智能建築理論與工程實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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頁數:357

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出版時間:2009-8

價格:39.00元

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isbn號碼:9787111272281

叢書系列:

圖書標籤:

• 智能建築
• 建築工程
• 智能控製
• 物聯網
• 綠色建築
• 建築智能化
• 自動化
• 信息技術
• 建築科學
• 節能技術

《人工智能：重塑世界的驅動力》 內容梗概： 本書旨在為廣大讀者提供一個全麵而深入的人工智能（AI）認知框架，從其發展曆程、核心技術、關鍵應用領域，到倫理挑戰與未來展望，層層遞進，抽絲剝繭，揭示人工智能如何從科幻概念走嚮現實，並以前所未有的力量重塑著我們生活的方方麵麵。全書不局限於單一的技術視角，而是強調人工智能的跨學科性、普適性以及其對社會結構、經濟模式和人類文明的深遠影響。 第一章：人工智能的黎明與演進 本章將帶領讀者迴溯人工智能思想的萌芽，從古希臘神話中的自動裝置，到圖靈測試的提齣，再到早期專傢係統的興起。我們將詳細梳理人工智能發展的幾個關鍵時期，包括“黃金時代”、“AI寒鼕”以及近期深度學習帶來的復興。通過分析不同時期技術突破的驅動因素、理論模型的演變以及哲學思辨的演進，讀者將理解人工智能並非一蹴而就，而是無數先驅者智慧與汗水的結晶。我們將重點介紹早期的符號主義、連接主義以及它們各自的優勢與局限，為理解後續更復雜的AI技術奠定基礎。本章力求用生動的曆史敘事，展現人工智能從實驗室走嚮公眾視野的艱辛曆程，突齣其背後不斷湧現的創新精神。 第二章：智能的基石：核心技術解析 本章將深入剖析構成人工智能核心的幾大關鍵技術，並以清晰易懂的方式進行闡釋。 機器學習（Machine Learning）： 我們將詳細介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三種主要的學習範式。通過具體的算法實例，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、K-均值聚類以及Q-learning等，揭示機器如何從數據中學習規律並做齣預測或決策。我們將強調特徵工程、模型訓練、評估與調優在機器學習過程中的重要性。 深度學習（Deep Learning）： 作為當前人工智能領域最炙手可熱的技術，本章將重點聚焦深度學習。我們將詳細介紹人工神經網絡（ANN）的基本結構，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。通過對CNN在圖像識彆、物體檢測等任務上的應用，以及RNN在自然語言處理、序列建模上的優勢進行深入剖析，讀者將理解深度學習強大的模式識彆和特徵提取能力。我們會提及一些重要的深度學習模型，如AlexNet、VGG、ResNet、Transformer等，並解釋它們在各自領域取得突破的原因。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）： 本章將探討機器如何理解、生成和處理人類語言。我們將介紹詞嵌入（Word Embeddings）技術，如Word2Vec、GloVe，以及用於文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統和文本摘要的常用模型和方法。讀者將瞭解到如何構建能夠與人類進行自然交流的智能係統。 計算機視覺（Computer Vision）： 本章將深入研究機器如何“看”世界。我們將討論圖像采集、預處理、特徵提取以及圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等關鍵技術。讀者將瞭解如何利用計算機視覺技術實現智能監控、自動駕駛、醫學影像分析等應用。 其他關鍵技術： 除此之外，我們還將簡要介紹專傢係統、自然語言生成（NLG）、語音識彆（ASR）、規劃與推理等技術，並探討它們在不同AI係統中的作用。 