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信息類專業(yè)創(chuàng)新設(shè)計教程 版權(quán)信息
- ISBN：9787518349159
- 條形碼：9787518349159 ; 978-7-5183-4915-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
信息類專業(yè)創(chuàng)新設(shè)計教程 內(nèi)容簡介
本書以信息技術(shù)創(chuàng)新為核心, 通過宏觀上的認(rèn)知框架介紹、微觀上的創(chuàng)新技術(shù)理論基礎(chǔ)介紹, 以MATLAB或Python語言為基礎(chǔ), 通過大量案例及對比反復(fù)強調(diào)創(chuàng)新的產(chǎn)生過程。具體內(nèi)容包括: 信息類專業(yè)創(chuàng)新實踐概述 ; 人工智能技術(shù)基礎(chǔ) ; 人工智能應(yīng)用中的信號與信息處理技術(shù)基礎(chǔ) ; 人工智能技術(shù)MATLAB及Python語言基礎(chǔ) ; 多媒體信息處理中的人工智能 ; 信號與信息處理類課程人工智能綜合應(yīng)用 —— 以測井大數(shù)據(jù)巖性識別為例。
信息類專業(yè)創(chuàng)新設(shè)計教程 目錄
第1章 信息類專業(yè)創(chuàng)新實踐概述
1.1 科技創(chuàng)新是時代發(fā)展的要求與必然
1.2 信息類專業(yè)創(chuàng)新的方式方法
1.3 信息類學(xué)科與認(rèn)知發(fā)展趨勢
1.4 信息類專業(yè)課程體系
1.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 人工智能技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 人工智能概念及理念
2.2 人工智能的特點
2.3 人工智能典型技術(shù)原理
2.4 人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢
參考文獻(xiàn)
第3章 人工智能應(yīng)用中的信號與信息處理技術(shù)基礎(chǔ)
3.1 信號表示及特征提取
3.2 信號質(zhì)量評價及信息量度量方法
3.3 人工智能應(yīng)用中信號及信息處理技術(shù)應(yīng)用實例分析
3.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 人工智能技術(shù)MATLAB及Python語言基礎(chǔ)
4.1 MATLAB語言基礎(chǔ)
4.2 MATLAB語言信號與信息處理基礎(chǔ)
4.3 典型人工智能方法的MATLAB實現(xiàn)
4.4 Python語言基礎(chǔ)
4.5 典型人工智能方法的Python實現(xiàn)
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 多媒體信息處理中的人工智能
5.1 多媒體信息處理概述
5.2 基于圖像的顯著目標(biāo)檢測
5.3 語音信號信息挖掘
參考文獻(xiàn)
第6章 信號與信息處理類課程人工智能綜合應(yīng)用——以測井大數(shù)據(jù)巖性識別為例
6.1 測井大數(shù)據(jù)分析——儲層精細(xì)描述的必然需求
6.2 測井曲線井間域不變特征體系構(gòu)建
6.3 測井大數(shù)據(jù)巖性識別人工智能實踐
參考文獻(xiàn)
1.1 科技創(chuàng)新是時代發(fā)展的要求與必然
1.2 信息類專業(yè)創(chuàng)新的方式方法
1.3 信息類學(xué)科與認(rèn)知發(fā)展趨勢
1.4 信息類專業(yè)課程體系
1.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 人工智能技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 人工智能概念及理念
2.2 人工智能的特點
2.3 人工智能典型技術(shù)原理
2.4 人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢
參考文獻(xiàn)
第3章 人工智能應(yīng)用中的信號與信息處理技術(shù)基礎(chǔ)
3.1 信號表示及特征提取
3.2 信號質(zhì)量評價及信息量度量方法
3.3 人工智能應(yīng)用中信號及信息處理技術(shù)應(yīng)用實例分析
3.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 人工智能技術(shù)MATLAB及Python語言基礎(chǔ)
4.1 MATLAB語言基礎(chǔ)
4.2 MATLAB語言信號與信息處理基礎(chǔ)
4.3 典型人工智能方法的MATLAB實現(xiàn)
4.4 Python語言基礎(chǔ)
4.5 典型人工智能方法的Python實現(xiàn)
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 多媒體信息處理中的人工智能
5.1 多媒體信息處理概述
5.2 基于圖像的顯著目標(biāo)檢測
5.3 語音信號信息挖掘
參考文獻(xiàn)
第6章 信號與信息處理類課程人工智能綜合應(yīng)用——以測井大數(shù)據(jù)巖性識別為例
6.1 測井大數(shù)據(jù)分析——儲層精細(xì)描述的必然需求
6.2 測井曲線井間域不變特征體系構(gòu)建
6.3 測井大數(shù)據(jù)巖性識別人工智能實踐
參考文獻(xiàn)
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