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1. 版权信息
2. 前言
3. 第一章 快速进化的人工智能——一门极富挑战的AI科学
4. 1人工智能时代将至,高效能助手的潜在威胁
5. 2早期的人工智能:控制论概念阐述
6. 3AI的大发现时代
7. 4首次低谷带来的启示
8. 5AI专家系统获得赏识
9. 6双重动力推进人工智能蓬勃发展
10. 7辉煌成就:战胜人类的计算机系统
11. 第二章 智能,让机器人更聪明——即将到来的机器人时代
12. 1人工智能怎样让机器人更聪明
13. 2襁褓中的机器用人:一切都从扫地开始
14. 3如何让机器人拥有“自我保护”能力
15. 4试错程序,让机器人学会了自我修复
16. 5当机器人也学会了“上网”
17. 6高级机器人的特殊功能:情感治愈
18. 7未来机器人也能够使用繁殖系统吗
19. 第三章 人工神经网络原理——怎样用信息处理人脑神经元
20. 1什么是人工神经网络
21. 2人工神经网络都具备哪些优势和特点
22. 3用函数协议精密定义的人工神经网络
23. 4BP神经网络能够通过学习减少误差
24. 5人工神经网络的现实应用
25. 6如何让人工神经网络具备记忆力
26. 7人工智能能否让人类灵魂不死
27. 8人脑工作机制怎样应用于智能机器人
28. 第四章 怎样获得智能感知——可感知人类意识的AI系统
29. 1能够读懂人心的机器人
30. 2机器人制造技术当中通常都使用哪些传感器
31. 3艰难的第一步:如何让机器人获得触觉功能
32. 4新AI技术破解“人脑密码”的艰辛历程
33. 5利用生物传感器辅助收发信息的AI技术
34. 6智能皮肤:能够感知温度变化的新AI
35. 7AI技术最高级别的感知力:智能认知
36. 8智能感知的未来:即将到来的物联网时代
37. 第五章 不断进化的人工智能推理——让AI通过推理去行动
38. 1贝叶斯推理:平凡而又神奇的贝叶斯方法
39. 2贝叶斯理论如何应用于人工智能推导
40. 3前向链接和后向链接推理技术
41. 4新AI技术中的不确定性推理理论
42. 5错误的推理:人工智能也会受骗
43. 6利用“黑箱推论”进行逻辑推理的AI系统
44. 第六章 最可怕的“深度学习”——多层神经网络的加速学习
45. 1人工智能进入“深度学习”阶段
46. 2深度学习:人工智能引领认知技术创新
47. 3AlphaGo依靠“深度学习”技术,展现计算未来
48. 4深度学习将引爆人工智能应用
49. 5深度学习将引爆下一次科技革命
50. 6深度学习存在的问题和遇到的挑战
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