人工智能導論
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【作 者】主編 張翼英 張茜 張傳雷
【I S B N 】978-7-5170-9609-2
【責任編輯】石永峰
【適用讀者群】本專通用
【出版時間】2021-06-28
【開 本】16開
【裝幀信息】平裝（光膜）
【版 次】第1版第1次印刷
【頁 數(shù)】248
【千字數(shù)】397
【印 張】15.5
【定 價】￥48
【叢 書】普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材
【備注信息】
圖書詳情
簡介
本書特色
前言
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相關圖書
人工智能是電子信息技術領域發(fā)展最為迅速的新興交叉學科。本書作為人工智能學科的入門基礎，由淺入深、化繁為簡，全方位闡述人工智能相關理論背景、關鍵技術及部分典型應用。本書共12 章：第1 章闡述人工智能的定義、發(fā)展史，并展望其發(fā)展趨勢；第2 ～ 4 章是人工智能學科的理論基礎，分別介紹知識的表示與理解方法、感知與連接以及判斷與控制方法；第5 ～ 10 章從人工智能的應用領域出發(fā)，主要闡述網(wǎng)絡空間安全、計算機視覺、語音、機器人、自然語言處理、無人駕駛等方面的技術及方法；第11 ～ 12 章分別從行業(yè)視角，以案例分析的形式詳細介紹人工智能在電子商務行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)的具體應用。
介紹人工智能入門知識
構建人工智能通識體系
推動人工智能普及教育
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是近年來電子信息技術領域發(fā)展最為迅速的新興交叉學科。
人工智能以算法為核心，研究智能的表現(xiàn)與實現(xiàn)（以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器或智慧
系統(tǒng)）。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。從2018 年3 月
人工智能專業(yè)被列入新增審批本科專業(yè)名單，截至2020 年已有215 所國內高校開設了人工智能專業(yè)。
從產(chǎn)業(yè)領域到教育領域，在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計算、傳感網(wǎng)、腦科學等新理論新技術以及經(jīng)
濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅動下，人工智能領域加速發(fā)展，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、
群智開放、自主操控等新特征，我國已將發(fā)展人工智能提高到國家戰(zhàn)略層面。2020 年人工智能總體技
術和應用與世界先進水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過
1500 億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1 萬億元。
人工智能的理論基礎涉及數(shù)學、控制理論、計算機科學、電子技術等專業(yè)領域，讀者理解和掌握有
一定的難度。本書編委組織教育領域和產(chǎn)業(yè)領域的相關專業(yè)博士和專家，對人工智能相關理論知識點進
行分類總結，并結合其各自在人工智能研究開發(fā)相關領域的理論研究和實踐經(jīng)驗，由淺入深、化繁為簡，
全方位闡述人工智能學科的發(fā)展現(xiàn)狀、關鍵技術及其典型應用。本書共12 章，具體內容如下：
第1 章主要闡述人工智能的定義、發(fā)展史，并展望其發(fā)展趨勢。
第2 章介紹知識表示和理解方法，主要從知識表示的方法、推理方式和搜索策略三個方面展開論述，
深刻闡述人工智能對操作對象的表示和理解這兩個基本問題。
第3 章從人工智能感知功能出發(fā)，詳細闡述人工智能迅速發(fā)展的基礎支撐技術—感知技術、傳輸
技術和計算技術等的相關理論。
第4 章主要介紹判斷與控制技術。判斷與控制是人工智能的核心和方向，是實現(xiàn)智能功能承載的具
體支撐。本章重點討論了機器學習的相關概念和群體智能算法。
第5 章主要闡述人工智能新技術為網(wǎng)絡空間安全方面帶來的伴生效應，包括人工智能安全體系架構、
人工智能助力安全、內生安全和衍生安全問題。
第6 章主要介紹智能視覺技術，包括計算機視覺的基本原理、基于深度學習的數(shù)字圖像處理技術、
三維視覺技術以及智能視覺技術的典型應用。
第7 章主要介紹智能語音技術，包括智能語音基礎知識、語音信號處理原理、語音公開數(shù)據(jù)集和語
音識別工具包等。
第8 ～ 10 章從應用領域出發(fā)，分別對智能機器人、自然語言處理和無人駕駛這三類具體應用展開
論述，詳細介紹其核心技術及典型應用案例。
第11 ～ 12 章從行業(yè)實踐出發(fā)，分別闡述人工智能在電子商務行業(yè)和智能醫(yī)療行業(yè)的具體開發(fā)方法
和典型應用案例。
本書由張翼英、張茜、張傳雷任主編。全書由張翼英組織，張翼英參與了全部章節(jié)的編寫。張翼英、
張茜對全書進行了審校。
本書具體編寫分工如下：第1 章由張翼英博士等編寫，第2 章由張傳雷博士等編寫，第3 章由張翼
英博士、梁琨等編寫，第4 章由王嫄博士等編寫，第5 章由王聰博士、張翼英博士等編寫，第6 章由張
茜博士等編寫，第7 章由黨鑫博士等編寫，第8 章由劉堯猛、戴鳳智等編寫，第9 章由周保先、王嫄博
士等編寫，第10 章由張亞男博士、于文平博士等編寫，第11 章由張文、李龍等編寫，第12 章由馬興
毅博士、李冰博士等編寫。
在本書的編寫過程中，中國水利水電出版社給予了大力支持，同時，尚靜、阮元龍、王鵬凱、馬彩
霞、張楠、柳依陽、王德龍、羅劍、李英卓、劉晶晶、翟俊武等同學也參與了本書的編寫工作，在此一
并表示感謝。
希望本書能夠對關心人工智能技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各級領導和行業(yè)監(jiān)管部門人員、高校師生，以及產(chǎn)
業(yè)鏈相關各領域的從業(yè)人員、投融資人士等讀者有所裨益，能夠為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展添磚加瓦。由
于編者水平及時間所限，書中難免會有疏漏和不足之處，歡迎廣大專家和讀者不吝指正。
第1 章 人工智能 ........................................................... 1
1.1 人工智能定義 ........................................................... 1
1.1.1 人工智能概述 .................................................. 1
1.1.2 人工智能流派 .................................................. 2
1.2 人工智能發(fā)展史 ....................................................... 3
1.2.1 代表人物 .......................................................... 4
1.2.2 發(fā)展階段 .......................................................... 7
1.3 人工智能發(fā)展趨勢 ................................................. 10
1.3.1 技術發(fā)展趨勢 ................................................ 10
1.3.2 行業(yè)應用趨勢 ................................................ 12
1.3.3 終端產(chǎn)品趨勢 ................................................ 14
1.3.4 倫理規(guī)范趨勢 ................................................ 15
課后題 .............................................................................. 16
第2 章 表示與理解 ..................................................... 17
2.1 知識表示與利用 ..................................................... 17
2.1.1 知識與知識表示的概念 ................................ 17
2.1.2 產(chǎn)生式表示法 ................................................ 18
2.1.3 框架表示法 .................................................... 19
2.1.4 狀態(tài)空間表示法 ............................................ 21
2.2 推理 ......................................................................... 24
2.2.1 推理方式及分類 ............................................ 24
