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共67章
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版权信息
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前言
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第一章 快速进化的人工智能——一门极富挑战的AI科学
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1人工智能时代将至,高效能助手的潜在威胁
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2早期的人工智能:控制论概念阐述
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3AI的大发现时代
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4首次低谷带来的启示
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5AI专家系统获得赏识
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6双重动力推进人工智能蓬勃发展
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7辉煌成就:战胜人类的计算机系统
第二章 智能,让机器人更聪明——即将到来的机器人时代
1人工智能怎样让机器人更聪明
2襁褓中的机器用人:一切都从扫地开始
3如何让机器人拥有“自我保护”能力
4试错程序,让机器人学会了自我修复
5当机器人也学会了“上网”
6高级机器人的特殊功能:情感治愈
7未来机器人也能够使用繁殖系统吗
第三章 人工神经网络原理——怎样用信息处理人脑神经元
1什么是人工神经网络
2人工神经网络都具备哪些优势和特点
3用函数协议精密定义的人工神经网络
4BP神经网络能够通过学习减少误差
5人工神经网络的现实应用
6如何让人工神经网络具备记忆力
7人工智能能否让人类灵魂不死
8人脑工作机制怎样应用于智能机器人
第四章 怎样获得智能感知——可感知人类意识的AI系统
1能够读懂人心的机器人
2机器人制造技术当中通常都使用哪些传感器
3艰难的第一步:如何让机器人获得触觉功能
4新AI技术破解“人脑密码”的艰辛历程
5利用生物传感器辅助收发信息的AI技术
6智能皮肤:能够感知温度变化的新AI
7AI技术最高级别的感知力:智能认知
8智能感知的未来:即将到来的物联网时代
第五章 不断进化的人工智能推理——让AI通过推理去行动
1贝叶斯推理:平凡而又神奇的贝叶斯方法
2贝叶斯理论如何应用于人工智能推导
3前向链接和后向链接推理技术
4新AI技术中的不确定性推理理论
5错误的推理:人工智能也会受骗
6利用“黑箱推论”进行逻辑推理的AI系统
第六章 最可怕的“深度学习”——多层神经网络的加速学习
1人工智能进入“深度学习”阶段
2深度学习:人工智能引领认知技术创新
3AlphaGo依靠“深度学习”技术,展现计算未来
4深度学习将引爆人工智能应用
5深度学习将引爆下一次科技革命
6深度学习存在的问题和遇到的挑战
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