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人工智能應用開發與案例分析 版權信息
- ISBN：9787302623335
- 條形碼：9787302623335 ; 978-7-302-62333-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能應用開發與案例分析 本書特色
本教材通過“原理簡述-問題實例-實際代碼-運行效果”來介紹每一個人工智能應用的開發，能夠邊學邊用，通過代碼實現加深對人工智能算法的理解。
人工智能應用開發與案例分析 內容簡介
為實現人工智能實用型人才的培養，本書以邁進人工智能領域的高效學習路徑為切入點，目標是讓讀者快速進入人工智能的世界，成為一名人工智能應用的開發者。本書切入日常工作與生活場景，捕獲數據并從中萃取有價值的信息或模式，利用高效可復用的Python代碼進行人工智能算法實現及可視化，讓讀者從中學到一些核心的“人工智能+”應用開發技術，如分類、預測及推薦等。本書通過“原理簡述—問題實例—實際代碼—運行效果”方式介紹每個人工智能應用的開發方法，使讀者能夠邊學邊用，通過代碼的實現加深對人工智能算法的理解。本書具有以下特色： ①內容實用，編排符合初學者的認知規律； ②以實例引導全程，深入人工智能應用開發； ③整體結構提綱挈領； ④真實任務開發，將學習成果轉化為真正的生產力； ⑤打造人工智能應用開發者的高校人工智能教學創新模式。 本書可作為高等學校人工智能專業的教材，也可供相關工程技術人員和其他自學者參考。
人工智能應用開發與案例分析 目錄
第1章緒論
1.1人工智能發展歷程
1.2“人工智能 ”應用的創新
1.3人工智能應用開發流程
1.4人工智能開發環境搭建
1.4.1AI開源算法框架
1.4.2Python人工智能開發環境部署
1.5實踐作業
參考文獻
第2章巧婦難為無米之炊——數據準備
2.1開源數據集
2.1.1計算機視覺相關數據集
2.1.2計算機聽覺相關數據集
2.1.3自然語言處理相關數據集
2.2網絡數據爬取
2.2.1通用爬蟲與聚焦爬蟲
2.2.2Python爬蟲技術解析
2.2.3數據清洗
2.3基于爬蟲的大數據獲取案例
2.3.1基于爬蟲軟件的大數據獲取
2.3.2基于Python爬蟲技術的僑情數據獲取
2.4實踐作業
參考文獻
第3章零基礎開發——人工智能定制化訓練服務
3.1人工智能學習模式簡介
3.1.1機器學習范例
3.1.2監督學習
3.1.3無監督學習
3.1.4半監督學習
3.1.5強化學習
3.1.6遷移學習
3.2人工智能定制化訓練服務平臺 3.2.1百度人工智能定制平臺 3.2.2圖靈機器人平臺Turing OS 3.2.3小i機器人Bot開放平臺 3.2.4思必馳DUI開放平臺 3.2.5華為AI開發平臺ModelArts 3.2.6騰訊云AI平臺服務 3.3百度人工智能定制平臺應用開發實例 3.3.1基于EasyDL平臺的圖像分類 3.3.2基于UNIT平臺的智能客服機器人構建 3.4人工智能模型性能評估 3.4.1通用泛化誤差指標的計算 3.4.2分類模型的評估指標 3.4.3回歸模型的評估指標 3.4.4學習任務視角下的評估指標 3.5人工智能產品智商評測 3.5.1人類智商評測模型 3.5.2流行的人工智能評測理論 3.5.3通用人工智能智商評測理論 3.5.4人工智能等級劃分 3.6實踐作業 參考文獻 第4章人工智能關鍵技術簡介 4.1人工神經網絡深度學習 4.1.1人工神經網絡概述 4.1.2卷積神經網絡 4.1.3循環神經網絡 4.2自然語言處理技術 4.2.1機器理解自然語言的步驟 4.2.2機器理解自然語言所需的相關知識 4.3知識圖譜 4.3.1認知的組織體系 4.3.2知識圖譜的核心概念 4.3.3知識圖譜庫的規模 4.3.4知識圖譜的特點 4.3.5知識圖譜的技術體系 4.3.6知識圖譜的知識來源 4.3.7知識圖譜的知識抽取 4.3.8知識圖譜和自然語言處理的關系 4.4實踐作業 參考文獻 第5章智能秘書——任務型機器人 5.1任務型機器人簡介 5.2任務型對話機器人核心算法 