2.2.2 確定性推理 .................................................... 26
2.2.3 非確定性推理 ................................................ 29
2.3 搜索 ......................................................................... 31
2.3.1 圖搜索策略 .................................................... 32
2.3.2 盲目搜索 ........................................................ 33
2.3.3 啟發(fā)式搜索 .................................................... 36
課后題 .............................................................................. 38
第3 章 感知與連接 ..................................................... 40
3.1 感知技術 ................................................................. 40
3.1.1 感知技術概念 ................................................ 40
3.1.2 人工智能與感知的關系 ................................ 41
3.1.3 視覺感知技術 ................................................ 42
3.1.4 聲音感知技術 ................................................ 44
3.1.5 生理感知技術 ................................................ 45
目 錄
前言
3.1.6 環(huán)境感知技術 ................................................ 46
3.1.7 其他感知技術 ................................................ 46
3.2 傳輸技術 ................................................................. 47
3.2.1 傳輸技術概述 ................................................ 47
3.2.2 人工智能與傳輸技術的關系 ........................ 47
3.2.3 有線傳輸技術 ................................................ 48
3.2.4 無線傳輸技術 ................................................ 48
3.2.5 移動通信技術 ................................................ 50
3.2.6 衛(wèi)星通信技術 ................................................ 53
3.3 計算技術 ................................................................. 54
3.3.1 計算技術概述 ................................................ 54
3.3.2 人工智能與計算技術的關系 ........................ 54
3.3.3 碎片化數(shù)據(jù)計算 ............................................ 54
3.3.4 不完備數(shù)據(jù)計算 ............................................ 56
3.3.5 量子計算 ........................................................ 57
3.3.6 分布式計算 .................................................... 58
3.3.7 并行計算 ........................................................ 58
課后題 .............................................................................. 59
第4 章 判斷與控制 ..................................................... 60
4.1 機器學習 ................................................................. 60
4.1.1 機器學習概述 ................................................ 60
4.1.2 有監(jiān)督學習 .................................................... 62
4.1.3 無監(jiān)督學習 .................................................... 62
4.1.4 弱監(jiān)督學習 .................................................... 63
4.1.5 集成學習 ........................................................ 66
4.1.6 遷移學習 ........................................................ 68
4.1.7 強化學習 ........................................................ 72
4.2 群體智能 ................................................................. 76
4.2.1 群體智能概述 ................................................ 76
4.2.2 群體智能算法 ................................................ 76
4.2.3 任務定義 ........................................................ 78
4.2.4 質量控制 ........................................................ 79
4.2.5 成本控制 ........................................................ 79
4.2.6 延遲控制 ........................................................ 80
課后題 .............................................................................. 81
第5 章 人工智能安全 ................................................. 82
5.1 人工智能安全概述 ................................................. 82
5.2 人工智能安全體系架構 ......................................... 83
5.2.1 人工智能助力安全概述 ................................ 84
5.2.2 人工智能內生安全概述 ................................ 84
5.2.3 人工智能衍生安全概述 ................................ 84
5.3 人工智能助力安全 ................................................. 84
5.3.1 人工智能助力防御 ........................................ 85
5.3.2 人工智能助力攻擊 ........................................ 86
5.4 人工智能內生安全 ................................................. 88
5.4.1 數(shù)據(jù)安全 ........................................................ 88
5.4.2 算法安全 ........................................................ 91
5.4.3 框架安全 ........................................................ 92
5.4.4 模型安全 ........................................................ 92
5.4.5 運行安全 ........................................................ 93
5.5 人工智能衍生安全 ................................................. 93
