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人工智能應用開發 版權信息
- ISBN：9787122440983
- 條形碼：9787122440983 ; 978-7-122-44098-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能應用開發 內容簡介
本書是一本基于機器人平臺的實踐類教程，重點瞄準人工智能技術在機器人中的應用開發。本書以樹莓派智能車為載體，從智能車的組成入手，幫助讀者熟悉智能車軟硬件資源，然后一步步引導讀者搭建TensorFlow的開發框架，結合視頻傳輸實現機器視覺，再結合語音輸入及手機APP實現語音識別，并介紹了腦機接口方面的簡單應用。在此基礎上，讀者可自行開發更加智能的各類應用，如無人駕駛、物體識別、語音控制駕駛等。本書通俗易懂、實用性強，既可作為計算機類、自動化類或機電類本科高年級學生的課程設計或實訓類課程的教材使用，又可供相關專業人員尤其是初入門的人員參考，同時，本書也可作為機器人或人工智能相關比賽的參考用書。
人工智能應用開發 目錄
第1章 人工智能應用開發概述 001
1.1 人工智能技術的發展 002
1.2 新一代人工智能技術體系 003
1.3 人工智能技術的應用 004
1.3.1 大數據應用 005
1.3.2 機器視覺 005
1.3.3 語音處理 005
1.3.4 自然語言處理 006
1.4 嵌入式人工智能 007
1.5 人工智能對社會的影響 007
第2章 智能車平臺 009
2.1 智能車硬件組成 010
2.1.1 嵌入式樹莓派微型電腦 011
2.1.2 直流電機及控制 013
2.1.3 超聲波測距 014
2.1.4 紅外避障模塊 016
2.1.5 循跡模塊 017
2.1.6 攝像頭 018
2.1.7 語音處理設備 018
2.2 智能車應用開發入門 019
2.2.1 樹莓派開發環境 019
2.2.2 基于Python的智能車控制 022
2.2.3 基于C/C 的智能車控制 025
第3章 人工智能應用開發框架 029
3.1 TensorFlow開發環境介紹 030
3.2 TensorFlow開發環境搭建 030
3.2.1 在樹莓派上安裝TensorFlow 031
3.2.2 在Ubuntu上安裝TensorFlow 031
3.3 TensorFlow編程 037
3.3.1 TensorFlow的編程模型 038
3.3.2 TensorFlow的神經網絡模型 040
3.3.3 卷積神經網絡及應用 046
3.3.4 TensorFlow的高層封裝 054
第4章 機器視覺應用開發 060
4.1 OpenCV開源視覺庫編程 061
4.1.1 OpenCV開發環境的搭建 062
4.1.2 實踐項目 068
4.2 基于Dlib庫的人臉識別 077
4.2.1 Dlib庫的安裝 077
4.2.2 實踐項目 078
4.3 基于YOLO V3的實時目標檢測 092
4.3.1 深度學習和YOLO V3簡介 093
4.3.2 訓練自己的數據集 093
第5章 語音識別應用開發 111
5.1 語音識別應用框架 112
5.1.1 語音識別常用算法 113
5.1.2 語音識別設備 117
5.1.3 本地語音識別與云端語音識別 118
5.2 基于Sphinx的本地語音識別 119
5.2.1 Sphinx軟件包的安裝 119
5.2.2 語料庫的訓練 121
5.2.3 聲卡安裝使用 123
5.2.4 源碼示例 127
5.3 基于科大訊飛的語音識別 134
5.3.1 科大訊飛的語音識別框架及產品分類 134
5.3.2 用科大訊飛API實現本地語音文件識別 135
5.3.3 用科大訊飛實現離線語音識別 138
5.4 基于百度智能云的語音識別 142
5.4.1 基于百度云平臺的語音識別方案 142
5.4.2 百度云語音識別的系統設計 142
5.4.3 百度云語音識別算法調用 144
5.4.4 云語音算法模型的訓練 145
5.4.5 云語音應用 146
5.5 應用實例——智能車的語音控制 150
5.5.1 語音識別應用框架系統分析 150
5.5.2 機客戶端功能及模塊化分 151
5.5.3 樹莓派智能車服務端功能及模塊劃分 152
