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人工智能基礎(高等職業教育大數據與人工智能專業群系列教材) 版權信息
- ISBN：9787522609706
- 條形碼：9787522609706 ; 978-7-5226-0970-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能基礎(高等職業教育大數據與人工智能專業群系列教材) 內容簡介
本書致力于推動人工智能的普及教育，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能相關知識，包括機器學習和深度學習的基本內容，配合人臉識別、圖像分類、語音交互等人工智能體驗案例，使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識體系，結合“波士頓房價預測”和“MNIST手寫數字識別”兩個經典案例，使讀者能快速掌握人工智能的開發框架，為進一步學習打下良好基礎。本書共分11章，前3章主要介紹基礎入門知識，包括人工智能的發展歷程、人工智能概述以及人工智能領域典型的應用和方法；第4章～第8章配合涵蓋人臉識別、圖像分類、機器翻譯，讓讀者體驗感受人工智能的典型應用場景；第9章～第11章介紹人工智能的開發環境與框架，結合人工智能領域中經典的“波士頓房價預測”和“MNIST手寫數字識別”兩個案例，讓讀者通過實踐操作快速入門人工智能的開發框架。本書強調實用性和可讀性，并在章節中增加了課程思政的案例和內容，可作為高職高專院校學生學習人工智能的通識課程教材，也可作為人工智能技術人員和管理人員的入門參考書。
人工智能基礎(高等職業教育大數據與人工智能專業群系列教材) 目錄
前言
第1章 人工智能的前世今生
1.1 人工智能的定義
1.1.1 智能
1.1.2 人工智能
1.2 人工智能的起源
1.2.1 人工智能之父
1.2.2 圖靈測試
1.2.3 達特茅斯會議
1.3 人工智能的興衰往事
1.3.1 人工智能的**次興衰
1.3.2 人工智能的第二次興衰
1.3.3 人工智能的第三次浪潮
1.4 人工智能的發展
1.4.1 人工智能教父
1.4.2 從“深藍”到“AlphaGo”
1.4.3 人工智能的黃金時代
本章小結
練習1
第2章 人工智能的應用領域
2.1 人工智能的分類
2.1.1 弱人工智能
2.1.2 強人工智能
2.2 人工智能的三個階段
2.2.1 人工智能的“計算智能”階段
2.2.2 人工智能的“感知智能”階段
2.2.3 人工智能的“認知智能”階段
2.3 人工智能的技術領域
2.3.1 人工智能的“看”——計算機視覺
2.3.2 人工智能的“聽”——語音處理
2.3.3 人工智能的“想”——自然語言處理
2.4 人工智能的技術領域
2.4.1 數據服務
2.4.2 數據智能
2.4.3 智能控制
2.4.4 智能芯片
2.5 人工智能行業應用場景
2.5.1 智能安防
2.5.2 智能駕駛
2.5.3 智能醫療
2.5.4 智能服務
2.5.5 智能家居
2.5.6 智慧農業
2.5.7 智慧交通
2.5.8 智慧城市
2.5.9 數字李生
2.6 人工智能的展望
2.6.1 更易用的人工智能開發框架
2.6.2 更完善的人工智能數據服務
2.6.3 更安全的人工智能數據共享
2.6.4 更優化的人工智能算法模型
2.6.5 “端-邊-云”全面發展的人工智能算力
2.6.6 更廣泛的人工智能服務
本章小結
練習2
第3章 人工智能中的應用和方法
3.1 搜索算法
3.1.1 智能系統中的搜索
3.1.2 搜索算法介紹
3.1.3 盲目檢索
3.1.4 知情搜索
3.1.5 博弈中的搜索
3.2 博弈
3.2.1 二人博弈
3.2.2 囚徒困境
3.2.3 高級計算機博弈
3.3 邏輯
3.3.1 人工智能中的邏輯
3.3.2 邏輯和表示
3.3.3 模糊邏輯
3.4 產生式系統和專家系統
3.4.1 人工智能中的知識表示
3.4.2 產生式系統
3.4.3 專家系統
3.5 神經網絡
3.5.1 神經元
3.5.2 人工神經網絡
3.5.3 梯度消失與梯度爆炸
3.5.4 損失函數
3.5.5 激活函數
3.6 進化計算
3.6.1 模擬退火
3.6.2 遺傳算法
3.6.3 遺傳規劃
3.7 自然語言處理
3.7.1 自然語言處理的概述
3.7.2 自然語言處理的常用技術
3.7.3 自然語言處理的統計方法與概率模型
本章小結
練習3
第4章 人臉識別
4.1 案例描述
4.2 案例解析
4.3 知識鏈接
4.4 案例學習
4.4.1 人臉識別應用案例
4.4.2 百度AI平臺人臉檢測
4.5 案例實現
4.6 人臉識別案例實戰
本章小結
練習4
第5章 圖像分類
5.1 案例描述
5.2 案例解析
5.2.1 圖像分類方法概述
5.2.2 實現方法選擇
5.2.3 案例實現過程
5.3 知識鏈接
5.3.1 圖像分類與檢測概述
5.3.2 圖像分類與檢測的難點與挑戰
5.3.3 圖像分類類型
5.4 圖像分類案例實踐
5.4.1 任務1 基于Anaconda安裝TensorFlow
5.4.2 任務2 加載貓狗數據集
5.4.3 任務3 編譯模型
5.4.4 任務4 訓練模型
5.4.5 任務5 使用模型進行預測
本章小結
練習5
第6章 語音識別
6.1 語音識別綜述
6.1.1 語音識別技術概述
6.1.2 語音識別技術發展歷史
6.2 語音識別知識介紹
6.2.1 語音識別原理
6.2.2 語音識別系統的分類
6.2.3 語音識別的幾種基本方法
6.3 語音識別應用案例
本章小結
練習6
第7章 語音交互
7.1 語音交互的概念
7.2 語音交互的優缺點
7.3 語音交互的原則
7.4 語音交互產品主要應用場景
7.5 語音交互框架
7.6 語音交互案例
本章小結
練習7
第8章 機器翻譯
8.1 機器翻譯概述
8.1.1 機器翻譯的起源與發展
8.1.2 機器翻譯的基本原理
8.1.3 在線機譯
8.2 機器翻譯的核心技術
8.2.1 基于規則的機器翻譯
8.2.2 基于統計的機器翻譯
8.2.3 基于端到端的神經機器翻譯
8.3 機器翻譯的基本應用
8.4 文本與圖片翻譯案例
8.4.1 案例描述
8.4.2 知識準備
8.4.3 任務1 文本的單語言翻譯
8.4.4 任務2 文本的多語言翻譯
8.4.5 任務3 圖片中文字的識別與翻譯
本章小結
練習8
第9章 人工智能的開發環境
9.1 Python基礎
9.1.1 變量
9.1.2 字符串
9.1.3 流程控制——分支結構
9.1.4 流程控制——循環結構
展開全部
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