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城市大腦平臺應用與運維(高級) 版權信息
- ISBN：9787302588542
- 條形碼：9787302588542 ; 978-7-302-58854-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
城市大腦平臺應用與運維(高級) 本書特色
本教材內容設計以《城市大腦平臺應用與運維職業技能等級要求(高級)》為根據，重點講述了城市大腦平臺在智慧交通、智慧旅游及城市管理等真實場景的應用，幫助讀者了解城市大腦的概況并學習城市大腦平臺應用的知識與技能。并配有教學PPT、學習視頻、電子實驗手冊、課后練習題答案，方便老師教學、學生學習使用。 項目任務式編寫方式，并配套學習視頻、教學PPT、電子實驗手冊、實驗源代碼、習題答案等豐富的教學資源。
城市大腦平臺應用與運維(高級) 內容簡介
本書從阿里云城市大腦智能引擎的核心能力出發，分別使用“代碼實現”和“非代碼實現”兩種不同的項目實現方式模擬了“智慧交通”“城市管理”兩個背景下的多個不同應用場景，并以項目任務的方式分別設計了不同的項目和任務模塊，介紹了智能語音應用開發、自然語言處理應用開發及智能視覺應用開發的方法。項目1設計了面向交通場景的大巴車調度功能、道路狀況反饋評價系統；項目2設計了高速路綠色通道卡口模型；項目3在“非代碼實現”的兩個應用場景下，從數據預處理到二分類算法搭建，講述了機器學習平臺PAI中PAI-Studio可視化建模工具的使用；項目4設計了違章車牌識別和區域車流預測兩個不同的場景化任務；項目5面向城市管理設計了違章建筑識別場景化任務，講解了視覺應用中不同算法的應用和實現。其中，項目5是拓展項目，讀者可以選學。 本書可作為高校計算機相關專業、人工智能相關專業學生的教材，也可供相關科研人員、人工智能愛好者參考。
城市大腦平臺應用與運維(高級) 目錄
目 錄
Contents
項目1.智能語音及自然語言處理應用的開發—— 以交通行業場景為例
任務1-1.調用語音識別API實現大巴車調度功能…………………………………………3
任務1-1-1.大巴車調度項目數據準備……………………………………………………6
任務1-1-2.進入阿里云智能語音交互平臺………………………………………………6
任務1-1-3.調用實時語音識別API并記錄結果…………………………………………7
任務1-2.利用阿里云PAI-DSW建模平臺構建道路狀況反饋評價系統…………………9
任務1-2-1.道路狀況反饋評價系統數據準備……………………………………………12
任務1-2-2.為道路狀況反饋評價系統準備PAI-DSW平臺環境……………………………13
任務1-2-3.編寫道路狀況反饋評價系統Python代碼……………………………………16
任務1-2-4.運行實驗代碼及記錄結果……………………………………………………19
項目總結……………………………………………………………………………………21
練習題………………………………………………………………………………………21
項目2.智能視覺應用的開發—— 以高速路綠色通道卡口場景為例
任務2-1.了解阿里云視覺智能開放平臺…………………………………………………25
任務2-1-1.了解阿里云視覺智能開放平臺的能力………………………………………29
任務2-1-2.了解視覺智能開放平臺中的應用算法………………………………………31
任務2-2.為卡口項目準備數據和PAI-DSW平臺環境…………………………………33
任務2-2-1.準備卡口項目數據……………………………………………………………35
任務2-2-2.為卡口項目創建OSS實例………………………………………………………37
任務2-2-3.創建并啟動PAI-DSW實例………………………………………………………37
任務2-3.高速路綠色通道卡口模型項目實現……………………………………………41
任務2-3-1.編寫Python代碼導入包………………………………………………………44
任務2-3-2.編寫Python代碼定義項目變量………………………………………………45
任務2-3-3.編寫Python代碼上傳圖片至OSS并獲取URL………………………………46
任務2-3-4.編寫Python代碼識別駕駛員信息是否和車輛信息一致……………………47
任務2-3-5.識別車輛信息并判斷是否為綠色通道可通行車輛……………………………48
項目總結……………………………………………………………………………………51
練習題………………………………………………………………………………………51
項目3.人工智能應用算法模型開發——以城市管理場景為例
任務3-1.登錄并使用阿里機器學習PAI平臺……………………………………………54
任務3-2.使用PAI-Studio可視化建模工具進行數據預處理……………………………57
任務3-2-1.在PAI-Studio平臺上創建新項目……………………………………………58
