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| 內容簡介： |
针对现有人工智能（AI）教材大多重视技术、淡化商业应用的问题，本教材力图“透过技术的坚硬外壳，探索AI的商业潜力和社会影响”。作为一本“面向商学院学生的人工智能教材”，本教材的主要内容有新一代人工智能基本技术原理、特点，人工智能技术的发展历史，新一代人工智能发展的驱动因素、特征和发展方向，人工智能应用层技术的特点、能力和商业意义，人工智能技术的主要行业应用及影响。本教材试图从战略融合的视角，启发学生思考“企业如何实现从数字化到智能化”。本教材还探讨了人工智能在宏观层面的长期影响，如人工智能将如何影响人类工作、人工智能的社会影响和伦理道德，以及人工智能的社会治理等。
本教材适用于商学院管理类专业本科生及研究生。
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前言作者简介第1章 绪论11.1 人工智能：一种通用目的技术11.2 新一代人工智能的技术体系31.3 新一代人工智能的特点51.4 新一代人工智能发展的驱动因素8思考题11第2章 人工智能发展简史122.1 人工智能的开端（1943～1956年）122.1.1 早期孕育122.1.2 正式诞生：达特茅斯会议142.1.3 两大学派：符号主义和联结主义152.2 发展中的第一次起伏（1957～1980年）182.2.1 专家系统182.2.2 自然语言处理的早期发展192.2.3 压倒神经网络学科的最后一根稻草202.2.4 人工智能的第一次低谷202.3 发展中的第二次起伏（1980～2005年）222.3.1 专家系统的成功商业应用222.3.2 第五代计算机222.3.3 联结主义重回大众视野242.3.4 自然语言处理的进一步发展262.3.5 AI寒冬262.3.6 第一次成功的人机对弈272.3.7 “躯体的重要性”：行为主义282.4 深度学习蓬勃发展（2006年至今）292.4.1 深度学习概念的提出292.4.2 图像识别和语音识别迅速发展302.4.3 震惊世界的AlphaGo31思考题32第3章 人工智能技术基础333.1 机器学习343.1.1 机器学习概述343.1.2 机器学习的一般流程353.1.3 机器学习的算法体系373.1.4 监督学习373.1.5 无监督学习423.1.6 弱监督学习443.2 人工神经网络与深度学习463.2.1 神经元与人脑神经网络463.2.2 人工神经网络483.2.3 人工神经网络算法493.2.4 深度学习及其框架513.2.5 深度学习与传统机器学习的区别543.3 知识图谱563.3.1 知识图谱概述563.3.2 知识图谱的构建593.3.3 知识图谱应用613.3.4 知识图谱未来发展62扩展讨论：AI技术的未来发展方向63训练集困境和强化学习63深度学习面前的三座大山64自我监督学习65思考题66第4章 智能语音（语言）技术674.1 自然语言处理674.1.1 自然语言处理概述674.1.2 自然语言处理分类704.1.3 自然语言处理技术基础714.1.4 自然语言处理典型应用744.1.5 自然语言处理未来发展方向754.2 语音识别754.2.1 语音识别概述754.2.2 语音识别系统分类764.2.3 语音识别技术基础774.2.4 语音识别典型应用774.2.5 语音识别未来发展方向794.3 机器翻译804.3.1 机器翻译分类804.3.2 机器翻译技术基础824.3.3 机器翻译典型应用834.3.4 机器翻译存在的问题844.3.5 机器翻译未来发展方向864.4 语音交互874.4.1 语音交互概述874.4.2 语音交互技术基础884.4.3 语音交互典型应用场景894.4.4 语音交互未来发展方向91案例讨论：你会购买“聊天机器人”推销的产品吗91思考题93第5章 计算机视觉技术945.1 计算机视觉概述945.1.1 计算机视觉的内涵945.1.2 计算机视觉的主要任务955.2 计算机视觉的发展历史955.2.1 马尔计算视觉（20世纪60～80年代）955.2.2 多视几何与分层三维重建（20世纪90年代初～21世纪初）965.2.3 基于学习的视觉（21世纪初至今）975.3 计算机视觉的主要技术975.3.1 人脸识别技术975.3.2 其他生物识别技术1005.3.3 图像分类1025.3.4 目标检测1025.3.5 图像语义分割1035.3.6 OCR文字识别1045.3.7 图像生成1055.3.8 人体关键点检测1065.3.9 视频分类1075.3.10 度量学习1075.4 计算机视觉重要应用1075.4.1 