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人工智慧技術導論(人工智慧與大數據專業群人才培養系列教材)

  • 作者：編者:賴小平|責編:李靜
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121486494
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：199
人民幣：RMB 39.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將圍繞人工智慧職業標準展開，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。
    本書結合人工智慧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，系統地介紹人工智慧的技術基礎，包括機器學習、電腦視覺、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慧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。
作者介紹
編者:賴小平|責編:李靜
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  人工智慧簡介
    1.1.1  人工智慧的定義
    1.1.2  人工智慧的分類
    1.1.3  人工智慧的起源和發展
    1.1.4  人工智慧的應用領域
  1.2  人工智慧技術領域
    1.2.1  人工智慧四要素
    1.2.2  人工智慧技術框架
    1.2.3  人工智慧技術的發展趨勢
  1.3  人工智慧的意義及挑戰
    1.3.1  發展人工智慧的戰略意義
    1.3.2  人工智慧的挑戰
  1.4  人工智慧初體驗
    1.4.1  百度EasyDL介紹
    1.4.2  百度EasyDL應用——貓狗分類
  1.5  本章總結
  本章習題
第2章  機器學習
  2.1  機器學習簡介
    2.1.1  機器學習的定義
    2.1.2  機器學習的發展歷程
    2.1.3  機器學習的應用領域
  2.2  機器學習進階
    2.2.1  機器學習的分類
    2.2.2  機器學習的基本術語
    2.2.3  機器學習的流程
    2.2.4  機器學習的常用演算法
  2.3  深度學習與神經網路
    2.3.1  深度學習
    2.3.2  神經網路
  2.4  機器學習的應用體驗
    2.4.1  線性回歸——預測工資
    2.4.2  邏輯回歸——預測期末考試成績能否及格
  2.5  本章總結
  本章習題
第3章  電腦視覺
  3.1  電腦視覺簡介
    3.1.1  電腦視覺的發展歷程
    3.1.2  電腦視覺的實現原理
    3.1.3  電腦視覺的典型應用
  3.2  基於深度學習的視覺技術
    3.2.1  圖像分類
    3.2.2  目標檢測
    3.2.3  圖像分割
    3.2.4  軌跡跟蹤
  3.3  OpenCV的基礎
    3.3.1  OpenCV的安裝
    3.3.2  OpenCV的圖像處理
    3.3.3  OpenCV的視頻處理

  3.4  電腦視覺的應用體驗
    3.4.1  基於OpenCV的人臉識別
    3.4.2  基於百度EasyDL OCR平台的車牌識別
  3.5  本章總結
  本章習題
第4章  智能語音
  4.1  智能語音簡介
  4.2  語音識別
    4.2.1  語音識別的分類
    4.2.2  語音識別的發展歷程
    4.2.3  語音識別系統的構成
    4.2.4  語音識別預處理技術
    4.2.5  傳統的語音識別演算法
    4.2.6  基於神經網路的語音識別演算法
  4.3  語音合成
    4.3.1  語音合成的分類
    4.3.2  語音合成的發展歷程
    4.3.3  語音合成系統的構成
    4.3.4  語音合成的典型方法
  4.4  智能語音的應用體驗
    4.4.1  文本轉換為語音
    4.4.2  文本轉換為語音文件
  4.5  本章總結
  本章習題
第5章  自然語言處理與AIGC
  5.1  自然語言處理簡介
    5.1.1  自然語言處理的定義
    5.1.2  自然語言處理的發展歷程
    5.1.3  自然語言處理的基本任務
    5.1.4  自然語言處理的流程
    5.1.5  自然語言處理的應用領域
  5.2  AIGC簡介
    5.2.1  AIGC的定義
    5.2.2  AIGC的奧秘
    5.2.3  AIGC產業生態體系
    5.2.4  AIGC的典型應用
  5.3  國內外主流的AI大模型
    5.3.1  OpenAI的GPT大模型
    5.3.2  百度的文心大模型
    5.3.3  科大訊飛的訊飛星火認知大模型
    5.3.4  阿里雲的通義大模型
  5.4  AIGC的倫理與安全
    5.4.1  AIGC的社會影響
    5.4.2  AIGC的倫理與安全問題
  5.5  AIGC的體驗
    5.5.1  推文的編寫
    5.5.2  AI作畫
  5.6  本章總結
  本章習題
第6章  人工智慧應用開發環境及工具

  6.1  開發環境
    6.1.1  PyCharm
    6.1.2  Anaconda
    6.1.3  Python第三方庫的安裝
  6.2  常用開發工具
    6.2.1  數據採集工具——八爪魚
    6.2.2  數據分析和共享工具——Power BI
    6.2.3  頁面設計工具——Qt Designer
    6.2.4  數據標注工具——LabelImg
    6.2.5  數據清理工具——OpenRefine
  6.3  開發工具體驗
    6.3.1  天氣預報
    6.3.2  某購物平台數據採集與分析
  6.4  本章總結
  本章習題

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