人工智能基础高中版自编教材人工智能技术入门培养科技创新型人才华东师范大学出版社商务印书馆 kindle 书籍 免费 网盘下载地址

人工智能基础（高中版）》是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用，使学生理解人工智能的基本原理，特别是数据、算法与应用之间的相互关系。并结合常见的应用场景，理解人工智能技术（包括感知与决策）的基本工作方式，通过动手实践，更深入地理解人工智能技术的原理、能力，以及在实用中面临的挑战。本书强调人工智能基本理念与原理的传递，注重创造力、想象力、整体思考，以及动手能力的提升。

第一章 人工智能: 新时代的开启………… 1

1.1跨越时空: 铭铭的一天………… 2

1.2光辉岁月: 人工智能简史………… 5

1.3百花齐放: 人工智能在各行各业的应用………… 10

1.4初露真容: 人工智能与机器学习………… 13

1.5本章小结………… 17

第二章 牛刀小试: 察异辨花………… 19

2.1初学乍练: 分类任务………… 20

2.2含英咀华: 提取特征………… 22

2.3分门别类: 分类器………… 25

2.4实践出真知: 测试和应用………… 35

2.5五花八门: 多类别分类………… 37

2.6大显身手: 二分类在生活中的应用………… 39

2.7本章小结………… 42

第三章 别具慧眼: 识图认物………… 43

3.1温故知新: 基于手工特征的图像分类………… 44

3.2另辟蹊径: 基于深度神经网络的图像分类………… 52

3.3“网”不厌深: 深度神经网络的发展与挑战………… 60

3.4忽如一夜春风来: 图像分类在日常生活中的应用………… 66

3.5本章小结………… 68

第四 耳听八方: 析音赏乐………… 71

4.1洗耳恭听: 听声的艺术………… 73

4.2丝竹管弦: 音乐风格分类………… 78

4.3言听计从: 语音识别技术………… 82

4.4听声辨曲: 乐曲检索技术………… 84

4.5本章小结………… 85

第五章 冰雪聪明: 看懂视频………… 87

5.1化静为动: 从图像到视频………… 88

5.2明察秋毫: 视频行为识别………… 90

5.3基于深度学习的视频行为识别………… 98

5.4本章小结………… 103

第六章 无师自通: 分门别类………… 105

6.1当人工智能未曾听说花的名字………… 106

6.2物以类聚: 鸢尾花的K 均值聚类………… 108

6.3人以群分: 相册中的人脸聚类………… 111

6.4层次聚类与生物聚类………… 118

6.5本章小结………… 119

第七章 识文断字: 理解文本………… 121

7.1任务的特点………… 122

7.2文本的特征………… 124

7.3高屋建瓴: 发掘文本中潜在的主题………… 128

7.4投其所好: 基于主题的文本搜索与推荐………… 133

7.5本章小结………… 134

第八章 神来之笔: 创作图画………… 135

8.1九层之台, 起于累土: 数据空间和数据分布………… 136

8.2化腐朽为神奇的创作家: 生成网络………… 140

8.3火眼金睛的鉴赏家: 判别网络………… 142

8.4在对抗中合作与进步: 生成对抗网络………… 145

8.5得心应手地创作: 条件生成对抗网络………… 151

8.6本章小结………… 152

第九章 运筹帷幄: 围棋高手………… 153

9.1初窥门径: 阿尔法狗的走棋网络………… 155

9.2远见卓识: 阿尔法狗的大局观………… 158

9.3成就非凡: 阿尔法元………… 161

9.4本章小结………… 163

后记………… 165

参考文献………… 167

汤晓鸥教授是商汤科技创始人，也是全球人工智能领域最有影响力的科学家之一。汤教授目前任香港中文大学信息工程系教授，同时还担任中国科学院深圳先进技术研究院副院长。2005年~2008 年期间，汤晓鸥教授担任微软亚洲研究院视觉计算负责人。汤晓鸥教授曾荣获2009 CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）最佳论文奖。2014年，他的人脸识别技术成为世界上第一个超过人眼识别能力的计算机算法。这项技术还于2015年荣获人工智能领域顶级学术会议AAAI首次设立的最佳学生论文奖。汤晓鸥教授是IEEE院士，同时还担任ICCV（IEEE国际计算机视觉会议）2009 程序委员会主席、ICCV 2019 大会主席以及计算机视觉领域两大顶级国际期刊之一的 IJCV 主编。汤晓鸥教授于1996年获麻省理工学院博士学位，并拥有美国罗切斯特大学硕士学位和中国科学技术大学学士学位。

陈玉琨，华东师范大学教授，博士生导师，华东师范大学考试与评价研究院院长。主要著作有《教育评估的理论和技术》、《教育学文集教育评价》，《中国高等教育评价论》、《教育评价学》等，论文有《教育质量本质探析》等近百篇。

