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包郵 人工智能應用導論

出版社：西安電子科技大學出版社出版時間：2023-03-01
開本： 26cm 頁數： 238頁
本類榜單：教材銷量榜
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人工智能應用導論 版權信息

人工智能應用導論 內容簡介

本書采用模塊化、項目化、實驗手冊式、思政融入的設計思路，整體分為AI概述、會聽會說、會看和會推理四大模塊，共9個項目。模塊一為AI概述。首先介紹了人工智能發展歷程、現狀及趨勢，線上、線下體驗典型應用場景；然后以人工智能三要素(數據、算力和算法)為主線展開介紹，圍繞AI數據預處理、手勢識別、云開發鋼筋數量清點、房價預測、OCR識別等項目介紹相關知識技能。模塊二為會聽會說，圍繞智能語音助理項目介紹語音處理的相關知識技能。模塊三為會看，圍繞智慧食堂場景下的菜品識別和刷臉結算兩個項目，介紹計算機視覺的相關知識技能。模塊四為會推理，圍繞智慧影院場景下電影影評情感分析項目介紹自然語言處理的相關知識技能，圍繞影院會員社交網絡分析項目介紹圖神經網絡的相關知識技能。
本書采用“點線面”三維課程思政設計模式，在各個項目實踐中融入新時代中國特色社會主義思想和黨的二十大精神。本書配有豐富生動的信息化資源，除了常規的學習資料、源代碼，還提供了許多線上微課、動畫、案例體驗等。讀者可以登錄https://icve-mooc.icve.com.cn/cms/courseDetails/index.htm?classId=8418f17bd2284619bf29c1f45288443a或者通過手機微信掃描右側的二維碼，加入線上課程學習。線上課程提供豐富的學習、教學資源，讀者還可以通過其中的“AI數字體驗中心”沉浸式體驗AI場景。本書采用模塊化、項目化、實驗手冊式、思政融入的設計思路，整體分為AI概述、會聽會說、會看和會推理四大模塊，共9個項目。模塊一為AI概述。首先介紹了人工智能發展歷程、現狀及趨勢，線上、線下體驗典型應用場景；然后以人工智能三要素(數據、算力和算法)為主線展開介紹，圍繞AI數據預處理、手勢識別、云開發鋼筋數量清點、房價預測、OCR識別等項目介紹相關知識技能。模塊二為會聽會說，圍繞智能語音助理項目介紹語音處理的相關知識技能。模塊三為會看，圍繞智慧食堂場景下的菜品識別和刷臉結算兩個項目，介紹計算機視覺的相關知識技能。模塊四為會推理，圍繞智慧影院場景下電影影評情感分析項目介紹自然語言處理的相關知識技能，圍繞影院會員社交網絡分析項目介紹圖神經網絡的相關知識技能。
本書采用“點線面”三維課程思政設計模式，在各個項目實踐中融入新時代中國特色社會主義思想和黨的二十大精神。本書配有豐富生動的信息化資源，除了常規的學習資料、源代碼，還提供了許多線上微課、動畫、案例體驗等。讀者可以登錄https://icve-mooc.icve.com.cn/cms/courseDetails/index.htm?classId=8418f17bd2284619bf29c1f45288443a或者通過手機微信掃描右側的二維碼，加入線上課程學習。線上課程提供豐富的學習、教學資源，讀者還可以通過其中的“AI數字體驗中心”沉浸式體驗AI場景。
本書具有廣泛的適用性，可作為計算機與人工智能相關專業公共基礎課程的教材，也可作為經濟學、農學、醫學、管理學等學科專業的信息技術素養類課程的教材。