5.5.1 人工智能系統(tǒng)失誤引發(fā)的安全事故 ............ 93
5.5.2 預防人工智能技術失控的舉措 .................... 95
課后題 .............................................................................. 96
第6 章 智能視覺 ......................................................... 97
6.1 計算機視覺的基本原理 ......................................... 97
6.1.1 智能視覺技術研究內容 ................................ 98
6.1.2 圖像成像 ...................................................... 100
6.1.3 傳統(tǒng)圖像處理方法 ...................................... 104
6.2 關鍵技術 ............................................................... 106
6.2.1 基于深度學習的圖像處理技術 .................. 107
6.2.2 特征提取與物體識別 .................................. 108
6.2.3 三維視覺技術 .............................................. 109
6.3 典型應用案例 ....................................................... 110
6.3.1 生成逼真的圖像：從文本到圖像 .............. 110
6.3.2 三維場景重建 .............................................. 112
課后題 ............................................................................ 115
第7 章 智能語音 ....................................................... 117
7.1 智能語音技術概述 ............................................... 117
7.1.1 智能語音技術發(fā)展歷史 .............................. 117
7.1.2 智能語音技術發(fā)展趨勢 .............................. 119
7.2 智能語音基礎 ....................................................... 119
7.2.1 聲信號和語音 .............................................. 119
7.2.2 聲音采樣 ...................................................... 121
7.3 語音信號處理 ....................................................... 122
7.3.1 端點檢測 ...................................................... 122
7.3.2 MFCC 特征抽取 .......................................... 125
7.4 語音處理基本原理 ............................................... 128
7.4.1 語音識別系統(tǒng)流程 ...................................... 128
7.4.2 語音識別的統(tǒng)計模型描述 .......................... 128
7.4.3 語音識別的模型訓練 .................................. 130
7.5 語音公開數(shù)據(jù)集 ................................................... 130
7.6 語音識別工具包 ................................................... 132
7.6.1 編程語言 ...................................................... 132
7.6.2 開源項目 ...................................................... 133
7.6.3 社區(qū)活躍度 .................................................. 133
7.6.4 教程和示例 .................................................. 133
7.6.5 訓練模型 ...................................................... 133
課后題 ............................................................................ 134
第8 章 智能機器人 ................................................... 135
8.1 智能機器人概述 ................................................... 135
8.1.1 機器人定義 .................................................. 135
8.1.2 機器人發(fā)展歷史和現(xiàn)狀 .............................. 136
8.1.3 機器人分類 .................................................. 138
8.1.4 智能機器人與人工智能 .............................. 142
8.2 智能機器人設計 ................................................... 143
8.2.1 硬件設計 ...................................................... 143
8.2.2 軟件設計 ...................................................... 145
8.3 智能機器人關鍵技術 ........................................... 145
8.3.1 智能感知技術 .............................................. 145
8.3.2 智能導航與規(guī)劃技術 .................................. 147
8.3.3 機器視覺技術 .............................................. 148
8.3.4 智能控制技術 .............................................. 152
8.3.5 智能交互技術 .............................................. 152
8.4 智能搬運機器人應用案例 ................................... 154
8.4.1 項目準備工作 .............................................. 154
8.4.2 應用場景設計 .............................................. 154
8.4.3 軟硬件平臺 .................................................. 155
8.4.4 功能設計 ...................................................... 155
課后題 ............................................................................ 157
第9 章 自然語言處理 ............................................... 158
9.1 自然語言處理概述 ............................................... 158
9.1.1 自然語言環(huán)境 .............................................. 158
9.1.2 自然語言處理發(fā)展史 .................................. 158
9.1.3 自然語言處理任務 ...................................... 160
9.1.4 自然語言處理應用 ...................................... 161
9.2 自然語言處理關鍵技術 ....................................... 162
9.2.1 處理流程 ...................................................... 162
9.2.2 文本表示 ...................................................... 163
