人工智能是研究开发用于模拟、延伸和扩展智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能与艺术相结合可以改变艺术的形态，艺术的制作方式，艺术的感染力；同时也会影响人们的生活方式。全书从人工智能的概念、发展历程、学科展望开始，介绍人的智能行为产生的生理基础，人工智能的基础算法理论，以及模式识别、深度学习的理论，最后讲述人工智能的应用——智能社会、智能艺术。希望能为大学生及广大爱好者提供参考。

1 概述
1.1 人工智能的学科内涵
1.1.1 学科概念
1.1.2 学科定位
1.1.3 学科功能及相关性
1.2 人工智能的学科发展历史
1.2.1 人工智能的萌芽
1.2.2 人工智能的积累
1.2.3 人工智能的成熟
1.3 人工智能的学科展望
1.3.1 人工智能与其他学科的关系
1.3.2 人工智能的发展瓶颈问题
1.3.3 人工智能的伦理与哲学问题
1.3.4 人工智能的前沿问题
2 人类智能的生理基础
2.1 大脑的结构
2.1.1 综述
2.1.2 人脑的解剖学结构
2.2 人类感知世界的生理结构与功能
2.2.1 触觉结构与功能
2.2.2 视觉结构与功能
2.2.3 听觉结构与功能
2.2.4 味觉、嗅觉结构与功能
2.2.5 其他感觉结构与功能
2.3 人类对高级智慧的理解
2.3.1 语言的定义与形成
2.3.2 思维的形式与逻辑
2.3.3 艺术、哲学等意识的理解
2.3.4 情感与行为的表现
3 人工智能的基础算法理论
3.1 人工智能的算法构成
3.1.1 人工智能的算法性质
3.1.2 人工智能的算法描述
3.2 算法结构
3.2.1 选择结构
3.2.2 迭代结构
3.2.3 递归结构
3.3 问题求解
3.3.1 空间搜索
3.3.2 归结策略
3.3.3 机器博弈
4 模式识别与识别系统
4.1 模式识别概述
4.1.1 定义
4.1.2 问题分类
4.1.3 简史
4.1.4 进展
4.2 模式识别的理论方法与分类
4.2.1 模式识别系统
4.2.2 模式识别方法与分类
4.3 识别系统
4.3.1 语音识别系统
4.3.2 视觉识别系统
4.3.3 行为识别系统
4.3.4 情感识别系统
4.3.5 其他识别系统
4.4 模式识别与识别系统应用——植物叶片识别研究
5 人工神经网络与深度学习
5.1 人工神经网络与深度学习概念
5.1.1 人工神经网络的概念及发展
5.1.2 人工神经网络的特点
5.1.3 深度学习的概念
5.2 人工神经网络与深度学习的理论方法与分类
5.2.1 人工神经网络的理论方法
5.2.2 人工神经网络的分类
5.2.3 深度学习的理论方法与分类
5.3 应用案例——深度学习技术及其在医疗领域中的应用
5.3.1 医学影像分析
5.3.2 疾病诊断
5.3.3 其他
6 人体行为与智能机器人
6.1 人体行为
6.1.1 运动神经系统
6.1.2 人体运动的控制
6.1.3 人的情绪、内分泌物质对运动的影响
6.2 人体行为的仿真
6.2.1 仿真机器人的研制
6.2.2 行为的深度学习
6.2.3 高仿机器人
6.3 机器舞蹈
6.3.1 机器舞蹈概念
6.3.2 歌舞动漫仿真
6.3.3 机器舞蹈创作
7 智能系统与智能社会
7.1 专家系统
7.1.1 专家系统的结构
7.1.2 专家系统的类型
7.1.3 专家系统的功能
7.1.4 专家系统的应用——土木工程专家系统的应用
7.2 智能社会
7.2.1 智能家居
7.2.2 智能交通
7.2.3 智慧城市
7.2.4 智能战争
8 人工智能与艺术设计
8.1 艺术设计
8.1.1 艺术设计的概念
8.1.2 艺术设计的相关要素
8.1.3 艺术设计涉及的内容、方法
8.1.4 艺术设计的行为理解
8.2 艺术设计与人工智能的融合
8.2.1 艺术设计的理念的改变
8.2.2 艺术设计的人工智能技术的融合
8.2.3 艺术设计的理性与非理性行为
8.3 人工智能完成艺术设计的创作
8.3.1 人工智能对艺术设计行为的深度学习
8.3.2 人工智能对艺术设计的高仿
8.3.3 人工智能的艺术设计的创作
8.4 人工智能的艺术创作的案例介绍
8.4.1 人工智能的书法创作
8.4.2 人工智能的绘画创作
8.4.3 人工智能的音乐创作
8.4.4 人工智能的平面设计创作
附录：阿西洛马人工智能原则(Asilomar AI Principles)