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出版时间:2022-10-26

出版社:高等教育出版社

以下为《赋能:人工智能与数字经济》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 高等教育出版社
  • 9787040591156
  • 1版
  • 454326
  • 44259804-1
  • 16开
  • 2022-10-26
  • 500
  • 360
  • 计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据、智能科学与技术
  • 本科 研究生及以上
内容简介

本书提出了“为工科学生培养产业思维”的构想,希望在人工智能技术知识的基础上,提供更为宏观的产业视角,通过介绍管理学、经济学等领域的知识和案例,将技术知识点串联起来,帮助读者了解人工智能技术在具体行业中的应用,形成对整个商业生态系统的认知,理解人工智能如何赋能数字经济。

本书的内容分为三篇:第1 篇系统性地介绍数字经济及其相关管理学、经济学领域的知识,并最终将抽象的知识落脚于本书的研究主体——人工智能,对人工智能的技术演进与业态发展进行概述;第2 篇从人工智能供给侧的角度,围绕基础技术、应用场景及相关产业和企业的发展介绍计算机视觉技术、智能语音语言技术、信息检索与挖掘和控制智能与机器人这4 个代表性技术;第3 篇从人工智能需求侧的角度,选取社会生产和生活密切相关的制造、电信和医疗三大行业,探讨人工智能技术的应用基础与成效。

本书适合作为高等学校计算机类相关专业、人工智能类相关专业,以及管理类相关专业的本科生、研究生学习人工智能与数字经济的教材使用,还可供相关领域的科研人员、工程技术人员和管理人员参考阅读。

