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人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明

人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明

作者：聶明編著
出版社：電子工業(yè)出版社出版時(shí)間：2018-08-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 388
中 圖 價(jià):¥35.4(6.0折) 定價(jià)  ¥59.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明 版權(quán)信息

人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明 本書特色

本書是“人工智能技術(shù)應(yīng)用核心課程系列教材”的*本，通過(guò)對(duì)人工智能基礎(chǔ)概念、技術(shù)分類、開(kāi)發(fā)平臺(tái)、應(yīng)用場(chǎng)景和開(kāi)發(fā)運(yùn)行環(huán)境及編程語(yǔ)言等的系統(tǒng)介紹，結(jié)合樣板程序、經(jīng)典案例的上機(jī)實(shí)踐與代碼分析，使初學(xué)者快速地對(duì)人工智能的技術(shù)全貌建立起系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，并且掌握典型應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境與平臺(tái)的安裝、配置及應(yīng)用編程基礎(chǔ)技術(shù)。本書非常適合：對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)感興趣的讀者；需要掌握人工智能通識(shí)知識(shí)的政府、企事業(yè)人員和高校學(xué)生；需要先行快速了解人工智能全貌、為后續(xù)深入學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)的高職相關(guān)專業(yè)的學(xué)生；期望快速進(jìn)入智能文本分析、圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理、機(jī)器視覺(jué)、智能機(jī)器人等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域從事研發(fā)工作的工程技術(shù)人員。

人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書是“人工智能技術(shù)應(yīng)用核心課程系列教材”的本，通過(guò)對(duì)人工智能基礎(chǔ)概念、技術(shù)分類、開(kāi)發(fā)平臺(tái)、應(yīng)用場(chǎng)景和開(kāi)發(fā)運(yùn)行環(huán)境及編程語(yǔ)言等的系統(tǒng)介紹，結(jié)合樣板程序、經(jīng)典案例的上機(jī)實(shí)踐與代碼分析，使初學(xué)者快速地對(duì)人工智能的技術(shù)全貌建立起系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，并且掌握典型應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境與平臺(tái)的安裝、配置及應(yīng)用編程基礎(chǔ)技術(shù)。本書很好適合：對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)感興趣的讀者；需要掌握人工智能通識(shí)知識(shí)的政府、企事業(yè)人員和高校學(xué)生；需要先行快速了解人工智能全貌、為后續(xù)深入學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)的高職相關(guān)專業(yè)的學(xué)生；期望快速進(jìn)入智能文本分析、圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理、機(jī)器視覺(jué)、智能機(jī)器人等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域從事研發(fā)工作的工程技術(shù)人員。

人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明 目錄

第1章 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展 1
1.1 引言—激動(dòng)人心的AI-2016 1
1.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展 6
1.3 認(rèn)識(shí)人工智能的賦能 9
1.4 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 18
1.5 算法、算力與大數(shù)據(jù) 22
1.6 人工智能的產(chǎn)業(yè)生態(tài) 24
1.6.1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的三層劃分 24
1.6.2 基礎(chǔ)層 25
1.6.3 技術(shù)層 29
1.6.4 應(yīng)用層 30
1.7 科技巨頭在AI領(lǐng)域的布局 31
1.7.1 國(guó)外科技巨頭在AI領(lǐng)域的布局 31
1.7.2 中國(guó)科技巨頭在AI領(lǐng)域的布局 33
1.7.3 全球各國(guó)人工智能政策 37
1.7.4 中美競(jìng)賽 38
1.8 人工智能技術(shù)應(yīng)用的學(xué)習(xí)路徑 38
第2章 人工智能典型應(yīng)用展現(xiàn)與體驗(yàn) 40
2.1 科大訊飛語(yǔ)音綜合服務(wù)開(kāi)放平臺(tái) 40
2.2 指紋識(shí)別 46
2.3 人臉識(shí)別系統(tǒng) 49
2.4 電子商務(wù)人工智能應(yīng)用 50
2.5 商業(yè)智能 55
2.6 智能商用服務(wù)機(jī)器人 59
2.7 智能視頻監(jiān)控 67

