随着计算科学的快速发展,人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》,明确了人工智能的国家战略地位,关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现,但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物,用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者,深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发,培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知,目的是让孩子们了解人工智能知识,建立正确的科技价值观和科学的方法论,为将来人工智能的研究和应用做好准备。
在AI时代,各种各样的工作正逐渐被 AI 所替代,很多人都会担心自己的工作被抢走。日本经济学家野口悠纪雄认为,没有哪个时代的创意价值比现在还高;从某种意义上来说,这也是一个重大的机遇。实际上,很多人都对如何产生新的想法这一问题感兴趣。产生想法并不是一件简单的事情,有些人提出了各种各样的思考方法。但思考并非按照定型的程序来进行。我们却可以发现,在如何思考上是有一定规律可循的。本书首先揭示了关于思考的一些规律,并基于这些规律,提出了如何进行思考的具体意见。 作者通过本书,从原理原则到ZUI新技巧,彻底解释作者所提倡的AI时代的 超 思考法。具体介绍了 不变的思考5法则 、 用智能手机制作的 超 笔记 、即使没有灵感也能想出主意的思考秘诀及思考方法。阅读本书后,一定会想出越来越多的好点子!
机器不断挑战人类的认知能力,而游戏设计的核心 就是认知科学,设计游戏需要了解人类如何思维和学习。游戏从来都不只是一种自我消遣娱乐的方式,它也是学习和思考的工具。 那么,当机器在所有游戏中击败人类,是不是意味着人工智能已经超越人类?我们又能从人工智能的不断进化中学到什么? 本书全方位介绍了人工智能的进展,同时列举了《超级马里奥兄弟》《愤怒的小鸟》《DOTA》《塞尔达传说》等数十款游戏史上不同类型的爆款游戏,简明易懂地阐明了游戏、学习与人工智能的关系。我们会看到,通过学习怎样玩游戏、怎样设计游戏、怎样将游戏用于人工智能开发,可以更好地了解人类和机器是怎样思考的,并进一步探索游戏、学习和思维的新模式。
在以ChatGPT为代表的大模型掀起AIGC(人工智能生成内容)应用热潮之后,各行各业都希望深入了解流行的AI工具,将其引入日常工作,以节省工作时间,提高办公效率。本书作者团队较早开始将AI工具应用于实际工作,积累了丰富的使用经验,因此为没有太多技术基础的职场人士创作了这本实操指南。 本书分为三篇,上篇是基础篇,介绍了AIGC的基础知识及其应用潜力;中篇是工具篇,介绍了AI文本应用、AI绘画和AI图像处理的 外流行工具的基本功能和基础用法;下篇是应用篇,分别介绍了通用办公场景下的AI应用以及不同行业、不同岗位的典型办公场景下的AI应用。书中提供了大量的实用案例,读者可以参考并模仿操作。
本书系统全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。介绍了深度学习的概念、主流工具及框架,分析了神经网络原理并实现,对卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)这些常用的深度学习模型进行了演练,在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别、文本自动生成等热门应用,为读者提供了从理论学习到工程实践的视图。 本书适合高等学校计算机、软件工程、人工智能等本专科专业,也适合作为对实际使用深度学习感兴趣的研究生、工程师和研究人员的学习资料。
本书是深度学习的入门教材,系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用,包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用,以及前沿发展等。本书分为10章,大致为3个部分:第1部分(1-3章)介绍深度学习的基础知识。第2部分(4-6章)介绍深度学习的各个方面,从算法设计到模型实现。第3部分(8-10章)介绍深度学习的实战应用以及前沿发展。每章都附有相应的习题和参考文献,以便感兴趣的读者进一步深入思考。"让学习变得轻松 是本书的基本编写理念。本书适合作为相关专业本科和研究生教材,也适合作为深度学习研究与开发人员的入门书籍。
本书系统地介绍了智能故障诊断理论、技术及应用,从基于数学模型故障诊断方法延伸到基于神经网络故障诊断方法。全书共9章,主要包括智能故障诊断成果的综述及其未来发展展望,航天器在轨故障分析,系统故障的模型化,故障可检测性,故障的统计检测原理,基于数学模型的故障诊断原理,基于神经网络的故障诊断方法,基于模糊神经网络的故障检测阈值设计和故障诊断方法,基于小波神经网络的故障诊断方法等。此外,本书附有MATLAB程序代码,方便读者进行学习和研究扩展。本书各部分内容相互渗透、自成体系,有助于读者掌握智能故障诊断技术的本质。 本书可以作为高等院校控制工程、信息工程及相关专业的本科生和研究生教材,也可作为从事故障诊断理论及工程应用研究的相关技术人员和高校师生学习的参考用书。