第三章：智慧的觸角：人工智能的應用場景 本章將以豐富的案例為載體，展示人工智能如何在各個行業和領域展現齣其顛覆性的力量。 醫療健康： 從輔助診斷、藥物研發，到個性化治療方案的製定，AI正在深刻改變醫療服務的模式。我們將討論AI在醫學影像分析（如識彆癌癥病竈）、疾病預測（基於基因組數據和生活習慣）以及虛擬健康助手等方麵的應用。 金融服務： 風險評估、欺詐檢測、量化交易、智能投顧等都是AI在金融領域的重要應用。本章將探討AI如何通過分析海量交易數據，提高決策效率和準確性，降低運營成本。 智能製造與工業自動化： AI驅動的機器人、預測性維護、質量控製和供應鏈優化，正在引領製造業邁嚮智能化和高效化。我們將介紹AI在生産綫上的應用，如何通過機器視覺檢測産品缺陷，以及如何通過數據分析優化生産流程。 交通齣行： 自動駕駛汽車、智能交通管理係統、共享齣行平颱的優化，都離不開AI的支持。本章將探討AI在感知環境、決策規劃、路徑優化等方麵的核心作用，以及其對未來城市交通的設想。 零售與電商： 個性化推薦、智能客服、庫存管理、需求預測，AI正在重塑消費者的購物體驗和企業的運營效率。我們將展示AI如何通過分析用戶行為數據，提供精準的商品推薦，並優化物流配送。 教育領域： 個性化學習平颱、智能輔導係統、教育資源推薦，AI正在為學生提供更具針對性和效率的學習體驗。本章將探討AI如何根據學生的學習進度和特點，調整教學內容和方式。 媒體與娛樂： 內容生成（如新聞報道、音樂創作）、個性化內容推薦、虛擬現實（VR）與增強現實（AR）的結閤，AI正在豐富我們的娛樂生活。 科學研究： AI在數據分析、模式識彆、科學模擬和新材料發現等方麵的應用，正加速科學研究的進程，幫助科學傢解決前沿難題。 第四章：倫理的邊界與社會的挑戰 伴隨著人工智能技術的飛速發展，其帶來的倫理睏境和社會挑戰也日益凸顯。本章將聚焦這些關鍵問題，引導讀者進行深入思考。 偏見與公平性： AI模型可能繼承或放大訓練數據中的偏見，導緻不公平的決策，尤其是在招聘、信貸審批和司法判決等敏感領域。我們將探討如何識彆和緩解AI的偏見問題，確保其公平性。 隱私與數據安全： AI的運行高度依賴大量數據，如何保護個人隱私，防止數據泄露和濫用，是亟待解決的問題。本章將討論數據脫敏、差分隱私等技術，以及相關的法律法規。 就業與經濟轉型： AI的自動化能力可能導緻部分崗位的消失，引發失業擔憂。我們將分析AI對勞動力市場的影響，以及如何通過教育和再培訓來應對經濟轉型帶來的挑戰，探討“人機協作”的新模式。 責任歸屬： 當AI係統發生錯誤並造成損害時，責任應如何界定？是開發者、使用者還是AI本身？本章將探討AI責任的法律和哲學層麵的討論。 透明度與可解釋性： 許多深度學習模型如同“黑箱”，其決策過程難以理解。提高AI的可解釋性（XAI），對於建立信任和進行有效的監管至關重要。 自主性與控製： 隨著AI能力的增強，對其自主性和潛在的失控風險的擔憂也隨之而來。本章將探討如何設計安全可靠的AI係統，以及保持人類對AI的最終控製。 第五章：展望未來：人工智能的無限可能 本章將放眼未來，暢想人工智能將如何進一步演進，並深刻影響人類社會的走嚮。 通用人工智能（AGI）的探索： 我們將討論AGI的概念，即擁有與人類相當或超越人類智能的AI，並分析實現AGI的可能性、挑戰以及其潛在的顛覆性影響。 人機共生與增強智能： AI並非僅僅是取代人類，更可能成為人類能力的延伸。本章將探討人機協同工作模式，以及如何通過AI增強人類的認知和創造力。 AI在解決全球性問題中的作用： 從氣候變化、疾病防治到貧睏消除，AI有望成為解決人類麵臨的重大挑戰的強大工具。我們將探討AI在可持續發展、環境保護等領域的應用前景。 AI治理與國際閤作： 麵對AI帶來的全球性影響，建立有效的AI治理框架和加強國際閤作將是關鍵。本章將討論AI倫理規範、安全標準和監管機製的建立。 AI與人類文明的未來： 最終，本章將引發讀者對AI與人類文明長期共存的深刻思考，以及人類如何在這個由智能驅動的新時代中找到自己的位置和價值。 《人工智能：重塑世界的驅動力》力求以嚴謹的學術態度，結閤前沿的研究成果和生動的應用案例，為讀者構建一個清晰、全麵且富有啓發性的人工智能認知圖景。無論您是技術從業者、學生，還是對未來充滿好奇的普通讀者，本書都將為您提供寶貴的洞見。

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