5.2.1技術框架 5.2.2槽位填充 5.2.3對話狀態追蹤 5.3基于端到端模型的任務型機器人開發案例 5.3.1問題描述 5.3.2項目解析 5.3.3模型解析 5.3.4算法實現 5.4實踐作業 參考文獻 第6章一呼即應——語音喚醒 6.1語音喚醒技術簡介 6.2喚醒詞設置 6.2.1喚醒詞的組合方式 6.2.2喚醒詞的語音要素 6.3語音喚醒模型 6.3.1基于模板匹配的KWS 6.3.2基于HMMGMM的KWS 6.3.3基于人工神經網絡的KWS 6.4語音喚醒模型部署 6.5語音喚醒范例 6.5.1語音信號處理 6.5.2CNN模型訓練 6.5.3CNN模型測試 6.6實踐作業 參考文獻 第7章文字高手——寫作機器人 7.1寫作機器人研究與產業現狀 7.1.1國外寫作機器人產品現狀 7.1.2國內寫作機器人簡介 7.2寫作機器人核心算法 7.2.1模板式寫作 7.2.2抽取式寫作 7.2.3生成式寫作 7.3寫作機器人開發案例 7.3.1Giiso平臺體驗 7.3.2“李白寫作”體驗 7.3.3基于RNN的唐詩生成 7.3.4圖片描述生成 7.4實踐作業 參考文獻 第8章一秒鐘變大師——基于風格遷移的藝術創作 8.1人工智能繪畫發展與現狀 8.1.1傳統計算機繪畫 8.1.2基于深度學習的計算機繪畫 8.1.3人工智能繪畫相關的比賽 8.2人工智能繪畫范例——風格遷移 8.2.1算法原理 8.2.2風格遷移開發案例 8.3實踐作業 參考文獻 第9章無中生有——人工智能數據生成 9.1生成式對抗網絡(GAN)原理 9.1.1GAN的概念 9.1.2GAN的原理 9.1.3GAN模型的改進 9.2基于GAN的手寫數字生成實踐 9.3實踐作業 參考文獻 第10章AI帶你玩——人工智能在游戲中的應用 10.1游戲中的AI應用簡介 10.1.1游戲AI的應用模式 10.1.2AlphGo項目簡介 10.1.3AI生成游戲 10.2強化學習算法原理 10.2.1強化學習核心概念 10.2.2強化學習算法原理 10.3基于強化學習的AI玩家開發案例 10.4實踐作業 參考文獻 第11章知識將比數據更重要——知識圖譜 11.1知識圖譜的應用模式 11.1.1讓搜索直通答案 11.1.2提供豐富的信息 11.1.3基于知識圖譜的信息推薦 11.1.4基于知識圖譜的用戶理解 11.2領域知識圖譜的構建流程 11.2.1模式設計 11.2.2明確數據來源 11.2.3詞匯挖掘 11.2.4領域實體發現 11.2.5關系發現 11.2.6知識融合 11.2.7質量控制 11.3知識圖譜開發案例 11.3.1圖數據庫的搭建 11.3.2Flask配置 11.3.3配置uWSGI 11.3.4構建一個小型的教育知識圖譜 11.4實踐作業 參考文獻
3.2人工智能定制化訓練服務平臺 3.2.1百度人工智能定制平臺 3.2.2圖靈機器人平臺Turing OS 3.2.3小i機器人Bot開放平臺 3.2.4思必馳DUI開放平臺 3.2.5華為AI開發平臺ModelArts 3.2.6騰訊云AI平臺服務 3.3百度人工智能定制平臺應用開發實例 3.3.1基于EasyDL平臺的圖像分類 3.3.2基于UNIT平臺的智能客服機器人構建 3.4人工智能模型性能評估 3.4.1通用泛化誤差指標的計算 3.4.2分類模型的評估指標 3.4.3回歸模型的評估指標 3.4.4學習任務視角下的評估指標 3.5人工智能產品智商評測 3.5.1人類智商評測模型 3.5.2流行的人工智能評測理論 3.5.3通用人工智能智商評測理論 3.5.4人工智能等級劃分 3.6實踐作業 參考文獻 第4章人工智能關鍵技術簡介 4.1人工神經網絡深度學習 4.1.1人工神經網絡概述 4.1.2卷積神經網絡 4.1.3循環神經網絡 4.2自然語言處理技術 4.2.1機器理解自然語言的步驟 4.2.2機器理解自然語言所需的相關知識 4.3知識圖譜 4.3.1認知的組織體系 4.3.2知識圖譜的核心概念 4.3.3知識圖譜庫的規模 4.3.4知識圖譜的特點 4.3.5知識圖譜的技術體系 4.3.6知識圖譜的知識來源 4.3.7知識圖譜的知識抽取 