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高等學校電子信息類專業(yè)系列教材·人工智能人工智能概論 版權信息
- ISBN：9787302564201
- 條形碼：9787302564201 ; 978-7-302-56420-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高等學校電子信息類專業(yè)系列教材·人工智能人工智能概論 本書特色
本書不是一本簡單的人工智能基礎入門教材，不是知識點的鋪陳，而是致力于將知識點融入案例中，深入淺出地對知識點進行全面系統(tǒng)的講解。全書內容涵蓋人工智能概述、Python基礎、機器學習、計算機視覺、語言識別、自然語言處理、知識圖譜和人工智能行業(yè)解決方案，并精心設計大量的應用案例，強化學生的動手和實踐能力。 采用思維導圖對課程和章節(jié)重要知識點進行梳理，便于理解和記憶。每章配有目標、正文、總結和習題，使教學內容和過程形成閉環(huán)。理論聯(lián)系實踐，基于應用，并提供微課視頻，幫助初學者能夠快速學習和掌握。 配套資源豐富，包括微課視頻、教學課件、程序代碼、習題答案、教學大綱、考試大綱等資源。 新形態(tài)，思維導圖，視頻，題庫，教育部高等學校電子信息類專業(yè)教學指導委員會規(guī)劃教材新形態(tài)，思維導圖，視頻，題庫，教育部高等學校電子信息類專業(yè)教學指導委員會規(guī)劃教材
高等學校電子信息類專業(yè)系列教材·人工智能人工智能概論 內容簡介
《人工智能概論——基礎理論、編程語言及應用技術（微課視頻版）》從應用出發(fā)，系統(tǒng)介紹人工智能的基本理論、方法和技術，以及傳統(tǒng)行業(yè)AI化改造的解決方案。全書共8章，內容涵蓋人工智能概述、Python基礎、機器學習、計算機視覺、語言識別、自然語言處理、知識圖譜和人工智能行業(yè)解決方案。 《人工智能概論——基礎理論、編程語言及應用技術（微課視頻版）》理論和實踐相結合，每章使用思維導圖梳理知識點，并配有案例及實現(xiàn)，內容重點突出、結構清晰； 同時還在附錄中提供了人工智能平臺環(huán)境搭建的操作手冊，便于初學者學習和查閱。 《人工智能概論——基礎理論、編程語言及應用技術（微課視頻版）》適用面廣，可作為高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機、信息處理、自動化和電信等理工科相關專業(yè)的教材，也可作為其他專業(yè)的拓展、通識課程的教材，還可作為培訓機構的人工智能課程教材。
高等學校電子信息類專業(yè)系列教材·人工智能人工智能概論 目錄
目錄
第1章人工智能概述
1．1人工智能簡介
1．1．1人工智能的定義
1．1．2人工智能的起源和發(fā)展
1．2人工智能產業(yè)框架體系
1．2．1基礎層
1．2．2技術層
1．2．3應用層
1．3人工智能核心技術
1．3．1基礎技術
1．3．2通用技術
1．3．3應用技術
1．4人工智能的意義及挑戰(zhàn)
1．4．1發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略意義
1．4．2人工智能發(fā)展趨勢
1．4．3人工智能的沖擊與挑戰(zhàn)
本章總結
本章習題
第2章Python語言基礎
2．1Python概述
2．1．1Python簡介
2．1．2Python版本
2．1．3Python語言特色
2．1．4Python應用領域
2．2Python程序
2．2．1什么是程序
2．2．2編寫并運行Python程序
2．2．3使用Jupyter Notebook
2．2．4調試程序
2．3Python基礎知識
2．3．1Python基礎語法
2．3．2變量
2．3．3基礎數(shù)據(jù)類型
2．3．4運算符
2．3．5表達式
2．4序列、映射
2．4．1序列及其通用操作
2．4．2列表的基本操作
2．4．3列表和元組的相互轉化
2．4．4字典
2．5流程控制語句
2．5．1條件語句
2．5．2循環(huán)語句
2．6函數(shù)與模塊
2．6．1抽象
2．6．2函數(shù)
2．6．3模塊
2．7文件操作
2．7．1文件
2．7．2打開文件
2．7．3關閉文件
2．7．4讀取文件內容
2．7．5讀取全部內容
2．7．6向文件寫入數(shù)據(jù)
2．8客服機器人案例分析
2．8．1謀定而后動
2．8．2拆解復雜問題
2．8．3整合在一起
2．9影評詞云數(shù)據(jù)分析案例
2．9．1安裝jieba庫
2．9．2安裝WordCloud庫
2．9．3編碼實現(xiàn)
本章總結
本章習題
第3章機器學習
3．1機器學習簡介
3．1．1什么是機器學習
3．1．2機器學習發(fā)展歷史
