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人工智能應用素養 版權信息
- ISBN：9787560672304
- 條形碼：9787560672304 ; 978-7-5606-7230-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能應用素養 本書特色
《人工智能應用素養》一書以其獨特的視角和實用的內容，為讀者展現了人工智能在多個行業領域中的交叉應用與未來趨勢。本書不僅適用于非人工智能專業應用人員、高校師生，也是廣大社會普通人員了解人工智能技術的通識性讀物。
本書開篇即為我們清晰地介紹了人工智能的基本概念、術語以及當前行業的發展動態和生態。這對于許多初學者和跨界從業者來說，無疑是一個極好的起點。在人工智能的大潮中，很多人可能會因為對基礎概念比較模糊而感到迷茫，但本書卻以簡明扼要的方式，為我們揭示了人工智能的廬山真面目。
書中選取了電子信息工程、網絡通信、智能制造、數字商務、數碼藝術、智能交通這六個常見的工業生產領域，作為人工智能典型交叉應用的行業案例。這樣的選擇不僅具有代表性，也充分展示了人工智能技術的廣泛性和深度。通過對這些行業人工智能應用現狀和未來趨勢的介紹，讀者能夠清晰地看到人工智能如何與各行業深度融合，創造出更多的價值和可能性。
尤為值得一提的是，書中為每個行業都詳細介紹了一個典型的應用案例。這些案例不僅具有實用性，而且具有很強的啟發性。通過這些案例，讀者不僅可以了解人工智能在具體行業中的應用流程，而且可以從中汲取靈感，思考如何將人工智能技術應用于自己的工作和生活。
此外，本書還考慮到了不同讀者的需求和背景。它既可以作為各行業生產過程中智能產品設計與運維、行業智能化方案制定與推廣、行業智能化產品銷售等崗位從業人員的參考書籍，也可以作為高校師生的學習教材。這種廣泛的適用性，使得本書能夠在不同領域和層次上發揮作用，為人工智能的普及和應用做出貢獻。
總的來說，《人工智能應用素養》是一本非常實用且具有前瞻性的書籍。它不僅為我們提供了豐富的知識和案例，更為我們指明了人工智能在未來的發展方向和趨勢。對于那些希望了解和掌握人工智能應用基本流程的讀者來說，這本書無疑是一本不可或缺的指南。
人工智能應用素養 內容簡介
本書立足服務國家智能制造產業升級的需求，闡述了人工智能的基本概念、術語以及行業的發展態勢和生態環境，詳細介紹了人工智能在電子信息工程、網絡通信、智能制造、數字商務、數字藝術和智能交通這六大常見工業生產領域的交叉應用和實踐案例，在通過這本具有通識性的教材，推動人工智能技術在不同領域的交叉應用，同時普及跨領域的人工智能知識。
人工智能應用素養 目錄
**部分 人工智能應用生態概述
第1章 人工智能技術概述 2
1.1 人工智能的基本概念 2
1.2 人工智能技術的實現 8
1.3 人工智能技術的現狀以及未來 13
本章小結 16
思考題 17
第2章 人工智能產業生態 18
2.1 人工智能四要素 18
2.2 人工智能產業生態 35
2.3 AIGC產業生態 39
本章小結 44
思考題 44
第3章 人工智能技術學業向導 45
3.1 人工智能產業人才需求 45
3.2 人工智能復合型人才學業向導 54
本章小結 57
思考題 58
第二部分 人工智能在產業中的應用
第4章 人工智能在電子信息領域中的應用 60
4.1 人工智能在芯片設計及制造方向的應用 60
4.2 人工智能在電子電路設計制造方向的應用 65
4.3 人工智能在電力電子方向上的應用 69
4.4 人工智能在遙控無人機中的應用 72
4.5 人工智能在未來電子信息領域應用的展望 78
本章小結 79
思考題 79
第5章 人工智能在通信技術領域中的應用 80
5.1 人工智能對通信業的影響 80
5.2 人工智能在通信業的應用現狀 83
5.3 典型通信技術人工智能應用場景 86
5.4 人工智能助力下通信領域面臨的問題與展望 91
