.5图像识别0

5.5.1卷积层0

5.5.2池化层0

5.5.3全连接层0

5.5.4激活层0

5.5.5标准化指数层0

5.6从图像到视频0

5.7应用实例0

5.7.1数据收集和预处理0

5.7.2构建特征集和标签集0

5.7.3特征工程和数据集拆分0

5.7.4建立模型0

本章小结

习题

第6章自然语言： 望文生义

6.1概述

6.2自然语言

6.2.1自然语言的特性

6.2.2自然语言处理途径

6.2.3自然语言处理层次

6.3分词原理

6.3.1英文分词

6.3.2中文分词

6.4信息抽取

6.4.1命名实体识别

6.4.2抽取新词

6.4.3关键词抽取

6.5文本分类

6.5.1文本分类系统流程

6.5.2词袋模型

6.5.3分类器

6.6情感分析

6.6.1观点概述

6.6.2情感分析的范围和类型

6.6.3实现情感分析的方法

6.6.4情感分析的基本流程

本章小结

习题

第7章伦理素养： 科学反思

7.1人工智能伦理问题

7.1.1自动驾驶的责任归属

7.1.2人机婚恋家庭伦理

7.1.3智能机器“人替”伦理困境

7.1.4虚拟智能技术的伦理后果

7.1.5脑机接口技术

7.2人工智能的伦理原则

7.2.1公平

7.2.2可靠和安全

7.2.3隐私和保障

7.2.4包容

7.2.5透明

7.2.6问责

7.3人工智能的伦理治理

7.3.1伦理治理的工作层面

7.3.2伦理治理的工作策略

本章小结

习题

参考文献