9.2.3 專家系統(tǒng) ...................................................... 165
9.2.4 統(tǒng)計學習方法 .............................................. 165
9.2.5 深度學習方法 .............................................. 167
9.2.6 開源框架 ...................................................... 168
9.3 自然語言處理應用案例 ....................................... 169
9.3.1 文本分類 ...................................................... 169
9.3.2 機器翻譯 ...................................................... 171
9.3.3 信息檢索 ...................................................... 172
9.3.4 問答系統(tǒng) ...................................................... 173
9.3.5 知識圖譜 ...................................................... 174
課后題 ............................................................................ 177
第10 章 無人駕駛 ..................................................... 178
10.1 無人駕駛系統(tǒng)概述 ............................................. 178
10.1.1 司機是人還是機器 .................................... 178
10.1.2 無人駕駛全面數(shù)據(jù)解讀 ............................ 181
10.2 無人駕駛關鍵技術 ............................................. 184
10.2.1 深度學習在目標感知中的應用 ................ 184
10.2.2 典型的路徑規(guī)劃算法 ................................ 186
10.2.3 車輛運動行為決策算法 ............................ 187
10.3 無人駕駛規(guī)劃與控制 ......................................... 188
10.3.1 無人駕駛規(guī)劃與控制模塊 ........................ 188
10.3.2 無人駕駛車輛舉例 .................................... 189
課后題 ............................................................................ 191
第11 章 智能電子商務 .............................................. 192
11.1 電子商務 ............................................................. 192
11.1.1 電子商務概述 ............................................ 193
11.1.2 電子商務與傳統(tǒng)貿易的區(qū)別 .................... 194
11.2 智能電子商務關鍵技術 ..................................... 196
11.2.1 電子商務技術發(fā)展 .................................... 196
11.2.2 高并發(fā)應用場景下的分布式技術 ............ 197
11.2.3 計算廣告技術 ............................................ 197
11.2.4 知識圖譜技術 ............................................ 198
11.3 智能電子商務案例 ............................................. 198
11.3.1 典型的電子商務技術架構 ........................ 198
11.3.2 案例一：基于xgboost 的銷量預測 .......... 204
11.3.3 案例二：基于NLP 的客戶感知分析 ....... 206
11.3.4 案例三：基于知識圖譜的商品鏈接
優(yōu)化 ............................................................ 207
課后題 ............................................................................ 208
第12 章 智能醫(yī)療 ..................................................... 209
12.1 智能醫(yī)療概述 ..................................................... 209
12.1.1 智能醫(yī)療概念 ............................................ 209
12.1.2 智能醫(yī)療歷史 ............................................ 209
12.1.3 智能醫(yī)療展望 ............................................ 211
12.2 智能醫(yī)療關鍵技術 ............................................. 212
12.2.1 體系架構 .................................................... 212
12.2.2 技術架構 .................................................... 216
12.2.3 AI 醫(yī)療 ....................................................... 219
12.3 智能醫(yī)療應用案例 ............................................. 223
12.3.1 虛擬助理 .................................................... 223
12.3.2 醫(yī)學影像 .................................................... 225
12.3.3 輔助診療 .................................................... 226
12.3.4 疾病風險預測 ............................................ 227
12.3.5 藥物挖掘 .................................................... 227
12.3.6 健康管理 .................................................... 229
課后題 ............................................................................ 230
參考文獻 ..................................................................... 231
1.1 人工智能定義 ........................................................... 1
1.1.1 人工智能概述 .................................................. 1
1.1.2 人工智能流派 .................................................. 2
1.2 人工智能發(fā)展史 ....................................................... 3
1.2.1 代表人物 .......................................................... 4
1.2.2 發(fā)展階段 .......................................................... 7
1.3 人工智能發(fā)展趨勢 ................................................. 10
1.3.1 技術發(fā)展趨勢 ................................................ 10
1.3.2 行業(yè)應用趨勢 ................................................ 12
1.3.3 終端產(chǎn)品趨勢 ................................................ 14
