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包郵 人工智能從入門(mén)到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)
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人工智能從入門(mén)到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787122355218
- 條形碼：9787122355218 ; 978-7-122-35521-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
人工智能從入門(mén)到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn) 本書(shū)特色
本書(shū)面向初學(xué)者，采用全彩圖解 視頻講解的形式介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)及開(kāi)發(fā)案例，從無(wú)代碼到圖形化編程到代碼編程，循序漸進(jìn)，讓讀者逐步掌握人工智能技術(shù)，體驗(yàn)人工智能帶給自己的樂(lè)趣。
本書(shū)首先通過(guò)mDesigner 開(kāi)源硬件的結(jié)合賦予創(chuàng)客作品以“智能”，接著介紹了與人工智能密切相關(guān)的深度學(xué)習(xí)及其所需要的編程語(yǔ)言、編程框架及編程環(huán)境等知識(shí)，進(jìn)而結(jié)合不同的場(chǎng)景，詳細(xì)講解了人工智能在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、無(wú)人駕駛等不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。
本書(shū)強(qiáng)調(diào)人工智能理念的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，書(shū)中涉及的程序源代碼均可直接下載使用，方便讀者動(dòng)手實(shí)踐，注重想象力、創(chuàng)造力以及動(dòng)手能力的提升。對(duì)于青少年創(chuàng)客、人工智能初學(xué)者來(lái)說(shuō)，本書(shū)將是一本不錯(cuò)的入門(mén)讀物。
人工智能從入門(mén)到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)面向初學(xué)者，采用全彩圖解+視頻講解的形式介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)及開(kāi)發(fā)案例，從無(wú)代碼到圖形化編程到代碼編程，循序漸進(jìn)，讓讀者逐步掌握人工智能技術(shù)，體驗(yàn)人工智能帶給自己的樂(lè)趣。本書(shū)首先通過(guò)mDesigner+開(kāi)源硬件的結(jié)合賦予創(chuàng)客作品以“智能”，接著介紹了與人工智能密切相關(guān)的深度學(xué)習(xí)及其所需要的編程語(yǔ)言、編程框架及編程環(huán)境等知識(shí)，進(jìn)而結(jié)合不同的場(chǎng)景，詳細(xì)講解了人工智能在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、無(wú)人駕駛等不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。本書(shū)強(qiáng)調(diào)人工智能理念的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，書(shū)中涉及的程序源代碼均可直接下載使用，方便讀者動(dòng)手實(shí)踐，注重想象力、創(chuàng)造力以及動(dòng)手能力的提升。對(duì)于青少年創(chuàng)客、人工智能初學(xué)者來(lái)說(shuō)，本書(shū)將是一本不錯(cuò)的入門(mén)讀物。
人工智能從入門(mén)到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn) 目錄
入門(mén)篇
第1章 初識(shí)人工智能
1.1 什么是AI（人工智能）003
1.2 生活中的人工智能003
1.3 人工智能簡(jiǎn)史006
1.4 人工智能擅長(zhǎng)的領(lǐng)域007
1.5 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)008
1.6 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)009
1.7 訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)012
1.8 可解釋的AI讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒不黑014
1.9 強(qiáng)化學(xué)習(xí)無(wú)師自通016
1.10 面對(duì)人工智能，與其恐懼，不如擁抱017
第2章 體驗(yàn)人工智能
2.1 基于深度學(xué)習(xí)的中國(guó)古典詩(shī)歌自動(dòng)生成系統(tǒng)019
2.2 AI猜畫(huà)小能手022
2.3 AI摳圖——PS再也不用找專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)師025
2.4 AI植物專(zhuān)家——帶你認(rèn)識(shí)身邊植物027
2.5 AI繪畫(huà)魔術(shù)師——不同繪畫(huà)風(fēng)格融合030
2.6 AI識(shí)數(shù)——智能識(shí)別數(shù)字031
第3章 讓你的創(chuàng)客作品變“智能”
3.1 mDesigner簡(jiǎn)介033
3.2 mDesigner界面介紹 034
3.3 智能收音機(jī)的制作 035
進(jìn)階篇
第4章 圖形化編程搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)
4.1 初識(shí)TensorFlow056
4.2 TensorFlow圖形化編程環(huán)境搭建056
4.2.1 Kittenblock安裝056
4.2.2 Kittenblock的TensorFlow插件安裝058
4.3 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)059