本章小結 93
思考題 93
第6章 人工智能在智能制造領域中的應用 94
6.1 人工智能對制造業的影響 94
6.2 人工智能助力下制造業產業鏈 96
6.3 典型智能制造人工智能應用場景 99
6.4 人工智能助力下制造領域面臨的問題與展望 108
本章小結 111
思考題 111
第7章 人工智能在數字商務領域中的應用 112
7.1 人工智能對電子商務的影響 112
7.2 人工智能催生商務領域新模式、新崗位 115
7.3 典型商務領域人工智能應用場景 118
7.4 人工智能助力下商務領域面臨的問題與展望 125
本章小結 129
思考題 129
第8章 人工智能在數字藝術設計領域中的應用 130
8.1 傳統藝術設計的發展趨勢 130
8.2 人工智能對藝術設計的影響 133
8.3 藝術設計典型場景介紹 136
8.4 人工智能時代下藝術設計產業的機遇與挑戰 142
本章小結 144
思考題 144
第9章 人工智能在智能交通領域中的應用 145
9.1 人工智能對交通產業的影響 145
9.2 人工智能助力下交通產業鏈 146
9.3 典型交通領域人工智能應用場景 148
9.4 人工智能助力下交通領域面臨的問題與展望 157
本章小結 162
思考題 162
第三部分 人工智能應用實戰入門
第10章 人工智能應用開發平臺組建 164
10.1 常用開發環境 164
10.2 部署Python開發環境 164
本章小結 177
思考題 177
第11章 電子信息領域中AI的應用——光伏發電量預測實戰 178
11.1 光伏發電站發電量預測案例背景 178
11.2 案例實現總體框架流程 179
11.3 案例環境準備 180
11.4 案例數據準備 181
11.5 模型創建 188
11.6 模型調優 193
11.7 發電量預測與導出 197
本章小結 199
思考題 199
第12章 通信技術領域中AI的應用——網絡流量異常檢測實戰 200
12.1 網絡流量異常檢測業務背景 200
12.2 數據集 201
12.3 Python數據預處理 206
12.4 KNN實現入侵檢測算法實現 212
本章小結 215
思考題 216
第13章 智能制造領域中AI的應用——智能分揀實戰 217
13.1 智能分揀需求業務背景 217
13.2 視覺分揀系統設計 218
13.3 品類分類算法——基于卷積神經網絡的圖像分類算法 220
13.4 數據集準備 223
13.5 模型加載和訓練 226
13.6 基于遷移學習改進 231
本章小結 233
思考題 233
第14章 電子商務領域中AI的應用——電影推薦實戰 234
14.1 電影推薦需求業務背景 234
14.2 電影推薦案例實現總體框架流程 236
14.3 案例數據準備 237
14.4 訓練參數優化 243
14.5 模型訓練 246
14.6 評估訓練模型 248
14.7 訓練模型使用 249
本章小結 251
思考題 251
第15章 數字藝術設計領域中AI的應用——繪畫風格遷移實戰 252
15.1 繪畫風格遷移產業的背景 252
15.2 繪畫風格遷移的技術方案 253
15.3 項目相關基礎知識 256
15.4 特征提取 258
15.5 訓練生成圖像 262
15.6 輸出結果 267
本章小結 268
思考題 269
第16章 智能交通領域中AI的應用——小車自動駕駛實戰 270
16.1 自動駕駛產業背景 270
16.2 智能車系統設計 270
16.3 標志物識別算法——YOLO算法簡介 272
16.4 數據標注——利用標注數據集 274
16.5 數據集格式轉換和劃分 279
16.6 YOLOv5模型準備和訓練 283
16.7 模型推理 292
本章小結 293
思考題 294
參考文獻 295
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