1.3.4 倫理規(guī)范趨勢 ................................................ 15
課后題 .............................................................................. 16
第2 章 表示與理解 ..................................................... 17
2.1 知識表示與利用 ..................................................... 17
2.1.1 知識與知識表示的概念 ................................ 17
2.1.2 產(chǎn)生式表示法 ................................................ 18
2.1.3 框架表示法 .................................................... 19
2.1.4 狀態(tài)空間表示法 ............................................ 21
2.2 推理 ......................................................................... 24
2.2.1 推理方式及分類 ............................................ 24
2.2.2 確定性推理 .................................................... 26
2.2.3 非確定性推理 ................................................ 29
2.3 搜索 ......................................................................... 31
2.3.1 圖搜索策略 .................................................... 32
2.3.2 盲目搜索 ........................................................ 33
2.3.3 啟發(fā)式搜索 .................................................... 36
課后題 .............................................................................. 38
第3 章 感知與連接 ..................................................... 40
3.1 感知技術 ................................................................. 40
3.1.1 感知技術概念 ................................................ 40
3.1.2 人工智能與感知的關系 ................................ 41
3.1.3 視覺感知技術 ................................................ 42
3.1.4 聲音感知技術 ................................................ 44
3.1.5 生理感知技術 ................................................ 45
目 錄
前言
3.1.6 環(huán)境感知技術 ................................................ 46
3.1.7 其他感知技術 ................................................ 46
3.2 傳輸技術 ................................................................. 47
3.2.1 傳輸技術概述 ................................................ 47
3.2.2 人工智能與傳輸技術的關系 ........................ 47
3.2.3 有線傳輸技術 ................................................ 48
3.2.4 無線傳輸技術 ................................................ 48
3.2.5 移動通信技術 ................................................ 50
3.2.6 衛(wèi)星通信技術 ................................................ 53
3.3 計算技術 ................................................................. 54
3.3.1 計算技術概述 ................................................ 54
3.3.2 人工智能與計算技術的關系 ........................ 54
3.3.3 碎片化數(shù)據(jù)計算 ............................................ 54
3.3.4 不完備數(shù)據(jù)計算 ............................................ 56
3.3.5 量子計算 ........................................................ 57
3.3.6 分布式計算 .................................................... 58
3.3.7 并行計算 ........................................................ 58
課后題 .............................................................................. 59
第4 章 判斷與控制 ..................................................... 60
4.1 機器學習 ................................................................. 60
4.1.1 機器學習概述 ................................................ 60
4.1.2 有監(jiān)督學習 .................................................... 62
4.1.3 無監(jiān)督學習 .................................................... 62
4.1.4 弱監(jiān)督學習 .................................................... 63
4.1.5 集成學習 ........................................................ 66
4.1.6 遷移學習 ........................................................ 68
4.1.7 強化學習 ........................................................ 72
4.2 群體智能 ................................................................. 76
4.2.1 群體智能概述 ................................................ 76
4.2.2 群體智能算法 ................................................ 76
4.2.3 任務定義 ........................................................ 78
4.2.4 質量控制 ........................................................ 79
4.2.5 成本控制 ........................................................ 79
4.2.6 延遲控制 ........................................................ 80
課后題 .............................................................................. 81
第5 章 人工智能安全 ................................................. 82
5.1 人工智能安全概述 ................................................. 82
5.2 人工智能安全體系架構 ......................................... 83
5.2.1 人工智能助力安全概述 ................................ 84
5.2.2 人工智能內生安全概述 ................................ 84
5.2.3 人工智能衍生安全概述 ................................ 84
