目 錄


模塊1 理論探究 1
任務(wù)1.1 走近人工智能 2
實(shí)踐任務(wù)：設(shè)計(jì)圖靈測試 2
視頻導(dǎo)入 2
1.1.1 初識(shí)人工智能 2
1.1.2 人工智能發(fā)展 7
1.1.3 人工智能的三大學(xué)派 13
英語加油站 15
習(xí)題 15
任務(wù)1.2 人工智能的三個(gè)層次 16
實(shí)踐任務(wù)：體驗(yàn)弱人工智能 16
視頻導(dǎo)入 16
1.2.1 了解人工智能的三個(gè)層次 16
1.2.2 當(dāng)前階段人工智能產(chǎn)品的發(fā)展現(xiàn)狀與不足 18
1.2.3 全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀比較 21
英語加油站 26
習(xí)題 27
任務(wù)1.3 人工智能的四要素 27
實(shí)踐任務(wù)：設(shè)計(jì)排序算法 27
視頻導(dǎo)入 27
1.3.1 知識(shí) 28
1.3.2 數(shù)據(jù) 29
1.3.3 算法 33
1.3.4 算力 36
英語加油站 38
習(xí)題 40
模塊2 技術(shù)探究 41
任務(wù)2.1 知識(shí)表示 42
實(shí)踐任務(wù)：圖說知識(shí)表示 42
視頻導(dǎo)入 42
2.1.1 初識(shí)知識(shí)表示 42
2.1.2 知識(shí)庫 47
2.1.3 搜索策略 50
2.1.4 知識(shí)表示應(yīng)用案例—機(jī)器“讀片” 52
英語加油站 54
習(xí)題 55
任務(wù)2.2 機(jī)器學(xué)習(xí) 56
實(shí)踐任務(wù)：測試機(jī)器學(xué)習(xí) 56
視頻導(dǎo)入 56
2.2.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 56
2.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的類型 61
2.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法 64
2.2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 66
2.2.5 體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí) 70
英語加油站 72
習(xí)題 73
任務(wù)2.3 深度學(xué)習(xí) 74
實(shí)踐任務(wù)：暢談深度學(xué)習(xí) 74
視頻導(dǎo)入 75
2.3.1 什么是深度學(xué)習(xí) 75
2.3.2 深度學(xué)習(xí)框架 79
2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 82
2.3.4 深度學(xué)習(xí)算法案例—AlphaGo和蒙特卡洛算法 85
2.3.5 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例—自動(dòng)駕駛技術(shù) 87
英語加油站 90
習(xí)題 91
模塊3 實(shí)踐探究 92
任務(wù)3.1 專家系統(tǒng) 93
實(shí)踐任務(wù)：提取基于專家系統(tǒng)的需求 93
視頻導(dǎo)入 93
3.1.1 走近專家系統(tǒng) 93
3.1.2 專家系統(tǒng)的發(fā)展 97
3.1.3 專家系統(tǒng)的工作原理 99
3.1.4 專家系統(tǒng)應(yīng)用案例——花樣滑冰AI輔助評(píng)分系統(tǒng) 106
英語加油站 107
習(xí)題 108
任務(wù)3.2 計(jì)算機(jī)視覺 109
實(shí)踐任務(wù)：測試計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)品 109
視頻導(dǎo)入 109
3.2.1 計(jì)算機(jī)視覺概述 109
3.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展 113
3.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典問題 115
3.2.4 計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用案例——高德AR與車道級(jí)導(dǎo)航技術(shù) 118
英語加油站 121