4.3.8知識圖譜和自然語言處理的關系 4.4實踐作業 參考文獻 第5章智能秘書——任務型機器人 5.1任務型機器人簡介 5.2任務型對話機器人核心算法 5.2.1技術框架 5.2.2槽位填充 5.2.3對話狀態追蹤 5.3基于端到端模型的任務型機器人開發案例 5.3.1問題描述 5.3.2項目解析 5.3.3模型解析 5.3.4算法實現 5.4實踐作業 參考文獻 第6章一呼即應——語音喚醒 6.1語音喚醒技術簡介 6.2喚醒詞設置 6.2.1喚醒詞的組合方式 6.2.2喚醒詞的語音要素 6.3語音喚醒模型 6.3.1基于模板匹配的KWS 6.3.2基于HMMGMM的KWS 6.3.3基于人工神經網絡的KWS 6.4語音喚醒模型部署 6.5語音喚醒范例 6.5.1語音信號處理 6.5.2CNN模型訓練 6.5.3CNN模型測試 6.6實踐作業 參考文獻 第7章文字高手——寫作機器人 7.1寫作機器人研究與產業現狀 7.1.1國外寫作機器人產品現狀 7.1.2國內寫作機器人簡介 7.2寫作機器人核心算法 7.2.1模板式寫作 7.2.2抽取式寫作 7.2.3生成式寫作 7.3寫作機器人開發案例 7.3.1Giiso平臺體驗 7.3.2“李白寫作”體驗 7.3.3基于RNN的唐詩生成 7.3.4圖片描述生成 7.4實踐作業 參考文獻 第8章一秒鐘變大師——基于風格遷移的藝術創作 8.1人工智能繪畫發展與現狀 8.1.1傳統計算機繪畫 8.1.2基于深度學習的計算機繪畫 8.1.3人工智能繪畫相關的比賽 8.2人工智能繪畫范例——風格遷移 8.2.1算法原理 8.2.2風格遷移開發案例 8.3實踐作業 參考文獻 第9章無中生有——人工智能數據生成 9.1生成式對抗網絡(GAN)原理 9.1.1GAN的概念 9.1.2GAN的原理 9.1.3GAN模型的改進 9.2基于GAN的手寫數字生成實踐 9.3實踐作業 參考文獻 第10章AI帶你玩——人工智能在游戲中的應用 10.1游戲中的AI應用簡介 10.1.1游戲AI的應用模式 10.1.2AlphGo項目簡介 10.1.3AI生成游戲 10.2強化學習算法原理 10.2.1強化學習核心概念 10.2.2強化學習算法原理 10.3基于強化學習的AI玩家開發案例 10.4實踐作業 參考文獻 第11章知識將比數據更重要——知識圖譜 11.1知識圖譜的應用模式 11.1.1讓搜索直通答案 11.1.2提供豐富的信息 11.1.3基于知識圖譜的信息推薦 11.1.4基于知識圖譜的用戶理解 11.2領域知識圖譜的構建流程 11.2.1模式設計 11.2.2明確數據來源 11.2.3詞匯挖掘 11.2.4領域實體發現 11.2.5關系發現 11.2.6知識融合 11.2.7質量控制 11.3知識圖譜開發案例 11.3.1圖數據庫的搭建 11.3.2Flask配置 11.3.3配置uWSGI 11.3.4構建一個小型的教育知識圖譜 11.4實踐作業 參考文獻
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人工智能應用開發與案例分析 作者簡介
為實現人工智能實用型人才的培養，本書以邁進人工智能領域的高效學習路徑為切入點，目標是讓讀者快速進入人工智能的世界，成為一名人工智能應用的開發者。本書切入日常工作與生活場景，捕獲數據并從中萃取有價值的信息或模式，利用高效可復用的Python代碼進行人工智能算法實現及可視化，讓讀者從中學到一些核心的“人工智能 ”應用開發技術，如分類、預測及推薦等。本書通過“原理簡述—問題實例—實際代碼—運行效果”方式介紹每個人工智能應用的開發方法，使讀者能夠邊學邊用，通過代碼的實現加深對人工智能算法的理解。本書具有以下特色： ①內容實用，編排符合初學者的認知規律； ②以實例引導全程，深入人工智能應用開發； ③整體結構提綱挈領； ④真實任務開發，將學習成果轉化為真正的生產力； ⑤打造人工智能應用開發者的高校人工智能教學創新模式。 本書可作為高等學校人工智能專業的教材，也可供相關工程技術人員和其他自學者參考。
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