人工智能导论（含实践教程） - 人工智能 - 新思教材

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人工智能导论（含实践教程）

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出版信息

入选第二批“十四五”职业教育国家规划教材公示名单
理论教材+实践手册

类　　别：人工智能
书　　名：人工智能导论（含实践教程）
主　　编：郭军张闯乔媛媛
定　　价：49.8
开　　本：16开
印刷方式：双色
页　　数：202
时　　间：2025年1月
出版社：北京邮电大学出版社
书　　号：978-7-5635-7407-0

内容摘要

本书以“夯实基础认知、对接职业需求、培养核心素养”为编写理念，介绍了人工智能的核心原理、关键技术与现实应用。本书共分9章，内容包括认识人工智能、人工智能的社会角色、人工智能与认知科学、自然语言处理、计算机视觉、智能音频信息处理、人工智能前沿领域、机器学习与深度学习、人工智能开发框架与平台。

本书附赠《人工智能实践教程》，围绕人工智能的主流应用领域设计了16个由浅入深的实战任务，涵盖智能制造、智慧农业、智慧医疗、创意设计、语音处理、音乐生成、编程开发、智能体构建等多个方向。每个任务均以明确的应用场景为引导，结合DeepSeek、豆包、Kimi、通义听悟、飞桨、文心一言等国内外主流AI平台，详细演示从环境准备、工具使用到成果输出的完整流程。

