（1）作者背景资深：作者是人工智能博士，华为七级专家，企业应用教研室主任、企业应用总架构师，曾参与华为 MetaERP、MetaCRM 等重要变革项目。 （2）作者经验丰富：作者有极强的写作和表达能力，已经出版9本科技类著作，本书第1版在写作方式上获得了读者极高的评价。 （3）获得多个奖项：北京市科学技术协会科普创作出版资金资助项目围作品、机械工业出版社“金齿轮奖”获奖作品（2016-2025），豆瓣“人工智能十佳好书”。 （4）广获读者好评：第1版豆瓣评分9.1，传统电商平台零差评，清华大学图书馆推荐作品，花语商学院说书比赛重推荐书目。 （5）内容通俗易懂：用巧妙的内容组织方式和通俗的语言来讲解专业知识，真正做到了人人都能通过本书读懂人工智能。
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前言
第一部分 以智慧创造智慧
第1章 洪荒年代
1.1 概述
1.2 引言：信息革命
1.3 图灵机：计算的基石
1.4 人工智能的萌芽
1.5 图灵测试：何谓智能
1.6 智能与人类的界限
1.7 机器能思考吗
1.8 机器拟人心
1.9 机器拟人脑
1.10 机器拟人身
1.11 本章小结
第2章 迈向人工智能
2.1 概述
2.2 引言：不经意间改变世界
2.3 达特茅斯会议
2.4 有学术就有江湖
2.5 有江湖就有传奇
2.6 人工智能早期成果
2.6.1 完全信息的对抗
2.6.2 模式识别
2.6.3 自然语言处理
2.7 本章小结
第二部分 学派争鸣
第3章 符号主义学派
3.1 概述
3.2 引言：五分钟逻辑学
3.3 描述已知，推理未知
3.3.1 常识编程
3.3.2 物理符号系统
3.4 知识！知识！知识！
3.4.1 知识表示
3.4.2 知识工程
3.4.3 知识系统
3.5 从演绎到归纳
3.6 符号主义的现状和未来
3.7 本章小结
第4章 连接主义学派
4.1 概述
4.2 引言：命运
4.3 大脑模型
4.4 崛起的明星
4.5 陨落的流星
4.6 感知机
4.7 凛冬将至
4.8 人工智能的繁荣与寒冬
4.9 本章小结
第5章 行为主义学派
5.1 概述
5.2 引言：昔日神童
5.3 自动机对抗自动机
5.4 从控制论说起
5.5 机械因果观和行为主义
5.6 自复制机和进化主义
5.7 机器人学
5.8 本章小结
第三部分 第三波高潮
第6章 机器学习概览
6.1 概述
6.2 什么是机器学习
6.3 机器学习的意义
6.4 机器学习的分类
6.5 机器学习解决的问题
6.6 进行机器学习：实战模型训练
6.6.1 机器学习的一般过程
6.6.2 样本和样本空间
6.6.3 任务类型
6.6.4 数据预处理
6.6.5 损失函数
6.6.6 模型选择
6.6.7 泛化、误差及拟合
6.6.8 正则化
6.6.9 优化算法
6.6.10 终极算法
6.7 评估验证
6.7.1 性能度量
6.7.2 交叉验证
6.8 本章小结
第7章 深度学习时代
7.1 概述
7.2 引言：教父
7.3 逆反之心
7.4 复兴之路
7.4.1 生存危机
7.4.2 从感知机到神经网络
7.4.3 误差反向传播算法
7.5 深度学习
7.5.1 这是什么
7.5.2 从浅层学习到深度学习
7.5.3 序幕开启
7.5.4 锋芒毕露
7.5.5 越深度越强大吗
7.5.6 越深度越困难吗
7.6 深度神经网络
7.6.1 卷积神经网络
7.6.2 循环神经网络
7.7 从实验室到企业
7.8 挑战与反思
7.9 本章小结
第8章 从学习到创造
8.1 概述
8.2 引言：“技术宅”改变世界
8.3 生成式对抗网络
8.4 学者与荣耀
8.5 语言奇点
8.5.1 序列到序列模型
8.5.2 注意力机制与Transformer架构
8.6 OpenAI与GPT模型
8.7 现实与理想
8.8 本章小结
第四部分 人机共生
第9章 与机器共生
9.1 概述
9.2 引言：“白痴”与“天才”
9.3 与机器竞技
9.3.1 信息识别
9.3.2 信息理解
9.3.3 信息决策
9.3.4 艺术创作
9.3.5 自动驾驶
9.3.6 游戏竞技
9.4 与机器共舞
9.4.1 人工智能的威胁
9.4.2 人工智能的机遇
9.5 本章小结
附录 人工智能历史大事记
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