第1章　人工智能概述　1
1.1 人工智能的相关概念　1
1.1.1　智能　2
1.1.2　人工智能　3
1.2 人工智能的发展史　3
1.2.1　幻想阶段　3
1.2.2　孕育阶段　4
1.2.3　形成阶段　5
1.2.4　积累阶段　6
1.2.5　发展阶段　7
1.3 人工智能的主流学派　9
1.3.1　符号主义　9
1.3.2　连接主义　11
1.3.3　行为主义　12
要点提炼　13
课后挑战　13
　　
第2章　人工智能基础　14
2.1 人工智能与数据　15
2.1.1　数据的含义与重要性　15
2.1.2　数据的类型　16
2.1.3　数据的来源　18
2.1.4　数据的预处理　21
2.1.5　数据的存储与管理　22
2.2 人工智能与算法　25
2.2.1　算法概述　25
2.2.2　算法的类型　26
2.2.3　算法的设计与实现　31
2.3 人工智能与算力　32
2.3.1　算力的含义与重要性　32
2.3.2　算力的类型　33
2.3.3　算力的应用　36
2.3.4　算力的发展趋势　37
2.4 人工智能的软件工具　38
2.4.1　编程语言　39
2.4.2　开发框架与库　40
2.4.3　数据处理工具　42
2.4.4　集成开发环境　43
要点提炼　45
课后挑战　45
　　
第3章　人工智能传统应用　46
3.1 推理与证明　46
3.1.1　逻辑推理的概念　47
3.1.2　定理证明系统　47
3.1.3　推理机的概述　48
3.1.4　推理机的工作原理　51
3.2 专家系统　51
3.2.1　专家系统的概述　52
3.2.2　专家系统的工作原理　53
3.2.3　专家系统的应用　55
3.3 Alpha人工智能　59
3.3.1　AlphaGo概述　59
3.3.2　AlphaGo的发展历史　59
3.3.3　AlphaGo的核心原理　60
3.3.4　AlphaZero　63
要点提炼　63
课后挑战　64
　　
第4章　人工智能前沿应用　65
4.1 自然语言处理　66
4.1.1　自然语言处理概述　66
4.1.2　自然语言处理的发展　67
4.1.3　机器翻译　70
4.1.4　语音合成　72
4.1.5　语音识别　73
4.1.6　情感分析　74
4.2 图像处理　76
4.2.1　图像处理概述　77
4.2.2　图像边缘检测　78
4.2.3　图像匹配　80
4.2.4　图像分割　82
4.2.5　目标检测　83
4.3 计算机视觉　85
4.3.1　计算机视觉概念　86
4.3.2　面部识别　87
4.3.3　行为分析　89
4.3.4　场景理解　90
4.4 大语言模型　92
4.4.1　大语言模型概述　92
4.4.2　大语言模型的发展历程　94
4.4.3　常见大语言模型　95
4.4.4　大语言模型的应用　98
要点提炼　99
课后挑战　99
　　
第5章　智能生活　100
5.1 智能娱乐　100
5.1.1智能推荐系统　101
5.1.2　虚拟现实与增强现实　102
5.1.3　智能健身与健康　105
5.2 智能社交　106
5.2.1　社交媒体内容推荐　106
5.2.2　聊天机器人与智能助手　107
5.2.3　情感分析与情绪识别　108
5.2.4　社交网络分析　109
5.3 智能购物　111
5.3.1　智能客服与虚拟导购　111
5.3.2　个性化营销与推荐　112
5.4 智能家居　113
5.4.1　智能家电　113
5.4.2　智能安全　115
5.4.3　智能照明与能源管理　116
要点提炼　117
课后挑战　118
　　
第6章　智能交通　119
6.1 自动驾驶　119
6.1.1　自动驾驶概述　120
6.1.2　人工智能在自动驾驶技术中的应用　122
6.2 智能交通管理系统　125
6.2.1　实时交通监控　125
6.2.2　交通流量管理　127
6.2.3　交通优化　127
6.2.4　智能出行建议　128
6.2.5　事故预警检测与响应　128
6.3 智慧物流　129
6.3.1　智慧物流概述　129
6.3.2　货物跟踪与管理　129
6.3.3　仓储自动化　130
6.3.4　运输优化　131
6.3.5　配送调度　132
要点提炼　133
课后挑战　133
第7章　智能教育　134
7.1 智能教育概述　134
7.1.1　智能教育的发展背景　134
7.1.2　智能教育的应用场景　135
7.2 个性化学习　136
7.2.1　个性化学习的运行机制　136
7.2.2　个性化学习应用案例—Coursera在线学习平台的推荐系统　136
