章人工智能新技术
1.1从简单机器到通用图灵机
1.1.1参数固定的简单机器
1.1.2参数可调的机器
1.1.3通用图灵机
1.2人工智能AI简史
1.2.1机器与智能（1956年之前）
1.2.2人工智能形成和发展(1956年至20世纪末）
1.2.3人工智能+时代（进入21世纪）
1.3人工智能与自然智能
1.3.1器类与人类
1.3.2器类的未来
习题
第二章大数据
2.1大数据应用场景——空气环境监测
2.2大数据概述
2.2.1大数据产生的背景
2.2.2大数据的概念
2.2.3大数据关键技术
2.3商业大数据
2.3.1商业大数据来源
2.3.2商业大数据分析
2.4工业大数据
2.4.1工业大数据内涵
2.4.2工业大数据发展现状
2.4.3工业大数据的关键技术
2.5应用案例
2.5.1H3C大数据系统在高校大学生
管理中的应用
2.5.2西北某大学大数据分析系统
建设案例
习题
第三章机器学习
3.1机器学习应用场景—莺尾花分类
3.2数据驱动AL
3.2.1传感器和海量数据
3.2.2什么是机器学习
3.2.3机器学习算法
3.2.4机器学习数据处理流程
3.3K近邻(KNN)
3.3.1KNN简介
3.3.2KNN算法三要素
3.3.3KNN算法流程
3.3.4KNN示例
3.3.5KNN的优缺点
3.4K-Means聚类
3.4.1K-Means聚类简介
3.4.2K-Means算法流程
3.4.3K-Means聚类示例
……

本书内容包含人工智能新技术、大数据、机器学习、深度学习、知识图谱、AI图像技术、自然语言处理、智慧物联、数字工厂、智能机器人、智慧城市。本书案例丰富、结构清晰、通俗易懂，是一本比较全面、系统地介绍人工智能基础技术的书籍。本书可作为应用型本科、高职院校的人工智能应用技术通识课教材，也可作为人工智能爱好者、从业者的辅助读物。