本书主要介绍人工智能的起源与发展、发展人工智能的国家战略意义、人工智能专业的培养目标与课程体系,以及人工智能技术在生活、生产、交通、电力、建筑、医疗、电竞、金融、物流、国防等领域应用的*进展。本书的编写深入浅出、突出应用、图文并茂、通俗易懂,通过人工智能在各个领域应用的具体案例,介绍了人工智能的内在实现机理和应用现状,并立足于人工智能具体应用领域,力求反映人工智能技术的*进展,以及未来发展的趋势。 本书可作为从事人工智能理论、实践及应用的本科生和研究生的专业课程教材,也可作为相近专业工程技术人员的自学参考用书。
本书以影响未来战争形态的人工智能军事应用为背景,以美军人工智能战略发展过程中的智库策源作用为研究对象,通过对兰德公司、新美国安全中心等 智库对美国 、美国国会的影响机制研究,详细剖析美军人工智能战略发展过程中,智库对美军人工智能战略发展问题的观察与研究,对政策议题的推动与设立,在议程进行中的咨询与作证,通过“旋转门”实现思想到政策的转换。从人工智能扩展到量子科技、5G、高超声速等领域的智库策源机制,并对智库在美军军事技术优势形成过程的特点规律和模型机理进行分析。 ,借鉴美国情况,为我国新型特色智库建设和国防科技战略发展提出针对性建议。
无论是产业布局还是战略规划,人工智能时代大数据收集与应用的风险不能不加以正视。事实上,个人在其各种数据被众多网站大量收集几近成为 透明人 的情况下,大数据所有权该归谁?互联网公司进行数据竞争的边界在哪里?信息安全问题如何解决?政府监管如何着力? 《大数据战争》选取大数据引发不正当竞争案(新浪微博诉脉脉案)、遗忘权案(任甲玉诉百度案)、大众点评网诉百度案、 头腾案 、Facebook 数据门 事件,以及美国CLOUD法案、欧盟GDPR应用等典型案例与事件,通过对判决的评析、立法本意的探寻、事件的追问等,谈论数据隐私、数据竞争、数据合规和数据共享,使我们能更好地面对人工智能时代大数据发展带来的机遇与挑战。
本书结合光学类课程的特点,主要介绍MATLAB在 光学原理 信息光学 光电图像处理 等课程中的应用。本书在结构上包括三个部分,共6章。*部分为语言篇,包括第1章和第2章,是MATLAB基础部分,主要介绍MATLAB语言的基本语法、计算功能、编程基本方法和绘图功能。第二部分为应用篇,包括第3~5章,讲述MATLAB在光学类课程中的应用。其中,第3章介绍了MATLAB在光学原理课程中的应用;第4章介绍了MATLAB在信息光学课程中的应用;第5章介绍了MATLAB在 光电图像处理 课程中的应用。第三部分为课程设计综合实例,包括第6章,演示了光学实践教学中MATLAB系统仿真的应用。 本书特点:由浅入深,结构层次清楚;紧扣专业,仿真实例丰富,针对性强;语言精练,通俗易懂。 本书可作为高等院校光学、光学工程、光电信息科学与工程、电子科学技术等相关专业本科生和研究生学习专业知识的辅助教材、参考书
本书分为三篇,共15章。*篇为神经网络基础篇(第1~3章),主要内容包括生物神经网络理论基础、人工神经网络概述、人工神经网络数理基础,从生物神经网络角度出发介绍了神经元的结构、生物电活动,在细胞层面解释了神经网络进行信息传递和信息存储的机理,并对人工神经网络理论在各个阶段的发展、特点、应用,以及人工神经网络算法中运用到的导数、微分、梯度等重要数理知识进行了概述。第二篇为人工神经网络理论篇(第4~13章),主要内容包括感知器、BP神经网络、RBF神经网络、ADALINE神经网络、Hopfield神经网络、深度卷积神经网络、生成式对抗网络、Elman神经网络、AdaBoost神经网络、SOFM神经网络。为了加强理论学习的深度,本篇在阐述理论算法时通过逐次迭代展开推导,而且在每种理论算法后面都给出了应用及实践案例。多年的课堂教学实践证明这种学
本书针对集群无人机体系可靠性这一复杂问题,分析集群行为下无人机体系的演化和运行规律、任务变化和功能时变规则,介绍集群无人机任务参数与模型、集群无人机体系可靠性参数与模型以及集群无人机可靠性评估等方面的研究工作与成果。本书共10章。第1章概述了集群无人机研究现状;第2章给出了集群无人机体系可靠性建模与评估问题的研究框架;第3章到第5章对集群无人机任务参数、集群无人机任务系统概念建模和集群无人机任务参数建模的研究进行了介绍;第6章到第8章给出了集群无人机体系RMS参数与模型构建方法;第9章和第10章提出了集群无人机体系RMS三类评估方法,并给出了基于综合研讨厅的集群无人机体系RMS评价系统的设计方法。 本书可供高等院校无人机工程、可靠性系统工程、装备保障工程等相关专业的本科生和研究生阅读,也可供对集群无
本书向读者介绍当代人工智能技术的入门知识,特别是以深度学习为代表的机器学习方法。本书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的*进展,覆盖了当前人工智能应用*广泛的几个领域,包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 本书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载本书的实验套件 (ht p://iok.storg),边学边做,才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 abocl.唯其如此, 本书是一本科普著作,没有复杂的数学公式,适用于任何对人工智能技术感兴趣的读者。书中提到的每项关键技术都提供了参考文献,有志于深入理解人工智能算法的读者可以按图索骥,深入钻研。