人工智能應用導論 目錄

模塊一 AI 概 述 項目1 縱觀 AI 的前世今生 ..............................2 教學導讀 ...........................................................2 情景導入 ...........................................................3 知識技能 ...........................................................3 1.1 了解過去 ..............................................4 1.2 認識現在 ..............................................9 1.3 把握未來 ............................................11 項目實訓 .........................................................14 任務一 智能制造案例體驗 .....................15 任務二 智能商務案例體驗 ...................17 任務三 智慧醫療案例體驗 .....................19 任務四 智慧城市案例體驗 .....................22 創新拓展 .........................................................24 弱人工智能到強人工智能之路 .................24 綜合測評 .........................................................25 項目2 處理AI燃料——數據 .........................27 教學導讀 .........................................................27 情景導入 .........................................................28 知識技能 .........................................................28 2.1 開放數據集 ........................................28 2.2 數據采集 ............................................33 2.3 數據清洗 ............................................33 2.4 數據標注 ............................................35 2.5 數據可視化 ........................................40 項目實訓 .........................................................42 任務一 網絡爬取圖片 .............................42 任務二 圖像場景分割標注 .....................44 任務三 數據可視化 .................................46 創新拓展 .........................................................49 數據助力人工智能成為經濟增長的 新引擎.................................................49 綜合測評 .........................................................49 項目3 認識AI動力——算力 .........................51 教學導讀 .........................................................51 情景導入 .........................................................52 知識技能 .........................................................53 3.1 云計算 ................................................53 3.2 邊緣計算 ............................................57 項目實訓 .........................................................60 任務一 華為云工地鋼筋數量清點 .........61 任務二 HiLens Kit手勢識別 ..................64 創新拓展 .........................................................70 云平臺——新的垂直化人工智能 解決方案.............................................70 綜合測評 .........................................................71 項目4 了解AI大腦——算法 .........................72 教學導讀 .........................................................72 情景導入 .........................................................73 知識技能 ........................................................75 4.1 機器學習的基本原理 ........................75 4.2 線性回歸算法 ....................................77 4.3 損失函數 ............................................77 4.4 深度學習的基本原理 ........................78 4.5 深度神經網絡 ....................................80 4.6 卷積神經網絡 ....................................81 4.7 循環神經網絡 ....................................82 4.8 對抗生成網絡 ....................................82 4.9 強化學習 ............................................83 4.10 深度學習框架 ..................................84 項目實訓 .........................................................85 任務一 房價預測 .....................................85 任務二 文字識別(OCR) .......................101 任務三 Flippy Bird游戲 .......................110 創新拓展 .......................................................118 多模態人工智能的崛起 ...........................118 綜合測評 .......................................................120 項目5 智能語音助理——語音處理.............122 教學導讀 .......................................................122 情景導入 .......................................................123 知識技能 ......................................................124 5.1 語音助手技術架構 ..........................124 5.2 語音識別定義及歷史 ......................125 5.3 語音識別技術度量標準 ..................126 5.4 語音識別技術應用限制與 影響因素 ..........................................127 5.5 語音識別技術原理 ..........................127 5.6 語音合成定義與基本原理 ..............131 5.7 語音處理人工智能云平臺 ..............132 項目實訓 .......................................................133 任務一 錄音與播放 ...............................134 任務二 語音識別 ...................................136 任務三 語音合成 ...................................139 任務四 實現語音助手 ...........................140 創新拓展 .......................................................143 AI虛擬人物語音實時互動......................143 綜合測評 .......................................................143 項目6 食堂菜品識別——計算機視覺 .......146 教學導讀 .......................................................146 情景導入 .......................................................147 知識技能 .......................................................147 6.1 計算機如何看世界 ..........................147 6.2 計算機視覺應用開發步驟 ..............149 6.3 計算機視覺解決的基本問題 ..........149 6.4 深度學習框架TensorFlow ..............151 6.5 Keras實現基本圖像分類 ...............152 6.6 基于CNN的CIFAR10圖像分類 ..154 6.7 OpenCV基礎...................................156 項目實訓 .......................................................157 任務一 下載并創建數據集 ...................157 任務二 數據預處理 ...............................158 任務三 構建模型 ...................................159 任務四 訓練模型 ...................................160 任務五 調用模型 ...................................160 創新拓展 .......................................................164 “拿了就走”的購物新體驗 ...................164 綜合測評 .......................................................165 項目7 食堂刷臉結算——計算機視覺 ........166 教學導讀 .......................................................166 情景導入 .......................................................167 知識技能 ......................................................168 7.1 食堂刷臉結算系統架構 .................168 7.2 人臉檢測原理 ..................................168 7.3 人臉識別發展歷程 ..........................169 7.4 人臉識別原理 ..................................170 7.5 攝像頭控制方法 ..............................170 7.6 識別結果可視化 ..............................172 項目實訓 .......................................................176 任務一 人臉采集 ...................................176 任務二 人臉檢測 ...................................177 任務三 數據預處理 ...............................179 任務四 構建模型 ...................................181 任務五 訓練評估模型 ...........................183 任務六 動態人臉識別 ...........................184 創新拓展 .......................................................188 二維到三維——計算機視覺的 第四次革命.......................................188 綜合測評 .......................................................189 項目8 電影影評情感分析——自然語言處理 ............................................................192 教學導讀 .......................................................192 情景導入 .......................................................193 知識技能 .......................................................194 8.1 四個挑戰 ..........................................194 8.2 詞法分析 ..........................................195 8.3 句法分析 ..........................................197 8.4 語義分析 ..........................................198 8.5 詞語的表示 ......................................199 8.6 句子的表示 ......................................204 8.7 詞向量的獲取 ..................................205 項目實訓 .......................................................206 任務一 下載數據集和預訓練詞向量 ...207 任務二 初始化運行環境和模型參數 ...208 任務三 加載數據集 ...............................208 任務四 加載預訓練詞向量及權重 .......211 任務五 構建模型 ...................................211 任務六 訓練模型 ...................................213 任務七 評估模型 ...................................216 任務八 調用模型 ...................................216 創新拓展 .......................................................218 大型語言模型——定義交互式人工 智能的下一個浪潮...........................218 綜合測評 .......................................................219 項目9 影院會員社交網絡分析——圖神經網絡 .............................................................221 教學導讀 .......................................................221 情景導入 .......................................................222 知識技能 .......................................................222 9.1 社交網絡的衡量指標 ......................222 9.2 圖神經網絡及DGL框架................223 項目實訓 .......................................................224 任務一 構建數據集及創建圖 ...............225 任務二 初始化節點特征 .......................226 任務三 構建GCN預測模型 ................226 任務四 數據預處理 ...............................227 任務五 訓練模型 ...................................227 任務六 結果可視化 ...............................227 創新拓展 .......................................................230 基于知識圖譜的問答系統 .......................230 綜合測評 .......................................................231 附錄 項目實訓環境安裝與使用說明............232 參考文獻............................................................238
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