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深度學習
大學生人工智能素養 版權信息
- ISBN:9787302671138
- 條形碼:9787302671138 ; 978-7-302-67113-8
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
大學生人工智能素養 本書特色
本書較全面地介紹了人工智能的主流概念、理論、方法、技術及應用等內容。
大學生人工智能素養 內容簡介
本書詳細介紹人工智能的核心概念、理論、方法、技術和應用。全書共7章,首先定義智能和人工智能,探討人工智能的歷史、實現方式、研究內容和趨勢; 然后解釋與Python編程相關的概念,聚焦機器學習和人工神經網絡原理,又分別從計算機視覺和自然語言處理的角度介紹前沿理論、方法和技術; *后講述人工智能的倫理與法律概念。每章都附有相應的習題以供練習。本書適合作為高校非計算機專業人工智能通識課教材,也可作為人工智能和Python編程愛好者的參考書。
大學生人工智能素養 目錄
第1章人工智能: 明日00
1.1人工智能發展史00
1.1.1人工智能的發展歷程00
1.1.2三大驅動要素00
1.2人工智能相關基本研究內容00
1.2.1機器學00
1.2.2人工經網絡00
1.2.3計算機視覺00
1.2.4自然語言處理00
本章小結00
題0
第2章行業應用: 無處不在0
2.1問題求解: 人機博弈0
2.2語音識別: 賞樂析音0
2.3智能家居: 科技生活0
2.4智能機器: 上天入海0
2.5智慧交通: 四通八達0
2.6智慧教育: 泛在學0
2.7智慧醫療: 幸福民生0
本章小結0
題0
第3章編程基礎: 認識程序0
3.1環境搭建0
3.1.1安裝Python0
3.1.2安裝Anaconda0
3.2輸入和輸出0
3.3變量0
3.4數據類型0
3.4.1數值類型0
3.4.2字符串0
3.4.3列表0
3.4.4元組0
3.4.5字典0
3.5Python編程0
3.5.1控制流0
3.5.2函數0
本章小結0
題0
第4章機器學: 分門別類0
4.1概述0
4.1.1機器學的基本概念0
4.1.2機器學的常見算法及其分類0
4.1.3機器學的基本原理0
4.2傳統機器學0
4.2.1線性回歸0
4.2.2邏輯回歸0
4.2.3樸素貝葉斯分類0
4.2.4SVM0
4.2.5KNN0
4.2.6決策樹0
4.2.7隨機森林0
4.2.8Adaboost0
4.2.9Kmeans0
4.3深度學0
4.3.1卷積0
4.3.2池化0
4.3.3激活函數0
4.3.4CNN的結構0
本章小結0
題0
第5章別具慧眼: 觀影識圖0
5.1計算機視覺0
5.2認識圖像0
5.2.1彩色圖像0
5.2.2灰度圖像0
5.2.3二值圖像0
5.3幾何變換0
5.3.1平移0
5.3.2旋轉0
5.3.3縮放0
5.4圖像征0
5.4.1卷積運算0
5.4.2認識濾波器0
5.5圖像識別0
5.5.1卷積層0
5.5.2池化層0
5.5.3全連接層0
5.5.4激活層0
5.5.5標準化指數層0
5.6從圖像到視頻0
5.7應用實例0
5.7.1數據收集和預處理0
5.7.2構建征集和標簽集0
5.7.3征工程和數據集拆分0
5.7.4建立模型0
本章小結
題
第6章自然語言: 望文生義
6.1概述
6.2自然語言
6.2.1自然語言的性
6.2.2自然語言處理途徑
6.2.3自然語言處理層次
6.3分詞原理
6.3.1英文分詞
6.3.2中文分詞
6.4信息抽取
6.4.1命名實體識別
6.4.2抽取新詞
6.4.3關鍵詞抽取
6.5文本分類
6.5.1文本分類系統流程
6.5.2詞袋模型
6.5.3分類器
6.6情感分析
6.6.1觀點概述
6.6.2情感分析的范圍和類型
6.6.3實現情感分析的方法
6.6.4情感分析的基本流程
本章小結
題
第7章倫理素養: 科學反思
7.1人工智能倫理問題
7.1.1自動駕駛的責任歸屬
7.1.2人機婚戀家庭倫理
7.1.3智能機器“人替”倫理困境
7.1.4虛擬智能技術的倫理后果
7.1.5腦機接口技術
7.2人工智能的倫理原則
7.2.1公平
7.2.2可靠和
7.2.3隱私和障
7.2.4容
7.2.5透明
7.2.6問責
7.3人工智能的倫理治理
7.3.1倫理治理的工作層面
7.3.2倫理治理的工作策略
本章小結
題
參考文獻
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