人工智能
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人 机器人交互导论克里斯托夫·巴特内克(Christoph Bartneck) 著,刘伟,牛博,王小凤,罗昂,瞿小童 等 译本书是针对研究生课程设计的,广泛概述了机器人、人工智能、心理学、社会学、伦理学和设计等多学科主题。本书提出了相关的背景概念,描述了机器人如何工作,如何设计它们,以及如何评估它们的性能。独立的章节讨论了广泛的主题。包括不同的交流方式,如语音和语言、非言语交流和情绪处理,以及当今和未来社会中机器人应用的伦理问题。
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PyTorch神经网络实战丛晓峰,彭程威,章军 著本书主要介绍人工智能研究领域中神经网络的PyTorch架构,对其在多个领域的应用进行系统性的归纳和梳理。书中的案例有风景图分类、人像前景背景分割、低光照图像增法、动漫头像生成、画风迁移、风格转换等,对每项视觉任务的研究背景、应用价值、算法原理、代码实现和移动端部署流程进行了详细描述,并提供相应的源码,适合读者从0到1构建移动端智能应用。 本书适合对人工智能实际应用感兴趣的本科生、研究生、深度学习算法工程师、计算机视觉从业人员和人工智能爱好者阅读,书中介绍的各项视觉任务均含有相应的安卓平台部署案例,不仅对学生参加比赛、课程设计具有参考意义,对相关从业人员的软件架构和研发也具有启发价值。
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智能风控实践指南蒋宏 著内 容 提 要 随着人工智能技术的进步和消费金融行业的快速发展,智能风控已经成为金融行业的刚性需求。本书围绕智能风控的关键环节一一展开,同时结合具体的智能风控实例进行解析。本书共6章,主要内容包括智能风控的发展,搭建智能风控模型体系,搭建风控特征画像体系,搭建智能风控策略体系,智能风控与人工的结合,以及智能风控管理。本书适合银行、消费金融与保险等领域信贷风控模型开发人员、特征挖掘人员和策略分析人员,以及金融科技领域从业者、咨询行业从业者和其他对智能风控感兴趣的人阅读。
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智能简史[加] 于非 著本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、 对智能的不同定义、 围绕智能现象的问题、 本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、 不安分的宇宙、 改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、 重力智能、 重力和暗能量、 最小作用量原则、 量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、 耗散结构、 熵增、 z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、 生命的定义、 生命为什么存在、 微生物中的智能、 植物中的智能、 动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、 人类特殊的思维方式、 关于大脑的理论、 信息过载与信息茧房;第7章介绍1 9 5 0年以前的智能机 器、 人 工 智 能 的 诞 生、 符 号 主 义、 联 结 主 义、 行 为 主 义、学派之争与统一、 通用人工智能、 智能的本质和智能科学;第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素, 介 绍 促 进 宇 宙 稳 定 的 技 术 发 明、 物 质 网 联、 能 源 网 联、信息网联、 获取智能、 基于智能 网 联 的 自 动 驾 驶、 基 于 智 能 网 联 的 集 体 强 化 学 习、对智能的数学建模;第9章介绍元宇宙的背景、 元宇宙的概念与特征、 元宇宙涉及的主要技术、 元宇宙的演进;第1 0章给出了本书的总结与未来展望。 本书是科普读物, 也可以作为人工智能学习、 研究、 开发的参考用书。
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机器人传感器迟明路 著机器人传感器是实现机器人及自身与外部环境进行信息交互的重要手段。通过搭载不同类型的传感器,机器人对其自身及周围环境进行检测,并对检测结果进行处理、分析、决策,然后选择合适的运动。本书按传感器基础篇、机器人传感器篇进行编排,全书共7章,前后呼应,循序渐进,由常用传感器到机器人传感器应用,逐步介绍了传感器的基础知识与检测技术、常用传感器、智能传感器、机器人常用传感器、工业机器人常用传感器、移动机器人常用传感器、机器人多传感器信息融合等内容。
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智能计算郭业才 著本书面向人工智能学科的前沿领域,系统地讨论了智能计算的原理与实现,比较全面地反映了智能计算研究和应用的*新进展。书中涵盖了支持向量机、混沌计算、蚁群算法、DNA计算、DNA遗传算法、人工免疫系统、萤火虫算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、鱼群算法和其他一些算法及应用。全书提供了大量的实用案例,重点强调实际的应用和计算工具,这些对于智能计算领域的进一步发展是非常有意义的。 本书取材新颖、内容系统、深入浅出、材料丰富,理论密切结合实际,具有较高的学术水平和参考价值。 本书可作为人工智能、信息与通信工程、仪器科学与技术、计算机科学与技术等相关领域的科研人员及工程技术人员的参考书,也可作为研究生和高年级本科生开阔视野、增长知识的阅读材料。