3．1．3機器學習應用領域
3．2機器學習進階
3．2．1機器學習種類
3．2．2基本術語
3．2．3機器學習的流程
3．3線性模型
3．3．1預測工資——線性回歸
3．3．2泰坦尼克號生存預測——邏輯回歸
3．4監(jiān)督學習
3．4．1支持向量機
3．4．2貝葉斯分類器
3．4．3決策樹
3．4．4神經網絡
3．5機器學習案例——貓狗分類
3．5．1安裝TensorFlow和Keras庫
3．5．2案例實現(xiàn)
本章總結
本章習題
第4章計算機視覺及應用
4．1計算機視覺基礎
4．1．1計算機視覺的基本概念
4．1．2計算機視覺的作用
4．1．3計算機視覺的基本原理
4．2計算機視覺技術
4．2．1圖像處理
4．2．2圖像分類
4．2．3特征提取
4．3基于深度學習的圖像識別
4．3．1卷積運算
4．3．2利用卷積提取圖像特征
4．3．3基于深度神經網絡的圖像分類
4．3．4目標檢測
4．4視頻行為識別
4．5計算機視覺應用
4．5．1圖像分類的應用
4．5．2人臉識別
本章總結
本章習題
第5章語音識別及應用
5．1語音識別
5．1．1語音識別的定義
5．1．2語音識別發(fā)展歷程
5．1．3語音識別的分類
5．1．4語音識別的流程
5．2語音合成
5．3語音識別的應用案例——語音助手
本章總結
本章習題
第6章自然語言處理
6．1自然語言處理導入
6．2自然語言處理的基本原理
6．2．1自然語言處理的定義
6．2．2自然語言處理的基本技術原理
6．2．3自然語言處理的技術發(fā)展
6．3自然語言處理的應用場景
6．3．1從文本中挖掘主題
6．3．2自然語言處理的應用領域和應用場景
6．3．3自然語言處理的未來應用——人機交互系統(tǒng)
6．4自然語言處理案例——文本預測和生成
本章總結
本章習題
第7章知識圖譜及應用
7．1知識圖譜引言
7．2知識圖譜簡介
7．2．1知識圖譜的定義
7．2．2知識圖譜的架構
7．3知識圖譜應用
7．3．1問答系統(tǒng)
7．3．2行業(yè)應用
7．4知識圖譜展望
7．5知識圖譜案例
本章總結
本章習題
第8章人工智能行業(yè)解決方案
8．1智慧交通
8．1．1無人駕駛汽車
8．1．2共享單車
8．1．3公安交通指揮系統(tǒng)
8．2智能制造
8．2．1工業(yè)3D分揀機器人
8．2．2智能工廠
8．2．3智能設備
8．3智慧醫(yī)療
8．3．1達?芬奇機器人
8．3．2醫(yī)療影像診斷
8．3．3陪伴機器人
8．4智慧金融
8．4．1智能客服
8．4．2數(shù)字員工
8．4．3定損寶
本章總結
本章習題
附錄A搜索算法
附錄B人工智能平臺環(huán)境搭建
B.1環(huán)境背景
B.2Python環(huán)境搭建
B.2．1下載Python安裝文件
B.2．2安裝Python
B.2．3配置Python環(huán)境變量
B.2．4測試Python環(huán)境
B.3pip命令
B.3．1測試pip
B.3．2pip install命令
B.3．3安裝科學計數(shù)模塊(numpy)
B.3．4安裝數(shù)據(jù)可視化模塊(matplotlib)
B.3．5安裝機器學習模塊(sklearn)
B.3．6安裝自然語言處理工具包(nltk)
B.3．7安裝自然語言中處理主題分析模塊(gensim)
B.3．8安裝語音識別模塊(python_speech_features)
B.3．9安裝隱馬爾可夫模型(hmmlearn)
B.3．10安裝神經網絡模塊依賴包(cvxopt)
B.3．11安裝神經網絡模塊依賴包(pystruct)
B.3．12安裝神經網絡模塊(neurolab)
B.3．13安裝機器視覺模塊(opencv)
B.3．14安裝圖像處理庫(Pillow)
B.4Anaconda環(huán)境搭建
B.4．1下載Anaconda安裝文件
B.4．2安裝Anaconda
B.4．3Anaconda Prompt工具
B.4．4Jupyter Notebook工具
B.4．5Spyder工具
參考文獻
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高等學校電子信息類專業(yè)系列教材·人工智能人工智能概論 作者簡介
趙克玲，具有17年IT項目研發(fā)經驗，善于設計大型客戶需求的解決方案，負責開發(fā)設計的軟件系統(tǒng)涉及財務、信息、人事、通訊等多種領域； 精通Java、Android、.NET、Python技術體系；先后在國內知名教育集團主持并研發(fā)設計“高等院校軟件專業(yè)方向”系列教材和“在實踐中成長”叢書系列教材，已編寫并出版教材產品28套，實訓產品7套。
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