本书既可作为高校人工智能通识课程的教材，也可作为相关领域从业人员学习人工智能的参考用书。

目录

《人工智能导论》目录

第1章认识人工智能

　1.1 何谓人工智能

　1.2 人工智能发展简史

　1.3 人工智能的内在逻辑及知识体系

　1.4 人工智能的数学基础

　　1.4.1 人工智能的数学本质

　　1.4.2 常用的基元函数及其功能

　　1.4.3 参数学习方式

　　1.4.4 深度学习架构

　本章小结

　思考题

第2章人工智能的社会角色

　2.1 人工智能的基本属性

　2.2 面临的威胁和挑战

　　2.2.1 根本背离其角色的风险

　　2.2.2 安全威胁

　　2.2.3 伦理挑战

　2.3 治理体系、防范方法和管理措施

　　2.3.1 法律治理体系

　　2.3.2 技术防范方法

　　2.3.3 行政管理措施

　本章小结

　思考题

第3章人工智能与认知科学

　3.1 何谓认知

　　3.1.1 语言

　　3.1.2 记忆

　　3.1.3 注意力

　　3.1.4 情感

　　3.1.5 推理

　　3.1.6 感知

　3.2 何谓认知科学

　3.3 认知科学的研究方法

　3.4 人工智能和认知科学的历史渊源

　3.5 人工智能和认知科学的联系

　3.6 人工智能和认知科学相互促进

　　3.6.1 认知科学促进人工智能

　　3.6.2 人工智能促进认知科学

　　3.7 展望

　本章小结

　思考题

第4章自然语言处理

　4.1 发展历史

　4.2 自然语言的机器表示

　　4.2.1 文本语义表示

　　4.2.2 相似度度量

　4.3 经典自然语言处理任务

　　4.3.1 文本摘要

　　4.3.2 机器翻译

　　4.3.3 知识图谱

　4.4 大语言模型

　　4.4.1 大语言模型的基本概念

　　4.4.2 大语言模型发展历程

　　4.4.3 大语言模型的关键技术

　　4.4.4 代表性大语言模型

　　4.4.5 以Kimi为例的大语言模型应用

　本章小结

　思考题

第5章计算机视觉

　5.1 计算机视觉的发展历史

　5.2 图像表示与特征提取

　　5.2.1 图像表示

　　5.2.2 图像特征提取

　5.3 计算机视觉的基本任务

　　5.3.1 图像分类

　　5.3.2 图像分割

　　5.3.3 目标检测

　　5.3.4 目标跟踪

　　5.3.5 图像重建

　5.4 人脸识别与生成

　　5.4.1 人脸检测与特征点定位

　　5.4.2 特征表达与学习

　　5.4.3 属性识别与身份识别

　　5.4.4 人脸编辑与生成

　5.5 视觉大模型

　　5.5.1 Transformer在计算机视觉中的应用

　　5.5.2 视觉大模型的发展

　　5.5.3 多模态大模型

　本章小结

　思考题

第6章智能音频信息处理

　6.1 智能音频信息处理概述

　6.2 音频信息识别

　　6.2.1 语音识别

　　6.2.2 说话人识别

　　6.2.3 语音情感识别

　　6.2.4 音频事件识别

　6.3 音频信息生成

　　6.3.1 语音合成

　　6.3.2 语音转换

　　6.3.3 歌声合成与转换

　　6.3.4 AI作曲创作

　6.4 智能人机语音交互

　　6.4.1 智能人机语音交互一般框架

　　6.4.2 大模型技术下的智能人机语音交互

　本章小结

　思考题

第7章人工智能前沿领域

　7.1 多模态融合与应用

　　7.1.1 多模态人工智能概述

　　7.1.2 多模态人工智能的核心技术

　　7.1.3 多模态人工智能代理系统

　7.2 数字人技术及其应用

　　7.2.1 什么是数字人

　　7.2.2 数字人的应用场景

　　7.2.3 数字人的技术原理

　　7.2.4 数字人的未来与挑战

　7.3 AI for Science

　　7.3.1 什么是科学

　　7.3.2 科学研究的传统范式

　　7.3.3 科学研究的新范式

　　7.3.4 AI for Science加速科学研究

　　7.3.5 AI for Science专家观点及产业布局

　本章小结

　思考题

第8章机器学习与深度学习

　8.1 机器学习基本概念

　　8.1.1 人工智能与机器学习

　　8.1.2 机器学习的三大支柱

　　8.1.3 机器学习方法的三要素

　　8.1.4 机器学习的推理方式

　8.2 机器学习经典模型

　　8.2.1 分类

　　8.2.2 回归

　　8.2.3 聚类

　　8.2.4 降维

　8.3 深度学习

　　8.3.1 单层感知机

　　8.3.2 多层感知机

　　8.3.3 卷积神经网络模型

　　8.3.4 序列模型

　本章小结

　思考题

第9章人工智能开发框架与平台

　9.1 人工智能开发平台

　9.2 人工智能基础开源软件库

　　9.2.1 基本概念和特点

　　9.2.2 SciKit-Learn基本介绍

　9.3 人工智能基础开源框架

　　9.3.1 基本概念与功能

　　9.3.2 百度深度学习开源框架——飞桨

　　9.3.3 其他常见深度学习开源框架

　9.4 人工智能基础开发平台

　　9.4.1 基本概念和功能

　　9.4.2 常见人工智能基础开发平台

　本章小结

　思考题

《人工智能实践教程》目录

任务01 行业AI应用探索 —— 数字孪生与四大智能系统体验

任务02 AI创意绘画 —— 用DeepSeek+豆包设计环保主题海报

任务03 AI文案创作 —— 用豆包快速生成读书分享会活动策划

任务04 AI模拟面试训练 —— 用Kimi智能助手备战新媒体运营面试

任务05 AI植物识别 —— 用形色APP快速辨识花卉植物

任务06 AI地标识别 —— 体验百度AI开放平台的图像识别功能

任务07 AI数据分析与预测 —— 用智谱清言实现波士顿房价预测

任务08 AI图片风格转换 —— 用RoboNeo将实景照片转为二次元风格

任务09 AI音频转写 —— 用通义听悟高效处理音视频文字转化

任务10 AI音乐生成 —— 用海绵音乐创作沉浸式学习纯音乐

任务11 AI编曲创作 —— 用网易天音打造毕业季专属单曲

任务12 AI演示文稿制作 —— 用WPS AI生成人工智能培训 PPT

任务13 AI编程辅助 —— 用TRAE AI助手设计猜数字游戏

任务14 AI数字人视频制作 —— 用 DeepSeek+有言生成天气播报视频

任务15 AI智能体搭建 —— 用文心智能体平台创建专升本备考助手

任务16 AI深度学习实操 —— 用飞桨AI Studio实现手写数字识别

主编信息

郭军，北京邮电大学人工智能学院教授，北京邮电大学原副校长，长期从事模式识别、机器学习、自然语言处理等方向的研究，主持完成国家级科研项目10余项，研究成果在SCIENCE、Scientific Reports、PLOS One、IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、AAAI、CVPR、ICCV、ECCV等国际著名期刊和会议上发表，编著出版《人工智能导论》《信息搜索与人工智能》《Web搜索》《网络管理》等教材。2017年获吴文俊人工智能科学技术进步奖一等奖，2019年获IEEE通信学会亚太区杰出论文奖（IEEE ComSoc Asia-Pacific Outstanding Paper Award）。

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