5.3 人工智能助力安全 ................................................. 84
5.3.1 人工智能助力防御 ........................................ 85
5.3.2 人工智能助力攻擊 ........................................ 86
5.4 人工智能內生安全 ................................................. 88
5.4.1 數(shù)據(jù)安全 ........................................................ 88
5.4.2 算法安全 ........................................................ 91
5.4.3 框架安全 ........................................................ 92
5.4.4 模型安全 ........................................................ 92
5.4.5 運行安全 ........................................................ 93
5.5 人工智能衍生安全 ................................................. 93
5.5.1 人工智能系統(tǒng)失誤引發(fā)的安全事故 ............ 93
5.5.2 預防人工智能技術失控的舉措 .................... 95
課后題 .............................................................................. 96
第6 章 智能視覺 ......................................................... 97
6.1 計算機視覺的基本原理 ......................................... 97
6.1.1 智能視覺技術研究內容 ................................ 98
6.1.2 圖像成像 ...................................................... 100
6.1.3 傳統(tǒng)圖像處理方法 ...................................... 104
6.2 關鍵技術 ............................................................... 106
6.2.1 基于深度學習的圖像處理技術 .................. 107
6.2.2 特征提取與物體識別 .................................. 108
6.2.3 三維視覺技術 .............................................. 109
6.3 典型應用案例 ....................................................... 110
6.3.1 生成逼真的圖像：從文本到圖像 .............. 110
6.3.2 三維場景重建 .............................................. 112
課后題 ............................................................................ 115
第7 章 智能語音 ....................................................... 117
7.1 智能語音技術概述 ............................................... 117
7.1.1 智能語音技術發(fā)展歷史 .............................. 117
7.1.2 智能語音技術發(fā)展趨勢 .............................. 119
7.2 智能語音基礎 ....................................................... 119
7.2.1 聲信號和語音 .............................................. 119
7.2.2 聲音采樣 ...................................................... 121
7.3 語音信號處理 ....................................................... 122
7.3.1 端點檢測 ...................................................... 122
7.3.2 MFCC 特征抽取 .......................................... 125
7.4 語音處理基本原理 ............................................... 128
7.4.1 語音識別系統(tǒng)流程 ...................................... 128
7.4.2 語音識別的統(tǒng)計模型描述 .......................... 128
7.4.3 語音識別的模型訓練 .................................. 130
7.5 語音公開數(shù)據(jù)集 ................................................... 130
7.6 語音識別工具包 ................................................... 132
7.6.1 編程語言 ...................................................... 132
7.6.2 開源項目 ...................................................... 133
7.6.3 社區(qū)活躍度 .................................................. 133
7.6.4 教程和示例 .................................................. 133
7.6.5 訓練模型 ...................................................... 133
課后題 ............................................................................ 134
第8 章 智能機器人 ................................................... 135
8.1 智能機器人概述 ................................................... 135
8.1.1 機器人定義 .................................................. 135
8.1.2 機器人發(fā)展歷史和現(xiàn)狀 .............................. 136
8.1.3 機器人分類 .................................................. 138
8.1.4 智能機器人與人工智能 .............................. 142
8.2 智能機器人設計 ................................................... 143
8.2.1 硬件設計 ...................................................... 143
8.2.2 軟件設計 ...................................................... 145
8.3 智能機器人關鍵技術 ........................................... 145
8.3.1 智能感知技術 .............................................. 145
8.3.2 智能導航與規(guī)劃技術 .................................. 147
8.3.3 機器視覺技術 .............................................. 148
8.3.4 智能控制技術 .............................................. 152
8.3.5 智能交互技術 .............................................. 152
8.4 智能搬運機器人應用案例 ................................... 154
8.4.1 項目準備工作 .............................................. 154
8.4.2 應用場景設計 .............................................. 154
8.4.3 軟硬件平臺 .................................................. 155
8.4.4 功能設計 ...................................................... 155