第3章 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) 73
3.1 Python語(yǔ)言的產(chǎn)生與發(fā)展 73
3.2 Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 74
3.3 Python常用語(yǔ)句 81
3.4 列表、元組、字典和字符串 87
3.5 Python的函數(shù) 96
3.5.1 自定義函數(shù) 96
3.5.2 Python常用內(nèi)置函數(shù) 100
3.6 Python矩陣運(yùn)算 103
3.7 Python庫(kù) 106
3.8 典型樣板程序 107
第4章 Python數(shù)據(jù)處理 112
4.1 常見(jiàn)數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介 112
4.1.1 MNIST數(shù)據(jù)集 112
4.1.2 CTW數(shù)據(jù)集 114
4.2 數(shù)據(jù)收集、整理與清洗 115
4.2.1 數(shù)據(jù)收集 115
4.2.2 數(shù)據(jù)整理 122
4.2.3 數(shù)據(jù)清洗 125
4.3 數(shù)據(jù)分析 130
4.3.1 CSV文件 130
4.3.2 Excel文件 134
4.3.3 數(shù)據(jù)庫(kù) 139
4.4 數(shù)據(jù)可視化 141
4.4.1 matplotlib庫(kù)應(yīng)用 141
4.4.2 pandas庫(kù)應(yīng)用 144
4.4.3 seaborn應(yīng)用 145
4.5 圖像處理 146
4.5.1 數(shù)字圖像處理技術(shù) 146
4.5.2 圖像格式的轉(zhuǎn)化 147
4.5.3 Python圖像處理 149
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)及其典型算法應(yīng)用 155
5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 155
5.1.1 基本含義 155
5.1.2 應(yīng)用場(chǎng)景 155
5.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)類型 157
5.1.4 相關(guān)術(shù)語(yǔ) 159
5.1.5 scikit-learn平臺(tái) 160
5.2 分類任務(wù) 163
5.2.1 分類的含義 163
5.2.2 分類主要算法 164
5.2.3 分類任務(wù)示例 167
5.3 回歸任務(wù) 171
5.3.1 回歸的含義 171
5.3.2 回歸主要算法 171
5.3.3 回歸任務(wù)示例 171
5.4 聚類任務(wù) 175
5.4.1 聚類的含義 175
5.4.2 聚類主要算法 175
5.4.3 聚類任務(wù)示例 177
5.5 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)例 178
5.5.1 手寫數(shù)字識(shí)別 178
5.5.2 波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè) 180
第6章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其基礎(chǔ)算法應(yīng)用 187
6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 187
6.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念與地位 187
6.1.2 生物神經(jīng)元 188
6.1.3 人工神經(jīng)元模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 189
6.1.4 感知器算法及應(yīng)用示例 191
6.2 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 195
6.2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 195
6.2.2 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 196
6.2.3 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法規(guī)則 197
6.2.4 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用示例 198
6.3 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 202
6.3.1 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 202
6.3.2 離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 203
6.3.3 連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 208
6.3.4 用DHNN識(shí)別殘缺的字母 211
6.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 214
6.4.1 卷積與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 214
6.4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)—以LeNet-5為例 217
6.4.3 CNN的學(xué)習(xí)規(guī)則 226
6.4.4 CNN應(yīng)用示例 228
第7章　深度學(xué)習(xí)及其典型算法應(yīng)用 232
7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化工具—PlayGround 232
7.2 TensorFlow深度學(xué)習(xí)平臺(tái) 240
7.2.1 TensorFlow簡(jiǎn)介 240
7.2.2 TensorFlow開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 242
7.2.3 TensorFlow的組成模型 248
7.2.4 TensorFlow的HelloWorld程序示例 258
7.2.5 TensorFlow實(shí)現(xiàn)線性回歸 259
7.2.6 TensorFlow實(shí)現(xiàn)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 261
7.3 深度學(xué)習(xí)在MNIST圖像識(shí)別中的應(yīng)用 263
7.3.1 MNIST數(shù)據(jù)集及其識(shí)別方法 263
7.3.2 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別MNIST圖像 266
7.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別MNIST圖像 267
7.3.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別MNIST圖像 270
7.4 典型深度學(xué)習(xí)平臺(tái) 274
7.4.1 典型深度學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)介 274
7.4.2 樣板深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的體驗(yàn)與分析 275
第8章　人工智能的機(jī)遇、挑戰(zhàn)與未來(lái) 284
8.1 人工智能的行業(yè)應(yīng)用日趨火爆 284
8.2 “智能代工”大潮來(lái)襲 287
8.3 新IT、智聯(lián)網(wǎng)與社會(huì)信息物理系統(tǒng) 289
8.4 人工智能的未來(lái) 293
8.4.1 發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè) 293
8.4.2 中國(guó)的人工智能布局 295
8.4.3 全球人工智能的產(chǎn)業(yè)規(guī)模 299
8.5 人工智能面臨的挑戰(zhàn) 300
8.5.1 人工智能面臨的人才挑戰(zhàn) 300
8.5.2 人工智能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn) 301
8.5.3 人工智能面臨的法律、安全與倫理挑戰(zhàn) 301
8.6 擁抱人工智能的明天 305
附錄A　VirtualBox虛擬機(jī)軟件與Linux的安裝和配置 310
附錄B　Linux（Ubuntu 14.4）的基本命令與使用 333
附錄C　GitHub代碼托管平臺(tái) 338
附錄D　Docker技術(shù)與應(yīng)用 342
附錄E　人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與工具 344
附錄F　公開(kāi)數(shù)據(jù)集介紹與下載 355

附錄G　人工智能的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源 360
附錄H　人工智能的技術(shù)圖譜 363
附錄I　人工智能技術(shù)應(yīng)用就業(yè)崗位與技能需求 366
參考文獻(xiàn) 371
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人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論/聶明 作者簡(jiǎn)介

聶明，男，1964年生人，中共黨員，博士，三級(jí)教授， 現(xiàn)任南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院人工智能學(xué)院（籌）院長(zhǎng)，是全國(guó)工信和信息化職業(yè)教育教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)計(jì)算機(jī)專指委委員、江蘇省\"333工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人、江蘇省\"六大人才高峰”高層次人才培養(yǎng)對(duì)象。編著出版過(guò)《移動(dòng)增值應(yīng)用開(kāi)發(fā)導(dǎo)論》、《Java Web應(yīng)用開(kāi)發(fā)項(xiàng)目教程》、《VC++程序設(shè)計(jì)技能教程與實(shí)訓(xùn)》和《計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論》等多本專著和教材。

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