習(xí)題 122
任務(wù)3.3 自然語言處理 123
實(shí)踐任務(wù)：測試自然語言處理軟件 123
視頻導(dǎo)入 123
3.3.1 自然語言處理概述 124
3.3.2 自然語言處理發(fā)展史 126
3.3.3 自然語言處理的七大技術(shù) 129
3.3.4 自然語言處理應(yīng)用案例——同聲傳譯機(jī) 133
英語加油站 134
習(xí)題 135
任務(wù)3.4 身份識(shí)別技術(shù) 136
實(shí)踐任務(wù)：體驗(yàn)不同的身份識(shí)別方式 136
視頻導(dǎo)入 136
3.4.1 身份識(shí)別技術(shù)概述 137
3.4.2 人臉識(shí)別技術(shù) 139
3.4.3 指紋識(shí)別技術(shù) 142
3.4.4 步態(tài)識(shí)別技術(shù) 144
3.4.5 其他身份識(shí)別技術(shù) 146
3.4.6 身份識(shí)別技術(shù)應(yīng)用案例——銀河水滴步態(tài)識(shí)別產(chǎn)品 148
英語加油站 150
習(xí)題 151
任務(wù)3.5 機(jī)器人技術(shù) 151
實(shí)踐任務(wù)：與機(jī)器人親密接觸 151
視頻導(dǎo)入 151
3.5.1 走近機(jī)器人技術(shù) 152
3.5.2 機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展 154
3.5.3 智能機(jī)器人的三要素 156
3.5.4 智能機(jī)器人的六大關(guān)鍵技術(shù) 157
3.5.5 機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用案例——教育機(jī)器人 159
英語加油站 162
習(xí)題 163
模塊4 應(yīng)用探究 164
任務(wù)4.1 智慧城市 165
實(shí)踐任務(wù): 規(guī)劃智慧城市 165
視頻導(dǎo)入 165
4.1.1 什么是智慧城市 165
4.1.2 智慧城市的三大特點(diǎn) 167
4.1.3 智慧城市應(yīng)用案例 169
4.1.4 智慧城市與元宇宙 176
英語加油站 177
習(xí)題 177
任務(wù)4.2 智慧醫(yī)療 178
實(shí)踐任務(wù)：設(shè)計(jì)智慧醫(yī)療產(chǎn)品 178
視頻導(dǎo)入 178
4.2.1 什么是智慧醫(yī)療 178
4.2.2 智慧醫(yī)療應(yīng)用案例 184
英語加油站 187
習(xí)題 188
任務(wù)4.3 智慧生活 188
實(shí)踐任務(wù)：提取智慧生活產(chǎn)品 188
視頻導(dǎo)入 189
4.3.1 什么是智慧生活 189
4.3.2 智慧生活應(yīng)用案例 191
英語加油站 198
習(xí)題 198
任務(wù)4.4 智慧工廠 199
實(shí)踐任務(wù)：收集智慧工廠案例 199
視頻導(dǎo)入 199
4.4.1 什么是智慧工廠 200
4.4.2 智慧工廠應(yīng)用案例 204
4.4.3 有爭議的智慧工廠——黑燈工廠 209
英語加油站 211
習(xí)題 211
任務(wù)4.5 智慧農(nóng)業(yè) 212
實(shí)踐任務(wù)：設(shè)計(jì)智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)品 212
視頻導(dǎo)入 212
4.5.1 什么是智慧農(nóng)業(yè) 212
4.5.2 智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用案例 213
英語加油站 217
習(xí)題 218
模塊5 發(fā)展探究 219
任務(wù)5.1 人工智能的前景 220
實(shí)踐任務(wù): 思辯奇點(diǎn) 220
視頻導(dǎo)入 220
5.1.1 人工智能三大發(fā)展趨勢 220
5.1.2 未來人工智能的轉(zhuǎn)度 221
5.1.3 認(rèn)識(shí)人工智能奇點(diǎn) 223
英語加油站 226
習(xí)題 226
任務(wù)5.2 人工智能發(fā)展中的道德與法制 227
實(shí)踐任務(wù)：我要“立法” 227
視頻導(dǎo)入 227
5.2.1 機(jī)器人三大法則 227
5.2.2 人工智能與人類安全 228
5.2.3 人工智能與倫理道德 230
5.2.4 人工智能與職業(yè) 233
英語加油站 236
習(xí)題 237