任務3-2-2.在PAI-Studio平臺創建數據源………………………………………………59
任務3-2-3.用PAI-Studio進行數據預處理………………………………………………62
任務3-2-4.用PAI-Studio進行數據分析及可視化………………………………………66
任務3-3.使用PAI-Studio可視化建模工具進行模型訓練………………………………68
任務3-3-1.二分類模型數據源建立及類型轉換……………………………………………69
任務3-3-2.二分類模型類型轉換后數據統計及可視化……………………………………70
任務3-3-3.搭建二分類模型訓練部分………………………………………………………72
任務3-3-4.搭建二分類模型預測部分……………………………………………………74
任務3-3-5.搭建二分類模型評估部分………………………………………………………75
任務3-4.使用PAI-DSW建模工具進行火情檢測算法模型開發…………………………………76
任務3-4-1.準備數據集并搭建實驗環境……………………………………………………80
任務3-4-2.PAI-DSW交互式建模實現ResNet+Softmax分類………………………………83
任務3-4-3.代碼實現及重難點分析………………………………………………………89
任務3-4-4.調整參數優化識別結果………………………………………………………96
項目總結……………………………………………………………………………………97
練習題………………………………………………………………………………………98
項目4.深度學習算法的應用——以城市交通場景為例
任務4-1.利用Pycharm平臺實現違章車牌識別算法…………………………………101
任務4-1-1.U-Net和CNN網絡的數據集處理……………………………………………104
任務4-1-2.模型訓練前的準備…………………………………………………………108
任務4-1-3.模型搭建及訓練實現………………………………………………………111
任務4-1-4.模型預測及預測結果………………………………………………………118
任務4-2.利用Pycharm平臺實現區域車流預測算法…………………………………124
任務4-2-1.車流數據準備及預處理………………………………………………………127
任務4-2-2.算法模型搭建及訓練…………………………………………………………129
任務4-2-3.車流預測算法模型預測及應用………………………………………………136
項目總結…………………………………………………………………………………145
練習題……………………………………………………………………………………146
項目5.深度學習算法模型設計及應用——以城市管理場景為例
任務5-1.違章建筑檢測項目數據準備……………………………………………………149
任務5-1-1.違章建筑數據集預處理……………………………………………………150
任務5-1-2.違章建筑數據集標注………………………………………………………151
任務5-2.違章建筑檢測深度學習算法模型的實現………………………………………153
任務5-2-1.預權重載入目標識別網絡……………………………………………………156
任務5-2-2.模型訓練準備…………………………………………………………………163
任務5-2-3.模型搭建及訓練………………………………………………………………168
任務5-2-4.模型預測及預測結果…………………………………………………………171
項目總結…………………………………………………………………………………176
練習題……………………………………………………………………………………177
附錄1.子賬戶的創建及登錄……………………………………………………………… 178
附錄2.登錄OSS管理控制臺………………………………………………………………183
附錄3.DSW對訪問實例的管理……………………………………………………………184
參考文獻…………………………………………………………………………………………186
展開全部
城市大腦平臺應用與運維(高級) 作者簡介
阿里云計算有限公司,阿里云(www.alibabacloud.com)創立于2009年，為阿里巴巴集團的數字技術與智能骨干業務，向全球客戶提供全方位云服務，包括彈性計算、數據庫、存儲、網絡虛擬化服務、大規模計算、安全、管理和應用服務、大數據分析、機器學習平臺以及物聯網服務。IDC的資料顯示，按2019年收入計算，阿里云是中國領先的公有云服務(包括PaaS和IaaS服務)提供商。而根據Gartner于2020年4月的報告提供的數據，按2019年收入計算，阿里巴巴集團是世界排名第三、亞太地區排名第一的基礎設施即服務提供商。
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