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因果论朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) 著,刘礼,杨矫云,廖军,李廉 译本书全面阐述了现代因果关系分析,展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论,并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论,它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法,并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息,为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
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写给青少年的人工智能 应用核桃编程 著这是一本写给青少年看的人工智能科普图书,目的是帮助小读者们启蒙科学素养,开阔科学视野,培养科学思维,锻炼动手能力,让小读者们了解人工智能的过去、现在和未来,从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书,小读者们不仅能了解到“生活中有哪些人工智能”,还会一睹很多人工智能发展的过程和细节:生活中的人工智能都是如何工作的,科学家如何提出问题并想到绝妙的点子,等等。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心,帮助他们体会科学研究应具备的精神。本书从“人工智能为人类服务所需要的功能特点”出发,讲述了图像识别、语音识别和合成、自然语言处理等功能及其实现,并从日常生活、医疗、艺术、农业、无人驾驶五个领域,分门别类地介绍了各种现实中已经存在或即将实现的人工智能应用,最后阐述了人工智能与人类社会如何相互影响及可能存在的问题。全书内容丰富,堪称人工智能的“博览会”。
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2020全球人工智能创新指数报告中国科学技术信息研究所 著当今世界百年未有之大变局加速演进,人工智能发展已成为大国博弈的核心阵地。加快发展人工智能事关我国发展全局和国家安全,是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手,是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。2016年以来,美国、英国、德国、韩国、日本等全球主要国家加紧出台专项战略规划和政策,围绕基础理论、核心技术、人才、标准规范等方面强化部署,力图在新一轮创新竞争中掌握主导权。为客观评价全球主要国家人工智能发展态势,明晰我国所处的位势,2019年中国科学技术信息研究所联合北京大学成立了全球人工智能创新指数研究组,开展全球人工智能创新指数研究工作,组织撰写《全球人工智能创新指数报告》,探索构建科学合理的指标体系,以对全球主要国家和地区的人工智能创新发展情况进行量化评估。《全球人工智能创新指数报告》结合人工智能的概念特征及创新基础理论,构建了一个三层指标体系,其中包括基础支撑、创新资源与环境、科技研发、产业与应用等4个一级指标,计算基础、网络基础、人才和专利等10个二级指标,以及数据中心保有率、互联网使用率、人工智能学者人口参与率、人均人工智能专利授权量等29个三级指标。一级指标中,基础支撑、创新资源与环境对应人工智能创新投入,体现一国发展人工智能所具备的基础条件和关键资源;科技研发、产业与应用对应人工智能创新产出,体现一国在人工智能领域的技术优势和产业竞争力。《全球人工智能创新指数报告》对46个国家(主要包括G20成员国、欧盟成员国和部分“一带一路”沿线国家)的人工智能创新水平进行综合评价和分类评价,不仅得出各国的人工智能创新指数,还对每一个三级指标进行更深入的国别分析,刻画了各国人工智能创新综合实力和明显的优劣势。根据人工智能创新指数综合得分,将46个参评国家划分为4个梯队:美国独列第一梯队,人工智能综合实力遥遥领先其他国家,在基础支撑、创新资源与环境、科技研发和产业与应用4个方面均具有明显优势;第二梯队包括中国、韩国、加拿大等14个国家,各国总体创新水平相当且各具发展特色;第三梯队包括卢森堡、比利时、奥地利等24个国家,它们在人工智能科技研发方面与第二梯队国家存在较大差距;第四梯队的7个国家人工智能发展普遍落后,尤其是在人工智能创新资源与环境、科技研发方面与前三个梯队国家有较大差距。中国在人工智能发展起步较晚、基础相对薄弱的背景下,及时把握人工智能发展机遇,总体呈现较好的发展势头,综合实力已跻身世界前列,在超算中心建设、论文和专利产出、企业成长,以及5G、物联网等方面具备一定的优势,但同时也面临人工智能相关基础学科建设滞后、人才集聚度不高、高质量开源代码有待开发等不足与挑战。为此,我们还需进一步聚焦人工智能前沿基础理论突破、开源算法平台构建等关键环节,集中优势资源加强原创性、引领性科技攻关,加大人才引进和本土人才自主培养力度,努力建设全球人工智能人才.高地。
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人工的你[美] 苏珊·施耐德 著,方弦 译在《人工的你》一书中,作者认为人工智能不可避免会将智能的发展引向新的方向,但如何规划一条合理的前进路线则取决于我们。随着人工智能技术不仅向内发展重塑大脑,同时向外发展创造出机器心智的可能性,我们必须提高警惕。智人作为心智的设计者,以后将会摆弄的一些“工具”是自己并不理解使用方法的:自我、心智,还有意识。作者论证的是,如果没有充分掌握这些实体的本性,那么这可能会给人工智能和大脑增强技术的应用埋下祸根,会带来有意识存在的死亡或者苦难。要获得繁荣发展,我们必须掌握算法深处潜藏的哲学问题。