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本书针对高等学校人工智能本科生专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系,设置了数学与统计、科学与工程、计算机科学与工程核心、人工智能核心、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等专业课程群,重点介绍了八大课程群中各课程的概况和知识点,为培养具有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。

本书从1989年密码学家大卫·乔姆失败的数字现金计划讲起，为读者详细讲述了数字现金的迭代历史，及其数字现金与政府技术专家之间的关系。在面对数字现金对国家治理、国际管理模式挑战的当下，作者尝试通过研究数字现金的历史渊源，并从该层面出发为人们讲解不一样的体系。作者认为，每种货币都承载着特定的时间和历史结构，在这种结构中，货

"本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法

本书第一章详细阐述了类脑模型的构建方式及理论基础,通过对大脑各模块的模拟和整体协同,来达到与人类大脑基本相同的运作模式和后台架构。第二章对类脑模型的优势进行了概括性的阐述,以避免繁复的陈述淹没了设计的初衷。第三章探索性地讨论了可能的应用场景以及对人类社会带来的可能影响。

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本书属于智能感知技术方面的著作。由人工智能概述、传感器技术、视觉感知技术、力/触觉感知技术、无人驾驶汽车与无人机的实际应用以及对智能感知技术的展望等部分构成。全书主要研究在人工智能时代的背景下，智能机器人对外部环境的感知方式，阐述了智能感知的关键技术传感器技术，包括视觉和力/触觉传感器，并对视觉感知与力/触觉感知技术进

本书着重介绍人工智能的基本概老，力求團清人工智能相关学科理论与实际应用之间的关联。从智能引入人工智能的概老、发展。主要流源和未来发展的趋势:在数据、算力和算法的核心驱动下，引入计算智能。感知智能、语富智能、行为智能和混合智能的概念。原理、方法与进展，并从不同的学科角度介细人工智能的应用与趋势:最后介部人工智能面临的问题

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