4.3.1 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)程序界面功能介紹059
4.3.2 核心代碼介紹061
4.3.3 優(yōu)化器介紹066
4.3.4 損失函數(shù)介紹068
4.3.5 深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)率介紹068
4.4 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別069
4.4.1 通過(guò)加載訓(xùn)練好的MNIST模型體驗(yàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別069
4.4.2 訓(xùn)練生成圖像識(shí)別模型073
4.5 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別分類(lèi)083
4.6 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)攝像頭識(shí)別手勢(shì)088
4.7 如何提高TensorFlow識(shí)別度097
第5章 常用的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)工具
5.1 Python與TensorFlow098
5.1.1 走進(jìn)Python，靠近人工智能098
5.1.2 TensorFlow 帶你快速入門(mén)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)100
5.2 Windows環(huán)境下搭建Anaconda和TensorFlow101
5.3 Jupyter Notebook 極速入門(mén) 106
5.3.1 什么是Jupyter？106
5.3.2 Jupyter新建項(xiàng)目109
5.3.3 Jupyter交互式的Python命令行112
5.3.4 Jupyter編寫(xiě)文檔113
5.4 Ubuntu虛擬機(jī)環(huán)境搭建117
5.4.1 簡(jiǎn)介117
5.4.2 環(huán)境準(zhǔn)備118
5.4.3 VMware虛擬機(jī)安裝118
5.4.4 VMware下創(chuàng)建虛擬機(jī)121
5.4.5 虛擬機(jī)下安裝Ubuntu122
5.5 樹(shù)莓派開(kāi)源硬件簡(jiǎn)介124
第6章 人工智能應(yīng)用案例
6.1 可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練平臺(tái)：TensorFlow游樂(lè)場(chǎng)130
6.2 自然語(yǔ)言處理之垃圾短信判別140
6.2.1 簡(jiǎn)介140
6.2.2 主要范疇141
6.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)判別垃圾短信原理141
6.2.4 實(shí)踐TensorFlow分詞處理辨別語(yǔ)意142
6.2.5 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)151
6.3 遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓你的電腦認(rèn)識(shí)貓和狗152
6.3.1 概述152
6.3.2 遷移學(xué)習(xí)152
6.3.3 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)及流程153
6.3.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備153
6.3.5 VGG與VGG-16154
6.3.6 VGG-16的TensorFlow實(shí)現(xiàn)155
6.3.7 VGG-16模型復(fù)用158
6.3.8 數(shù)據(jù)輸入159
6.3.9 模型重新訓(xùn)練和保存161
6.3.10 預(yù)測(cè)164
6.3.11 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)167
6.4 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓你的遙控賽車(chē)變成自動(dòng)駕駛賽車(chē)167
6.5 圖像識(shí)別人體姿勢(shì)控制無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行 196
6.5.1 OpenPose人體姿態(tài)識(shí)別199
6.5.2 kNN分類(lèi)算法199
6.5.3 使用UAV-Gesture-Control_Python開(kāi)源項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)姿勢(shì)控制Tello無(wú)人機(jī)201
6.5.4 軟件環(huán)境搭建簡(jiǎn)介202
6.5.5 姿勢(shì)控制一架Tello無(wú)人機(jī)飛行205
6.5.6 控制Tello無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行206
第1章 初識(shí)人工智能
1.1 什么是AI（人工智能）003
1.2 生活中的人工智能003
1.3 人工智能簡(jiǎn)史006
1.4 人工智能擅長(zhǎng)的領(lǐng)域007
1.5 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)008
1.6 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)009
1.7 訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)012
1.8 可解釋的AI讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒不黑014
1.9 強(qiáng)化學(xué)習(xí)無(wú)師自通016
1.10 面對(duì)人工智能，與其恐懼，不如擁抱017
第2章 體驗(yàn)人工智能
2.1 基于深度學(xué)習(xí)的中國(guó)古典詩(shī)歌自動(dòng)生成系統(tǒng)019
2.2 AI猜畫(huà)小能手022
2.3 AI摳圖——PS再也不用找專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)師025
