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深度學習
人工智能技術導論 版權信息
- ISBN：9787121486494
- 條形碼：9787121486494 ; 978-7-121-48649-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能技術導論 內容簡介
本書將圍繞人工智能職業標準展開，秉持“以學生為中心―職業標準融入―思政教育融入”的編寫理念，通過項目案例激發學生的學習興趣。本書結合人工智能學科的已有成果及編者的教學實踐，以全面、基礎、典型、新穎為原則，系統地介紹人工智能的技術基礎，包括機器學習、計算機視覺、智能語音、自然語言處理、AIGC等熱點及前沿問題。本書以“概述+案例”的模式編寫，使教材內容泛而不空，使讀者了解和學習人工智能的基礎知識和初步技能，建立利用科學方法解決問題的創新思維，以適應教學需求。本書概念清晰，結構合理，敘述簡明易懂，適合高職、技師、應用型本科的學生使用。
人工智能技術導論 目錄
第1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能簡介 1
1.1.1 人工智能的定義 1
1.1.2 人工智能的分類 2
1.1.3 人工智能的起源和發展 3
1.1.4 人工智能的應用領域 7
1.2 人工智能技術領域 9
1.2.1 人工智能四要素 10
1.2.2 人工智能技術框架 11
1.2.3 人工智能技術的發展趨勢 13
1.3 人工智能的意義及挑戰 14
1.3.1 發展人工智能的戰略意義 15
1.3.2 人工智能的挑戰 16
1.4 人工智能初體驗 17
1.4.1 百度EasyDL介紹 17
1.4.2 百度EasyDL應用――貓狗分類 18
1.5 本章總結 31
本章習題 31
第2章 機器學習 33
2.1 機器學習簡介 33
2.1.1 機器學習的定義 34
2.1.2 機器學習的發展歷程 35
2.1.3 機器學習的應用領域 38
2.2 機器學習進階 40
2.2.1 機器學習的分類 40
2.2.2 機器學習的基本術語 44
2.2.3 機器學習的流程 47
2.2.4 機器學習的常用算法 48
2.3 深度學習與神經網絡 56
2.3.1 深度學習 56
2.3.2 神經網絡 59
2.4 機器學習的應用體驗 63
2.4.1 線性回歸――預測工資 63
2.4.2 邏輯回歸――預測期末考試成績能否及格 65
2.5 本章總結 67
本章習題 68
第3章 計算機視覺 70
3.1 計算機視覺簡介 70
3.1.1 計算機視覺的發展歷程 70
3.1.2 計算機視覺的實現原理 72
3.1.3 計算機視覺的典型應用 74
3.2 基于深度學習的視覺技術 75
3.2.1 圖像分類 75
3.2.2 目標檢測 77
3.2.3 圖像分割 80
3.2.4 軌跡跟蹤 81
3.3 OpenCV的基礎 84
3.3.1 OpenCV的安裝 85
3.3.2 OpenCV的圖像處理 86
3.3.3 OpenCV的視頻處理 88
3.4 計算機視覺的應用體驗 90
3.4.1 基于OpenCV的人臉識別 90
3.4.2 基于百度EasyDL OCR平臺的車牌識別 95
3.5 本章總結 108
本章習題 108
第4章 智能語音 109
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人工智能技術導論 作者簡介
賴小平，副教授，廣東交通職業技術學院信息學院專業帶頭人。近幾年，主持校級項目5項，主持或主要參與省級教科研項目3項。主講《Java程序設計》、《數據結構與算法》、《人工智能技術導論》、《數據集處理》等專業課程，長期擔任教研室管理和教學工作，多次被評為優秀教師，教學效果好。廣東省科技局專家庫成員、廣東省粵科標準化研究院標準化與知識產權教育專家、2015-2016 連續兩年聘為全國職業院校技能大賽裁判員，近幾年公開發表論文10余篇，主編教材3本，參編教材4本，獲軟件著作權3項。
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