●1緒論
1.1 從傳統的通信繫統到基於人工智能的通信繫統
1.2 核心理論
1.3 通信繫統與人工智能
1.4 應用的重要意義
第一篇 理論篇
2認知信息論
2.1 認知信息論的發展
2.2 基於認知計算的信息度量
2.3 認知信息
2.4 信箱原理概述
3邊緣認知計算
3.1 邊緣認知計算概述
3.2 5G關鍵技術
3.3 基於智能邊緣雲和5G的計算任務卸載
4緩存、計算與通信的協同優化理論
4.1 基本的緩存策略
4.2 單終端場景下的緩存、計算與通信解決方案
4.3 多終端場景下的緩存、計算與通信融合模型
4.4 邊緣雲場景下的緩存、計算與通信協同優化
第二篇 技術篇
5通信繫統中的機器學習
5.1 機器學習概述
5.2 機器學習的主要算法
5.3 機器學習算法選擇與優化
5.4 機器學習在通信繫統中的典型應用
6面向新一代通信繫統的人工智能技術
6.1 深度學習
6.2 強化學習
6.3 無標簽學習
6.4 人工智能技術在通信繫統中的典型應用
第三篇 應用篇
7基於人工智能的認知無線通信
7.1 學習驅動的無線邊緣通信
7.2 無線傳感器網絡中的人工智能代理
7.3 自主學習的無線網絡智能優化
7.4 衛星地面網絡中的終端跟蹤和天線指向
8基於人工智能的資源調度
8.1 基於強化學習的網絡邊緣資源調度
8.2 基於深度學習的流量預測與資源調度
8.3 基於邊緣認知計算的業務調度
9基於人工智能的情感識別與通信
9.1 視聽情感融合
9.2 基於人工智能的情感通信
9.3 可穿戴情感機器人
10基於人工智能的認知物聯網
10.1 基於人工智能的低功耗廣域網
10.2 基於大數據雲的智能糖尿病診療
10.3 認知車聯網
10.4 智能自主運動體
11基於人工智能的5G觸覺網絡
11.1 基於5G的認知觸覺網絡
11.2 面向uRLLC的5G觸覺網絡能效優化
11.3 面向磁懸浮觸覺交互的視覺慣性導航
12基於人工智能的無人機網絡
12.1 面向入侵無人機的多監控無人機應用設計
12.2 UAV集群中的業務調度
12.3 UAV集群中的多任務卸載
13基於人工智能和通信繫統的認知計算前沿應用
13.1 CreativeBioMan：基於可穿戴計算的創意遊戲繫統
13.2 DeepFocus：多場景行為分析下的深度腦電波和情緒編碼
13.3 DeepInteraction：機器人輔助的兒童自閉癥診療
14人工智能驅動的新一代智能織物
14.1 wearable 3.0：從智慧衣到可穿戴情感機器人
14.2 I-Fabric：新一代功能纖維驅動的智能生活
參考文獻

本書是一本研究人工智能技術與通信繫統相結合的參考書，闡述了人工智能技術在通信領域中產生的新理論、新方法和新應用。全書共分為14章，包括緒論以及理論篇、技術篇和應用篇三個篇章。緒論對全書的研究背景和理念進行了概述。理論篇首先通過對信息價值的度量實現對信息的認知，產生認知信息論的概念，然後在智能雲上基於5G技術實現計算任務的卸載，最後考慮邊緣雲場景下的緩存、計算與通信的協同優化，圍繞在有限的資源下基於很優原則認知信息的主題提出基於人工智能的通信理論。技術篇對認知信息中的支持技術和方法進行了詳細的研究和探討，對機器學習技術和面向新一代通信繫統的人工智能技術做了詳細介紹。在此基礎上，應用篇理論聯繫實踐，對基於人工智能的通信網絡做了進一步討論，包括通信繫統中的認知無線通信、資源調度、情感識別、認知物聯網等，給出了人工智能技術在通信繫統中的相關應用和未來的研究方向，為讀者提供參考。本書可作為人工智能和等