5.5.4 TCP傳輸協議 153
5.5.5 語音識別應用開發環境的搭建 156
5.5.6 語音識別應用開發實例 180
第6章 基于腦機接口的智能車控制 184
6.1 腦機接口簡介 185
6.1.1 腦機接口的用途 185
6.1.2 腦機接口的原理 186
6.2 腦機接口硬件設計 187
6.2.1 信號采集 188
6.2.2 信號傳輸與處理 189
6.3 基于腦機接口的智能車控制 192
6.4 腦機接口應用拓展 199
參考文獻 200
1.1 人工智能技術的發展 002
1.2 新一代人工智能技術體系 003
1.3 人工智能技術的應用 004
1.3.1 大數據應用 005
1.3.2 機器視覺 005
1.3.3 語音處理 005
1.3.4 自然語言處理 006
1.4 嵌入式人工智能 007
1.5 人工智能對社會的影響 007
第2章 智能車平臺 009
2.1 智能車硬件組成 010
2.1.1 嵌入式樹莓派微型電腦 011
2.1.2 直流電機及控制 013
2.1.3 超聲波測距 014
2.1.4 紅外避障模塊 016
2.1.5 循跡模塊 017
2.1.6 攝像頭 018
2.1.7 語音處理設備 018
2.2 智能車應用開發入門 019
2.2.1 樹莓派開發環境 019
2.2.2 基于Python的智能車控制 022
2.2.3 基于C/C 的智能車控制 025
第3章 人工智能應用開發框架 029
3.1 TensorFlow開發環境介紹 030
3.2 TensorFlow開發環境搭建 030
3.2.1 在樹莓派上安裝TensorFlow 031
3.2.2 在Ubuntu上安裝TensorFlow 031
3.3 TensorFlow編程 037
3.3.1 TensorFlow的編程模型 038
3.3.2 TensorFlow的神經網絡模型 040
3.3.3 卷積神經網絡及應用 046
3.3.4 TensorFlow的高層封裝 054
第4章 機器視覺應用開發 060
4.1 OpenCV開源視覺庫編程 061
4.1.1 OpenCV開發環境的搭建 062
4.1.2 實踐項目 068
4.2 基于Dlib庫的人臉識別 077
4.2.1 Dlib庫的安裝 077
4.2.2 實踐項目 078
4.3 基于YOLO V3的實時目標檢測 092
4.3.1 深度學習和YOLO V3簡介 093
4.3.2 訓練自己的數據集 093
第5章 語音識別應用開發 111
5.1 語音識別應用框架 112
5.1.1 語音識別常用算法 113
5.1.2 語音識別設備 117
5.1.3 本地語音識別與云端語音識別 118
5.2 基于Sphinx的本地語音識別 119
5.2.1 Sphinx軟件包的安裝 119
5.2.2 語料庫的訓練 121
5.2.3 聲卡安裝使用 123
5.2.4 源碼示例 127
5.3 基于科大訊飛的語音識別 134
5.3.1 科大訊飛的語音識別框架及產品分類 134
5.3.2 用科大訊飛API實現本地語音文件識別 135
5.3.3 用科大訊飛實現離線語音識別 138
5.4 基于百度智能云的語音識別 142
5.4.1 基于百度云平臺的語音識別方案 142
5.4.2 百度云語音識別的系統設計 142
5.4.3 百度云語音識別算法調用 144
5.4.4 云語音算法模型的訓練 145
5.4.5 云語音應用 146
5.5 應用實例——智能車的語音控制 150
5.5.1 語音識別應用框架系統分析 150
5.5.2 機客戶端功能及模塊化分 151
5.5.3 樹莓派智能車服務端功能及模塊劃分 152
5.5.4 TCP傳輸協議 153
5.5.5 語音識別應用開發環境的搭建 156
5.5.6 語音識別應用開發實例 180
第6章 基于腦機接口的智能車控制 184
6.1 腦機接口簡介 185
6.1.1 腦機接口的用途 185
6.1.2 腦機接口的原理 186
6.2 腦機接口硬件設計 187
6.2.1 信號采集 188
6.2.2 信號傳輸與處理 189
6.3 基于腦機接口的智能車控制 192
6.4 腦機接口應用拓展 199
參考文獻 200
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