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2.5 AI繪畫(huà)魔術(shù)師——不同繪畫(huà)風(fēng)格融合030
2.6 AI識(shí)數(shù)——智能識(shí)別數(shù)字031
第3章 讓你的創(chuàng)客作品變“智能”
3.1 mDesigner簡(jiǎn)介033
3.2 mDesigner界面介紹 034
3.3 智能收音機(jī)的制作 035
進(jìn)階篇
第4章 圖形化編程搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)
4.1 初識(shí)TensorFlow056
4.2 TensorFlow圖形化編程環(huán)境搭建056
4.2.1 Kittenblock安裝056
4.2.2 Kittenblock的TensorFlow插件安裝058
4.3 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)059
4.3.1 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)程序界面功能介紹059
4.3.2 核心代碼介紹061
4.3.3 優(yōu)化器介紹066
4.3.4 損失函數(shù)介紹068
4.3.5 深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)率介紹068
4.4 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別069
4.4.1 通過(guò)加載訓(xùn)練好的MNIST模型體驗(yàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別069
4.4.2 訓(xùn)練生成圖像識(shí)別模型073
4.5 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別分類(lèi)083
4.6 TensorFlow圖形化編程實(shí)現(xiàn)攝像頭識(shí)別手勢(shì)088
4.7 如何提高TensorFlow識(shí)別度097
第5章 常用的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)工具
5.1 Python與TensorFlow098
5.1.1 走進(jìn)Python，靠近人工智能098
5.1.2 TensorFlow 帶你快速入門(mén)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)100
5.2 Windows環(huán)境下搭建Anaconda和TensorFlow101
5.3 Jupyter Notebook 極速入門(mén) 106
5.3.1 什么是Jupyter？106
5.3.2 Jupyter新建項(xiàng)目109
5.3.3 Jupyter交互式的Python命令行112
5.3.4 Jupyter編寫(xiě)文檔113
5.4 Ubuntu虛擬機(jī)環(huán)境搭建117
5.4.1 簡(jiǎn)介117
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5.4.3 VMware虛擬機(jī)安裝118
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5.4.5 虛擬機(jī)下安裝Ubuntu122
5.5 樹(shù)莓派開(kāi)源硬件簡(jiǎn)介124
第6章 人工智能應(yīng)用案例
6.1 可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練平臺(tái)：TensorFlow游樂(lè)場(chǎng)130
6.2 自然語(yǔ)言處理之垃圾短信判別140
6.2.1 簡(jiǎn)介140
6.2.2 主要范疇141
6.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)判別垃圾短信原理141
6.2.4 實(shí)踐TensorFlow分詞處理辨別語(yǔ)意142
6.2.5 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)151
6.3 遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓你的電腦認(rèn)識(shí)貓和狗152
6.3.1 概述152
6.3.2 遷移學(xué)習(xí)152
6.3.3 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)及流程153
6.3.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備153
6.3.5 VGG與VGG-16154
6.3.6 VGG-16的TensorFlow實(shí)現(xiàn)155
6.3.7 VGG-16模型復(fù)用158
6.3.8 數(shù)據(jù)輸入159
6.3.9 模型重新訓(xùn)練和保存161
6.3.10 預(yù)測(cè)164
6.3.11 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)167
6.4 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓你的遙控賽車(chē)變成自動(dòng)駕駛賽車(chē)167
6.5 圖像識(shí)別人體姿勢(shì)控制無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行 196
6.5.1 OpenPose人體姿態(tài)識(shí)別199
6.5.2 kNN分類(lèi)算法199
6.5.3 使用UAV-Gesture-Control_Python開(kāi)源項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)姿勢(shì)控制Tello無(wú)人機(jī)201
6.5.4 軟件環(huán)境搭建簡(jiǎn)介202
6.5.5 姿勢(shì)控制一架Tello無(wú)人機(jī)飛行205
6.5.6 控制Tello無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行206
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