目录

 前辅文
 第1篇 数字经济及其商业逻辑
  第1章 数字经济概论
   1.1 数字经济的内涵与外延
   1.2 数字经济的供给与需求
   1.3 数字经济的生产要素
    1.3.1 生产要素的演进
    1.3.2 基础性生产要素——数据
   1.4 数字技术
   1.5 数字经济中的价值创造
    1.5.1 共生:数字经济中的企业形态与生态逻辑
    1.5.2 共创:数字经济的价值创造逻辑
   1.6 数字经济的商业模式
    1.6.1 商业模式的演进
    1.6.2 商业模式设计
    1.6.3 商业模式创新
    1.6.4 传统商业模式面临的挑战与机遇
   1.7 产业数字化转型
   1.8 本章小结
   习题
   参考文献
  第2章 人工智能技术及其典型应用场景
   2.1 人工智能技术的演进
    2.1.1 国际人工智能技术发展历程
    2.1.2 中国人工智能技术发展历程
    2.1.3 经济发展与技术进步的耦合
   2.2 技术驱动的人工智能产业演进
    2.2.1 技术驱动的业态创新
    2.2.2 人工智能产业发展
   2.3 代表性人工智能技术的典型应用场景
    2.3.1 计算机视觉技术
    2.3.2 智能语音语言技术
    2.3.3 信息检索与挖掘
    2.3.4 控制智能与机器人
    2.3.5 交叉衍生智能技术
   2.4 本章小结
   习题
   参考文献
  第3章 数字经济治理
   3.1 数据治理
    3.1.1 数据治理的内涵
    3.1.2 企业的数据治理
    3.1.3 数据治理模型
    3.1.4 企业数据特征及治理政策
    3.1.5 各国数据治理发展及政策
    3.1.6 新一代数据治理平台
   3.2 人工智能技术的社会与伦理风险
    3.2.1 工作高度自动化引发失业风险
    3.2.2 技术滥用带来隐私与安全威胁
    3.2.3 加剧社会文化与经济的不平等
    3.2.4 引发军事风险及潜在军备竞赛
    3.2.5 算法高频交易引起的股市动荡
   3.3 人工智能技术应用治理
    3.3.1 负责任的人工智能应用
    3.3.2 以人为本的人工智能应用
    3.3.3 创造新就业的人工智能应用
    3.3.4 可持续性的人工智能应用
   3.4 政府监管
    3.4.1 网络中性与电信行业
    3.4.2 政府规制与金融创新
   3.5 本章小结
   习题
   参考文献
 第2篇 人工智能技术及其业态
  第4章 计算机视觉技术
   4.1 计算机视觉技术发展历程
    4.1.1 马尔计算视觉
    4.1.2 多视几何与分层三维重建
    4.1.3 基于学习的视觉
   4.2 计算机视觉技术的行业应用
    4.2.1 安防
    4.2.2 金融
    4.2.3 商业
    4.2.4 医疗
    4.2.5 交通
   4.3 计算机视觉技术的应用实例
    4.3.1 计算机视觉产业链
    4.3.2 基础层的企业与业务
    4.3.3 技术层的企业与业务
    4.3.4 应用层的企业与业务
   4.4 本章小结
   习题
   参考文献
  第5章 智能语音语言技术
   5.1 智能语音语言技术发展历程
    5.1.1 自然语言处理技术
    5.1.2 语音识别技术
    5.1.3 语音唤醒技术
    5.1.4 语音合成技术
    5.1.5 说话人识别技术
    5.1.6 口语语义理解技术
    5.1.7 对话系统技术
    5.1.8 对话管理技术
   5.2 智能语音语言技术的行业应用
    5.2.1 主要应用场景
    5.2.2 行业发展格局
   5.3 智能语音语言技术的应用实例
    5.3.1 智能语音产业链
    5.3.2 基础层
    5.3.3 智能交互式对话系统平台
    5.3.4 应用层
   5.4 本章小结
   习题
   参考文献
  第6章 信息检索与挖掘
   6.1 信息检索与挖掘技术发展历程
    6.1.1 Web1.
    6.1.2 Web2.
    6.1.3 Web3.
   6.2 信息检索与挖掘技术的行业应用
    6.2.1 主要应用场景
    6.2.2 行业发展格局
   6.3 信息检索与挖掘技术的应用实例
    6.3.1 技术应用发展
    6.3.2 新型产品与服务
   6.4 本章小结
   习题
   参考文献
  第7章 控制智能与机器人
   7.1 控制智能与机器人技术发展历程
    7.1.1 关键技术概述
    7.1.2 机器人的发展历程
   7.2 控制智能与机器人的行业应用
    7.2.1 机器人技术应用领域
    7.2.2 工业机器人
    7.2.3 服务机器人
    7.2.4 特种机器人
   7.3 控制智能与机器人的应用实例
    7.3.1 工业机器人应用实例
    7.3.2 服务机器人应用实例
    7.3.3 特种机器人应用实例
   7.4 本章小结
   习题
   参考文献
 第3篇 人工智能技术的行业赋能
  第8章 人工智能与制造行业
   8.1 制造业的社会经济属性
   8.2 制造业的范围及现状
    8.2.1 制造业发展现状
    8.2.2 智能制造发展背景
    8.2.3 全球智能制造发展现状
    8.2.4 中国智能制造及其优势
    8.2.5 制造业产业链智能化升级
   8.3 人工智能赋能制造转型升级
    8.3.1 工业大数据成为生产要素
    8.3.2 工业机器人提高生产效率
    8.3.3 机器视觉技术赋能监测与检测
    8.3.4 边缘计算优化离散型制造
    8.3.5 数字孪生技术创新生产模式
   8.4 人工智能赋能制造的应用案例
    8.4.1 工业大数据技术应用
    8.4.2 数据智能与智能生产
    8.4.3 产品检测的“机械眼”
    8.4.4 服装柔性化定制生产
    8.4.5 数字孪生工厂
   8.5 人工智能赋能制造的发展展望
   8.6 本章小结
   习题
   参考文献
  第9章 人工智能与电信行业
   9.1 电信行业的社会经济属性
   9.2 电信行业的发展与现状
    9.2.1 移动通信技术的发展历程
    9.2.2 第五代网络关键技术及架构
    9.2.3 5G 业务及场景
    9.2.4 新时代电信运营商的机遇与挑战
   9.3 人工智能赋能电信行业转型
    9.3.1 电信大数据的特征及处理分析
    9.3.2 数据支撑整体运营模式优化
    9.3.3 创新应用激发新型服务场景
   9.4 人工智能赋能电信行业的应用案例
    9.4.1 优化5G 布网和网络运维智能化
    9.4.2 优化运营和提升用户体验
    9.4.3 打造人工智能平台
    9.4.4 推动用户业务增长
    9.4.5 开辟新型服务类型
   9.5 人工智能赋能电信行业的趋势与展望
    9.5.1 第六代移动通信技术
    9.5.2 算力网络
    9.5.3 5G-V2X 人车路云网
    9.5.4 边缘计算
   9.6 本章小结
   习题
   参考文献
  第10章 人工智能与医疗健康行业
   10.1 医疗健康行业的社会经济属性
    10.1.1 医疗服务的外部性与公共性
    10.1.2 信息不对称与技术垄断
    10.1.3 数字技术赋能中国医疗体系改革
   10.2 医疗健康行业的构成与现状
    10.2.1 医疗行业的内涵与外延
    10.2.2 医疗行业发展现状
    10.2.3 健康医疗大数据
    10.2.4 新冠疫情加速智能医疗发展
   10.3 人工智能赋能医疗行业的主要路径
    10.3.1 改变传统的医疗服务体系
    10.3.2 改变医疗技术的创新模式
    10.3.3 改变医疗方案决策体系
    10.3.4 促进医疗产品创新
   10.4 人工智能赋能医疗行业的应用案例
    10.4.1 智能辅助手术系统
    10.4.2 新药研发
    10.4.3 疾病筛查和诊断
    10.4.4 医院管理
    10.4.5 互联网医疗
   10.5 人工智能赋能医疗行业趋势与展望
    10.5.1 医疗人工智能的商业化趋势
    10.5.2 医疗行业人工智能应用趋势
    10.5.3 中国人工智能医疗未来发展路径
   10.6 本章小结
   习题
   参考文献
  结语

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