人工智能原理及应用教材-人工智能原理及应用教材电子版

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能原理及应用教材的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能原理及应用教材的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能课程意义与目标？
2. 人工智能的原理是什么？
3. 机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

人工智能课程意义与目标？

人工智能课程的意义与目标主要包括以下几个方面：

1. 培养人工智能领域的专业人才：人工智能技术的发展越来越广泛应用于各行各业，培养相关专业人才对于推动人工智能技术的创新和发展至关重要。人工智能课程的开设可以培养学生在人工智能领域的理论知识和实践技能，为未来从事人工智能相关工作做好准备。

2. 帮助学生了解人工智能的基本原理和技术：人工智能课程可以帮助学生深入了解人工智能的基本原理、方法和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识，培养学生运用这些技术解决实际问题的能力。

3. 促进跨学科交叉合作：人工智能是一门涉及多个学科领域的交叉学科，包括计算机科学、数学、统计学、神经科学等。人工智能课程的开设可以促进多学科的交叉合作，推动不同学科领域之间的知识交流与创新。

4. 推动人工智能技术在各领域的应用与发展：人工智能技术已经深刻影响了生活的方方面面，包括医疗、金融、交通、教育等领域。通过开设人工智能课程，可以培养更多能够将人工智能技术应用到实际场景中的人才，推动人工智能技术在各领域的应用与发展。

人工智能的原理是什么？

简单来说就是利用计算机建立数学模型添加算法，然后进行大量的数据学习，最后计算机基于这些学习做出“自我判断”进行输出。

目前比较常见流行的应用领域大多都可以这么解释，比如图像识别/神经网络算法/深度计算/自然语言处理等。

人工智能是一门学科，不是单一的某个机器或者设备，这里说它的原理是不恰当的。不过我们可以以非常简单容易理解的表达，说一下人工智能是怎么样是实现智能化的。

由于人工智能系统庞杂分支较多，我们主要说一下它的核心组成部分机器学习是怎么实现的。就字面意思去理解，机器学习难道就是机器自己学习某个技能吗？确实如此！机器是可以和人类一样自己去学习的，然后具备一些功能在服务人类。那么我们就看一下它是如何学习的。

自从计算机问世以来我们要和计算机进行交流，帮助我们做事就必须用编程语言告诉它该怎么做。主要的步骤就是我们给电脑输入规则和需要按规则处理的数据，这些数据再通过[_a***_](规则)设计处理，系统最后得到想要的答案这就是一个完成的处理过程。

我们可以看出来这样是个死板的，当遇到下一个问题的时候电脑就不会自己处理了。而机器学习就完全不一样，人类输入的是规则和从这规则中预期得到的答案，通过机器学习系统就能自己知道规则。如下图：

比如我们给机器一张猫的图片，并告诉电脑这样的是猫，这样经过无数次无数张图片的输入电脑就知道这样子的是猫，这个过程也叫做机器学习模型的训练，训练的次数越多，这个机器识别能力就越强。

人类的学习是通过遇到新的问题和对这个问题的处理得到经验，并且对这些经验进行归纳总结。这样不但可以解决以后遇到的问题而且可以预测未来，并且你经历的越多遇到的问题越多你就成长的越快，能力也就越强。

所以机器的学习也是一样的，我们通过不断的数据输入来给它新的问题，通过对这些问题的处理就会得到所谓的经验作为历史数据进行存储，再通过海量数据对模型的训练。通过大量训练以后不但能够解决越到的问题，而且还可以预测人类的要求根据需求提供服务。

根据下图去理解

多数人认为人工智能就是机器人，机器人就是人工智能，其实这个想法只对了一半，机器人的确就是人工智能，而人工智能不只是机器人，机器人只是一种最直观的体现而已，只是人工智能的一个分类，不能说是全部。大家可以将人工智能当作是一种具备人类思考模式的机器，但是这个机器在运算方面比人类更快更精准，能够快速处理复杂的数据。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。

其原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

生活中常用的人工智能应用，请观看如下视频进行了解：

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人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指计算机科学领域里的一种理论和实践，它的目的是使用计算机来模拟人的智能行为。人工智能的研究包括自然语言处理、机器学习、图像识别、人工神经网络等方面。

人工智能的目标之一是构建能够做出人类能做出的决策的计算机系统。为了实现这一目标，人工智能研究者会使用一些算法来模拟人类的思维方式，这些算法包括机器学习算法、人工神经网络等。

机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目的是让计算机通过经验来学习，而不是通过人类来告诉它怎么做。人工神经网络是另一个重要的人工智能技术，它的目的是模拟人脑的工作方式，通过连接多个神经元来实现。

总的来说，人工智能是一个非常广泛的领域，它的目的是通过计算机来模拟人的智能行为，以此来解决一些复杂的问题。

人工智能的工作原理是计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

楼上有的我就不再重复了，理论知识是无论如何都要学好的，我来补充一下我的观点，首先我觉得题主应该先要考虑清楚自己想要做什么，人工智能是一个很宽泛的概念，现在它涉及到的主要领域有，图像处理与识别，自然语言处理，语音识别等等，我觉得楼主应该好好的去了解一下这些，然后找到自己感兴趣的领域，然后集中精力去学，毕竟人没有三头六臂，每个人的精力都是有限的，以上为我浅薄的建议了。

首先我们来了解一下人工智能，机器学习和深度学习的关系，人工智能是最早出现的，包含了后两者；其次是机器学习，包含了后者；深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动，所以要学习人工智能，免不了要学习后面的两个内容，对于机器学习，你可以看一看吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，一边学一边做，看完并且做完上面的练习之后就基本上是入门了，对于深度学习，我也没怎么开始，可以好好的看看deep learning这本书。

要转人工智能，从哪里入门呢，我觉得还是得从基础的理论知识开始学起----机器学习以及深度学习，那么他们三者之间关系是怎么样的呢，从下面的图片中我们可以看出人工智能是最外层的，而机器学习在次外层，是一种实现人工智能的方法，深度学习在最内层，是一种一种实现机器学习的技术，也是目前人工智能的核心所在，正是因为深度学习的火热，才将人工智能带的这么火热。所以我建议先学机器学习，然后再学深度学习。

那么机器学习又该从哪里学起呢，我建议先看一下吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，楼主是工科专业，应该是学过C++的，我就默认楼主有编程基础了，这门课程的用的语言是matlab，有一定编程基础的学起来应该是比较简单的，听完课，并且完成他的课后练习，效果应该是还是不错的，书籍的话我推荐周志华老师的西瓜书，这本书还是很不错的

另外觉得实战不够的话，可以看这本书---机器学习实战，用的是python

深度学习的话，可以看deep learning这本书，如下图所示

学习深度学习理论知识的同时，还可以一边学习tensorflow，学习tensorflow的书籍也是有的，不过官方的文档就够用了，边学理论知识边用tensorflow搭建神经网络，做一做小实验，加深自己的理解。

我也是正在学习中的学生，所以只能说到这了，希望能帮到你，码字不易，望多多点赞

到此，以上就是小编对于人工智能原理及应用教材的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能原理及应用教材的3点解答对大家有用。

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