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人工智能應用基礎 版權信息
- ISBN：9787111720515
- 條形碼：9787111720515 ; 978-7-111-72051-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能應用基礎 本書特色
本書遵循職業教育教材編寫規律和職業院校學生學習規律，配套齊全
人工智能應用基礎 內容簡介
本書選取既適合高職學生的特點，同時突出人工智能的通識性、典型性、實用性和可操作性。本書分人工智能概況、圖像識別與網絡安全、自然語言處理、生物識別、大數據、機器學習等內容，選取了人工智能中的典型應用案例，同時采用Python作為載體，兼顧通識與技能，具有很強的操作性和實用性。
人工智能應用基礎 目錄
前言第1 章人工智能概述1.1 人工智能簡介 0021.1.1 人工智能的定義 0021.1.2 人工智能的起源和發展 0031.1.3 人工智能背景下的道德規范 0061.2 人工智能產業的創新與發展 0061.2.1 人工智能產業鏈全景分析 0071.2.2 人工智能的核心技術體系 0101.2.3 大力發展人工智能的意義 016課后習題 017第2 章Python 基礎前言第1 章人工智能概述1.1 人工智能簡介 0021.1.1 人工智能的定義 0021.1.2 人工智能的起源和發展 0031.1.3 人工智能背景下的道德規范 0061.2 人工智能產業的創新與發展 0061.2.1 人工智能產業鏈全景分析 0071.2.2 人工智能的核心技術體系 0101.2.3 大力發展人工智能的意義 016課后習題 017第2 章Python 基礎2.1 案例導入：基于AI 技術的首個國風虛擬網紅Ling出道 0202.2 Python 語言簡介 0202.3 Python 語言的應用場景 0202.4 項目實踐：制作一個動態二維碼 0212.4.1 提出問題 0212.4.2 分析問題 0222.4.3 相關知識 0222.4.4 解決問題 0252.5 項目實踐：圖片的讀/ 寫 0292.5.1 提出問題 0292.5.2 分析問題 0292.5.3 相關知識 0302.5.4 解決問題 036課后習題 042第3 章圖像識別與網絡安全3.1 案例導入：抖音道具的圖像識別技術 0443.2 圖像識別技術簡介 0443.2.1 圖像識別的概念 0443.2.2 圖像識別的原理 0453.2.3 圖像識別的發展歷程 0453.3 圖像識別的應用場景 0463.3.1 醫療影像診斷 0463.3.2 工業視覺檢測 0473.3.3 筆跡識別 0473.3.4 人臉識別 0483.4 項目實踐：圖像識別在智慧停車系統中的應用 0483.4.1 提出問題 0483.4.2 分析問題 0493.4.3 相關知識 0493.4.4 解決問題 055課后習題 065第4 章自然語言處理與輿情分析4.1 案例導入：聊天機器人 0674.1.1 聊天機器人概述 0674.1.2 聊天機器人的種類 0674.1.3 聊天機器人系統的組成 0684.2 自然語言處理簡介 0694.2.1 自然語言處理的概念 0694.2.2 自然語言處理的發展歷程 0694.2.3 自然語言的含義及組成 0714.2.4 自然語言處理的層次 0724.3 自然語言處理的應用場景 0774.3.1 機器翻譯 0774.3.2 語音識別 0774.3.3 情感分析 0784.4 項目實踐：某商品評論輿情分析 0794.4.1 提出問題 0794.4.2 分析問題 0794.4.3 相關知識 0794.4.4 解決問題 080課后習題 087第5 章生物特征識別與智慧校園5.1 案例導入：智慧校園中的人臉識別系統 0905.2 生物特征識別技術簡介 0905.2.1 生物特征識別的概念 0905.2.2 生物特征識別的分類 0915.2.3 生物特征識別的發展歷程 0925.3 生物特征識別的應用場景 0925.4 項目實踐：圖書借閱管理系統的人臉借書 0935.4.1 提出問題 0935.4.2 分析問題 0935.4.3 相關知識 0945.4.4 解決問題 096課后習題 104第6 章大數據與日常生活6.1 案例導入：大數據下的電商服務模式轉變 1066.2 大數據技術概述 1076.2.1 大數據與大數據技術的概念 1076.2.2 大數據技術的原理 1076.2.3 大數據技術的發展歷程 1086.3 大數據技術的應用場景 1096.3.1 新冠疫情的防控和預測 1106.3.2 垃圾分類智能化 1116.3.3 交通大數據保障暢通出行 1126.3.4 農牧大數據助力量化生產 1126.3.5 食品大數據保證舌尖上的安全 1136.4 項目實踐：某平臺線上超市全年銷售數據分析 1136.4.1 提出問題 1146.4.2 分析問題 1146.4.3 相關知識 1146.4.4 解決問題 117課后習題 127第7 章機器學習與分類7.1 案例導入：房價預估 1297.2 機器學習概述 1307.2.1 機器學習簡介 1307.2.2 機器學習的種類 1327.2.3 機器學習的發展歷程 1347.2.4 機器學習的流程 1367.3 機器學習的應用場景 1377.3.1 垃圾電子郵件過濾 1377.3.2 推薦系統 1387.3.3 金融反欺詐 1387.4 項目實踐：學生成績分類 1397.4.1 提出問題 1397.4.2 分析問題 1397.4.3 相關知識 1407.4.4 解決問題 141課后習題 149參考文獻 150
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人工智能應用基礎 作者簡介
姜東洋，畢業于沈陽師范大學，現為遼寧機電職業技術學院信息工程系副主任，副教授，發表多篇論文，主編并出版過多部計算機類教材，曾主持多個校級、省部級級計算機類項目，教學過程中注重教學的藝術性、實效性和創造性，講課深入淺出,條理清楚,論證嚴密,結構嚴謹，受到學生的歡迎。
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