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书籍介绍

人工智能基础（高中版）》是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用，使学生理解人工智能的基本原理，特别是数据、算法与应用之间的相互关系。并结合常见的应用场景，理解人工智能技术（包括感知与决策）的基本工作方式，通过动手实践，更深入地理解人工智能技术的原理、能力，以及在实用中面临的挑战。本书强调人工智能基本理念与原理的传递，注重创造力、想象力、整体思考，以及动手能力的提升。

• 作者： 喜乐会 发布时间：2018-05-05 08:55:28

  从目录来看，也就是个科普读物，被媒体解读到可怕的程度了，哈哈。

• 作者： 弗朗柿 发布时间：2018-06-17 10:42:02

  确定是给中学生的？太专业了！完全就是一本企业技能宣传材料！

• 作者： Feeling 发布时间：2020-05-15 17:27:28

  簡單易懂的入門手冊，適合對照團體的進行反覆閱讀

• 作者： 猫熊不要黑眼圈 发布时间：2018-06-03 16:14:17

  人工智能周末研修班圆满结课。几点看法：1.大数据是米，云计算是火，AI是烹饪法。物联网的关键还是芯片、传感器这些我们欠缺的；2.这门课科普性质，看内容就觉得线性代数、概率论与数理和编程知识的融会贯通完全是大学的要求，揠苗助长得不偿失。不过谁知道呢，不是现在保险知识都进课堂么，呵呵。最重要的还是数理化，基础学科怎么强调都不为过；3.图像、声音和语义识别等让我觉得下一代人机交互的硬件平台可能不是汽车，而是类似google glass这样一个东西。它可以是单镜片的，带耳机和微型麦克，还能联网，计算在云端完成。你看见一盆沙拉，他就计算出吃一个月你可能减少的体重，看一听可乐，他就卡路里预警。他还能指路，能讲解景点之类。奇怪了，这么个好东西，怎么和电子项圈一样没人搞呢。

• 作者： Leo 发布时间：2018-06-07 23:42:26

  好书，带我领略了用AI科学家的视角认识世界是什么感觉

• 作者： 轻松_Relax 发布时间：2018-05-18 17:17:02

  作为研究生毕业的文科生，真心看不懂这个高中版里面的数学啊！

• 一本了解概念的书

  作者：高桥 发布时间：2019-04-28 14:08:20

  这本书确实非常基础了，提了很多概念，全部都是点到为止。适不适合高中生，不好判断，但作为一个概念了解的书入门，还是挺不错的。

  我把每章重新取了一个标题：

  第一章 人工智能简史

  第二章 分类

  第三章 图像识别

  第四章 语音识别

  第五章 视频识别

  第六章 分类（聚类）

  第七章 自然语言识别

  第八章 图片生成

  第九章 围棋AI

• 机器人会统治人类吗

  作者：momo 发布时间：2020-01-06 00:20:56

  人工智能基础（高中版）

  主编：汤晓鸥 陈玉琨

  出版发行：华东师大出版社、商务印书馆

  小时候，人工智能是科幻小说里的机器人，无所不能，遥不可及。

  长大以后，人工智能是科幻电影里的机器人，亦正亦邪，可爱可怕。

  忽然有一天，世界顶尖的棋手，被一只叫阿尔法的狗打败，人工智能一下从科幻变成现实，仿佛特洛伊人一夜醒来，诶？这木马里竟然真的有人！一时间，言必称AI成为标配。然而，到底什么是人工智能？

  通读之下，文科猫只能坦率地说，基本上不懂。但看到前言也说，“人工智能是以技术含量较高的领域，尤其是一些用到高等数学的算法，可能已经超过了你已学过的范围，有些甚至超出了大学本科的范围”，也就很坦然接受。

  虽然并不能真正懂得人工智能的算法、技术，但这一类的书还是要读，不然人工智能就只停留在热词的表面。至少，可以梳理一下AI的发展历程，再次记住图灵这个名字；了解图像识别、语音识别、视频识别这些应用背后，用到的监督学习、机器学习、向量、二分类、多分类、深度学习、聚类、生成对抗网络、强化学习……这些算法的概念和原理。

  人工智能发展经历了三个阶段，前两个阶段都因为理论研究无法实际应用，投入产出极不匹配，被迫搁浅；而真正喷薄爆发是在2011年以后，芯片的技术发展，计算机运算能力越来越强大，大数据应运而生，在软硬件的技术革命东风下，AI才真正迎来自己的生命。一方面，顺势而为，才最有可能成功，当内、外在条件尚不具备的时候，理论与理想往往容易成为空谈。另一方面，厚积薄发，需要的是坚持和不懈的努力，从1950年图灵提出图灵测试，到1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”，再到2016年阿尔法狗战胜李世石，AI不是一天智能起来的。成功只是结果，努力坚持是前提，创造条件、顺势而为，同样是需要练习的能力。

  深度学习的“深”，其实是神经网络的层数多，模型参数多。模型不理想可能会“欠拟合”，但过于复杂也可能出现“过拟合”，过犹不及，人和AI都是一样的。

  从科普里读出鸡汤的味道，果然文科猫本猫没治了。