7.2.3　协同过滤技术　137
7.2.4　个体数字画像　138
7.2.5　基于用户行为的推荐算法　138
7.2.6　基于内容的推荐算法　139
7.3 智能导师系统　140
7.3.1　构成智能导师系统的3大功能模块　140
7.3.2　构成智能导师系统的实现方式　142
7.3.3　生成式人工智能引领智能导师系统　143
7.4 基于集成模型的学生情感识别　147
7.4.1　集成学习模型　147
7.4.2　集成模型三大算法　148
7.4.3　集成模型应用：大学生
情绪识别　150
要点提炼　152
课后挑战　153
　　
第8章　智能设计　154
8.1 智能设计基础　154
8.1.1　智能设计定义与发展历程　155
8.1.2　智能设计指导原则　155
8.2 智能设计技术　156
8.2.1　创意生成技术　156
8.2.2视觉内容生成　159
8.2.3　智能设计模型　160
8.3 智能设计工具　161
8.3.1　设计辅助工具　161
8.3.2　设计协作工具　163
8.3.3　虚拟现实设计工具　164
8.4 智能设计实践与应用　166
8.4.1　智能产品设计　166
8.4.2　智能建筑设计　168
8.4.3　智能平面设计　170
8.4.4　智能动画设计　172
要点提炼　175
课后挑战　175
　　
第9章　智能医疗　176
9.1 智能医疗概况　176
9.1.1　智能医疗的起源与定义　177
9.2 疾病诊断与预测　178
9.2.1　疾病预测　178
9.2.2　医疗影像分析　180
9.2.3　深度学习在疾病诊断中的应用　183
9.3 药物研发　184
9.3.1　人工智能与药物研发　185
9.3.2　深度学习在药物研发中的应用　185
9.4 远程医疗　186
9.4.1　远程医疗的定义与发展　187
9.4.2　远程医疗的应用　187
要点提炼　190
课后挑战　190
　　
第10章　智能制造　191
10.1 工业机器人　191
10.1.1　工业机器人概述　192
10.1.2　机器人视觉引导与定位　193
10.1.3　协作机器人　194
10.1.4　多机器人协同　195
10.1.5　机器人维护与诊断　196
10.2 智能供应链　197
10.2.1　智能供应链概述　197
10.2.2　智能供应链核心技术与应用　198
10.3 智能制造系统　201
10.3.1　智能制造系统架构　201
10.3.2　人工智能在智能制造中的关键技术　202
10.3.3　智能制造系统环节　203
10.3.4　绿色制造　208
要点提炼　209
课后挑战　209
　　
第11章　人工智能与科学研究　210
11.1 人工智能在科学研究中的重要性　211
11.2 人工智能在材料科学中的应用　211
11.2.1　材料科学研究的背景与意义　211
11.2.2　Materials Project的核心技术　212
11.2.3　应用实例　213
11.2.4　人工智能在材料科学中的其他应用　214
11.3 人工智能在生物医学中的应用　214
11.2.1　生物医学研究的背景与意义　214
11.3.2　AlphaFold3的核心技术　215
11.3.3　实际应用　217
11.3.4　人工智能在生物医学中的其他应用　217
11.4 人工智能在化学中的应用　218
11.4.1　化学研究的背景与意义　218
11.4.2　ChemNet的核心技术　219
11.4.3　实际应用　220
11.4.4　人工智能在化学中的其他应用　220
11.5 人工智能在环境科学中的应用　221
11.5.1　环境科学的背景与意义　221
11.5.2　ClimateNet 的核心技术　222
11.5.3　应用案例　223
11.5.4　人工智能在环境科学中的其他应用　223
要点提炼　224
课后挑战　224
　　
第12章　人工智能未来　225
12.1 人工智能与人机共生　225
12.1.1　新一轮人工智能的特质
?与人机关系　226
12.1.2　走向人机共生新
时代　227
12.2 人工智能伦理与法律　231
12.2.1　人工智能伦理挑战　231
12.2.2　人工智能伦理准则与治理原则　232
12.2.3　法律框架与政策制定　233
12.3 人工智能未来发展与挑战　234
12.3.1　人工智能的十大前沿技术趋势　234
12.3.2　人工智能技术的未来发展方向　235
要点提炼　236
课后挑战　236