图像检索1075.4.2 场景文字识别1095.4.3 医疗影像分析1095.4.4 安防检测1105.4.5 自动驾驶汽车、无人机1105.4.6 军事用途1125.5 计算机视觉的未来发展1135.5.1 现有技术的局限1135.5.2 未来的发展方向113思考题114第6章 认知智能技术1156.1 智能搜索1156.1.1 搜索引擎发展历史1156.1.2 智能搜索发展1176.1.3 智能搜索技术基础1186.1.4 智能搜索未来发展方向1196.2 智能问答1196.2.1 智能问答概述1196.2.2 智能问答分类1216.2.3 智能问答应用场景1226.2.4 智能问答未来发展方向123案例讨论：善解人意的智能问答系统—微软小冰1246.3 智能规划1266.3.1 智能规划概述1266.3.2 智能规划的发展历史 1276.3.3 智能规划方法分类1286.3.4 智能规划应用领域1296.3.5 智能规划的发展方向1316.4 智能决策1316.4.1 智能决策概述1316.4.2 智能决策支持系统分类1336.4.3 智能决策支持系统的基本结构134
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人工智能（AI）技术的迅猛发展正在引发链式反应：催生了一批颠覆性技术，培育了经济发展新动能，塑造了新型产业体系，引领了新一轮的科技革命和产业变革。计算机视觉、自然语言处理和语音识别等人工智能技术的飞速进步，带动商业智能对话和推荐、自动驾驶、智能穿戴设备、语言翻译、自动导航、新经济预测等快速进入实用阶段。人工智能技术正在渗透并重组生产、分配、交换、消费等经济活动环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求、新产品、新技术、新流程、新业态，改变着人类的生活、生产方式甚至社会结构，实现了社会生产力的整体跃升。人工智能展现出的技术属性、商业属性和社会属性高度融合的特点，是经济发展的新引擎，也是社会发展的加速器。本教材的目标是“透过技术的坚硬外壳，探索AI的商业潜力和社会影响”。本教材定位为一本“面向商学院学生的人工智能教材”，兼顾AI的技术属性、商业属性和社会属性，探讨了人工智能对商业和社会的价值、影响和挑战，希望能帮助读者理解和把握新一代人工智能技术的现状和发展态势，并规划人工智能时代的学习方向和职业生涯。无论读者对AI发展是充满期待还是深感忧虑，我们都希望本教材能为读者带来一些启发。本教材结构如下：第1章绪论介绍了新一代AI的内涵、技术体系、特点和驱动因素，并提出AI已经成为一种通用目的技术。第2章介绍了AI发展简史，着重叙述了AI发展三大学派的来龙去脉。第3章介绍了AI的底层技术基础，包括机器学习、神经网络、深度学习和知识图谱等，还借用大咖视角预测了AI技术的未来发展。第4～7章分别介绍了智能语音（语言）技术、计算机视觉技术、认知智能技术、智能机器人技术这四大类AI应用层技术。第8、9章介绍了AI在8个典型行业中的产业应用情况。第10章从个人层面分析人工智能对人类工作的影响，并提出了“协作智能”的发展模式。第11章从企业层面分析“智能化转型”的挑战、方法和策略。第12章从社会层面分析AI的伦理和安全问题，介绍了AI的社会治理体系，分析了广受关注的“人工智能威胁论”。本教材还穿插了一些“小知识”“案例讨论”，力图帮助读者从更全面的视角来理解AI，也提升了教材的趣味性。本教材由大连理工大学闵庆飞和刘志勇联合编著，其中，闵庆飞负责第1、2、3、8、9、10、11、12章的编著以及全书的统稿工作，刘志勇负责第4～7章的编著。感谢我们的研究生苏超、胡丽霞、霍宏虹、王晓娣、姜林彤、李悦平、王晓宇、傅婧、刘一诺、曹霞、徐慧敏、何碌君、张乐在教材编著过程中所做的贡献，他们都是勤勉聪慧、前途可期的好青年。在教材编著过程中，我们借鉴了大量学术同行的研究成果以及研究机构的研究报告，也参考了很多科技论坛上网友的观点和文章。我们尽量对引用的文献进行了标注，以表达对他人知识贡献的尊重。尽管如此，我们依然对可能存在的漏标之处深感不安，恳请广大同行、研究机构、网友及时指出我们的疏漏，我们将在第一时间做出修正。本教材的出版得到了机械工业出版社华章分社张有利先生、宁鑫先生的大力支持，在此一并致以诚挚的谢意！人工智能是一个纷繁庞杂的话题，其技术体系本身依然在高速发展中，对其未来发展方向和社会影响，学界和业界至今仍在热烈探讨之中，加之编著者知识结构所限，书中的疏漏和错误在所难免，恳请广大读者不吝赐教，我们将不胜感激。闵庆飞 刘志勇2020年12月
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