課后題 ............................................................................ 157
第9 章 自然語言處理 ............................................... 158
9.1 自然語言處理概述 ............................................... 158
9.1.1 自然語言環(huán)境 .............................................. 158
9.1.2 自然語言處理發(fā)展史 .................................. 158
9.1.3 自然語言處理任務 ...................................... 160
9.1.4 自然語言處理應用 ...................................... 161
9.2 自然語言處理關鍵技術 ....................................... 162
9.2.1 處理流程 ...................................................... 162
9.2.2 文本表示 ...................................................... 163
9.2.3 專家系統(tǒng) ...................................................... 165
9.2.4 統(tǒng)計學習方法 .............................................. 165
9.2.5 深度學習方法 .............................................. 167
9.2.6 開源框架 ...................................................... 168
9.3 自然語言處理應用案例 ....................................... 169
9.3.1 文本分類 ...................................................... 169
9.3.2 機器翻譯 ...................................................... 171
9.3.3 信息檢索 ...................................................... 172
9.3.4 問答系統(tǒng) ...................................................... 173
9.3.5 知識圖譜 ...................................................... 174
課后題 ............................................................................ 177
第10 章 無人駕駛 ..................................................... 178
10.1 無人駕駛系統(tǒng)概述 ............................................. 178
10.1.1 司機是人還是機器 .................................... 178
10.1.2 無人駕駛全面數(shù)據(jù)解讀 ............................ 181
10.2 無人駕駛關鍵技術 ............................................. 184
10.2.1 深度學習在目標感知中的應用 ................ 184
10.2.2 典型的路徑規(guī)劃算法 ................................ 186
10.2.3 車輛運動行為決策算法 ............................ 187
10.3 無人駕駛規(guī)劃與控制 ......................................... 188
10.3.1 無人駕駛規(guī)劃與控制模塊 ........................ 188
10.3.2 無人駕駛車輛舉例 .................................... 189
課后題 ............................................................................ 191
第11 章 智能電子商務 .............................................. 192
11.1 電子商務 ............................................................. 192
11.1.1 電子商務概述 ............................................ 193
11.1.2 電子商務與傳統(tǒng)貿易的區(qū)別 .................... 194
11.2 智能電子商務關鍵技術 ..................................... 196
11.2.1 電子商務技術發(fā)展 .................................... 196
11.2.2 高并發(fā)應用場景下的分布式技術 ............ 197
11.2.3 計算廣告技術 ............................................ 197
11.2.4 知識圖譜技術 ............................................ 198
11.3 智能電子商務案例 ............................................. 198
11.3.1 典型的電子商務技術架構 ........................ 198
11.3.2 案例一：基于xgboost 的銷量預測 .......... 204
11.3.3 案例二：基于NLP 的客戶感知分析 ....... 206
11.3.4 案例三：基于知識圖譜的商品鏈接
優(yōu)化 ............................................................ 207
課后題 ............................................................................ 208
第12 章 智能醫(yī)療 ..................................................... 209
12.1 智能醫(yī)療概述 ..................................................... 209
12.1.1 智能醫(yī)療概念 ............................................ 209
12.1.2 智能醫(yī)療歷史 ............................................ 209
12.1.3 智能醫(yī)療展望 ............................................ 211
12.2 智能醫(yī)療關鍵技術 ............................................. 212
12.2.1 體系架構 .................................................... 212
12.2.2 技術架構 .................................................... 216
12.2.3 AI 醫(yī)療 ....................................................... 219
12.3 智能醫(yī)療應用案例 ............................................. 223
12.3.1 虛擬助理 .................................................... 223
12.3.2 醫(yī)學影像 .................................................... 225
12.3.3 輔助診療 .................................................... 226
12.3.4 疾病風險預測 ............................................ 227
12.3.5 藥物挖掘 .................................................... 227
12.3.6 健康管理 .................................................... 229
課后題 ............................................................................ 230
參考文獻 ..................................................................... 231
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