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作者简介
莫宏伟
哈尔滨工程大学工学博士、教授，类脑计算与人工智能研究中心主任，全国高校人工智能与大数据创新联盟常务理事，黑龙江省高等教育学会人工智能教育专业委员会理事长。
长期从事人工智能导论、原理与方法的课程教学工作，主要研究领域涉及类脑计算、自然计算、智能机器人、视觉智能与认知智能等。完成国家自然科学基金、国防科学技术预先研究基金等项目20余项，发表论文80余篇，出版专著6部，教材2部，授权发明专利8项。
重点介绍
本书特色：
本书较全面地介绍了目前人工智能的主流概念、理论、方法、技术及应用等内容。全书共 12 章，首先介绍了智能的定义以及人工智能的定义、历史、实现方法、研究内容、发展趋势，然后介绍了人工智能与哲学、脑科学有关的概念和知识基础。在人工智能方法与技术体系方面，主要介绍了人工神经网络、机器学习的基本方法与原理，之后从感知智能、认知智能、语言智能、机器人（行为智能）、混合智能、类脑计算六个方面分别介绍了人工智能传统与前沿理论、方法及技术，最后介绍了人工智能伦理与法律的相关概念和知识。
<span class="colour" style="color: rgb(0, 0, 0);">学习角度：</span>
1.进化历史层面
我们可以站在宇宙进化与人类进化的高度来看待人工智能的诞生与发展，即我们可以将人工智能看作人类智能的延伸。它是人类文明不断进化的产物。从这个层面理解人工智能，有助于我们深刻认识人工智能存在的本质与价值。
2.哲学思想层面
我们可以从哲学思想出发来理解人工智能。人工智能的根本在于“智能”，“人工”只是手段。要理解人工智能，首先要理解生命、智能、意识的本质，以及“机器是否能够思考”等问题，这些都不是科学上能够简单的解释清楚的，而是需要我们从哲学层面来思考和认识。
3.社会发展层面
人工智能的相关方法与技术已经被广泛应用于社会生产与生活的各个方面，成为了提升社会生产力的新动力与新引擎，推动着人类社会向更高的文明阶段迈进。
4.交叉学科层面
人工智能是涉及哲学、脑科学、神经科学、认知科学、计算机科学、数学、语言学等多个学科的交叉学科。我们学习人工智能，不仅要了解已有人工智能的相关方法与技术，还要理解这些技术都是多个学科交叉研究的成果。
5.工程技术层面
本书将人工智能所涉及的方法与技术概括为感知智能、认知智能、语言智能、机器人（行为智能）、混合智能、类脑智能等，具体包括图像处理、模式识别、机器学习、人工神经网络、逻辑推理、搜索、知识图谱、自然语言处理、类脑计算等内容。
<span class="colour" style="color: rgb(33, 37, 41);">适用专业：</span>
新工科专业
可作为高等院校人工智能、大数据、机器人工程等新工科专业本科生与研究生的课程教材。
传统理工科专业
可作为高等院校计算机科学与技术、电子科学与技术、控制工程与科学、智能科学与技术、机械、数学等各个传统理工科专业的本科生与研究生的课程教材。
非理工科专业
可作为从事自然科学、社会科学、科学普及以及人工智能交叉学科研究的科研人员、学者及爱好者的参考用书。
详细内容
免责声明：<span class="colour" style="color: rgb(33, 37, 41);">图书版权归Arm中国和作者所有，本文仅供学术交流。</span>
