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人工智能基礎(chǔ)(高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)與人工智能專業(yè)群系列教材)

人工智能基礎(chǔ)(高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)與人工智能專業(yè)群系列教材)

出版社：中國水利水電出版社出版時間：2022-09-01
開本： 16開 頁數(shù)： 264
中 圖 價:¥34.1(7.1折) 定價  ¥48.0 登錄后可看到會員價
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人工智能基礎(chǔ)(高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)與人工智能專業(yè)群系列教材) 版權(quán)信息

人工智能基礎(chǔ)(高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)與人工智能專業(yè)群系列教材) 內(nèi)容簡介

本書致力于推動人工智能的普及教育，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能相關(guān)知識，包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，配合人臉識別、圖像分類、語音交互等人工智能體驗案例，使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識體系，結(jié)合“波士頓房價預(yù)測”和“MNIST手寫數(shù)字識別”兩個經(jīng)典案例，使讀者能快速掌握人工智能的開發(fā)框架，為進一步學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。本書共分11章，前3章主要介紹基礎(chǔ)入門知識，包括人工智能的發(fā)展歷程、人工智能概述以及人工智能領(lǐng)域典型的應(yīng)用和方法；第4章～第8章配合涵蓋人臉識別、圖像分類、機器翻譯，讓讀者體驗感受人工智能的典型應(yīng)用場景；第9章～第11章介紹人工智能的開發(fā)環(huán)境與框架，結(jié)合人工智能領(lǐng)域中經(jīng)典的“波士頓房價預(yù)測”和“MNIST手寫數(shù)字識別”兩個案例，讓讀者通過實踐操作快速入門人工智能的開發(fā)框架。本書強調(diào)實用性和可讀性，并在章節(jié)中增加了課程思政的案例和內(nèi)容，可作為高職高專院校學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的通識課程教材，也可作為人工智能技術(shù)人員和管理人員的入門參考書。

人工智能基礎(chǔ)(高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)與人工智能專業(yè)群系列教材) 目錄

前言
第1章 人工智能的前世今生
1.1 人工智能的定義
1.1.1 智能
1.1.2 人工智能
1.2 人工智能的起源
1.2.1 人工智能之父
1.2.2 圖靈測試
1.2.3 達(dá)特茅斯會議
1.3 人工智能的興衰往事
1.3.1 人工智能的**次興衰
1.3.2 人工智能的第二次興衰
1.3.3 人工智能的第三次浪潮
1.4 人工智能的發(fā)展
1.4.1 人工智能教父
1.4.2 從“深藍(lán)”到“AlphaGo”
1.4.3 人工智能的黃金時代
本章小結(jié)
練習(xí)1
第2章 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
2.1 人工智能的分類
2.1.1 弱人工智能
2.1.2 強人工智能
2.2 人工智能的三個階段
2.2.1 人工智能的“計算智能”階段
2.2.2 人工智能的“感知智能”階段
2.2.3 人工智能的“認(rèn)知智能”階段
2.3 人工智能的技術(shù)領(lǐng)域
2.3.1 人工智能的“看”——計算機視覺
2.3.2 人工智能的“聽”——語音處理
2.3.3 人工智能的“想”——自然語言處理
2.4 人工智能的技術(shù)領(lǐng)域
2.4.1 數(shù)據(jù)服務(wù)
2.4.2 數(shù)據(jù)智能
2.4.3 智能控制
2.4.4 智能芯片
2.5 人工智能行業(yè)應(yīng)用場景
2.5.1 智能安防
2.5.2 智能駕駛
2.5.3 智能醫(yī)療
2.5.4 智能服務(wù)
2.5.5 智能家居
2.5.6 智慧農(nóng)業(yè)
2.5.7 智慧交通
2.5.8 智慧城市
2.5.9 數(shù)字李生
2.6 人工智能的展望
2.6.1 更易用的人工智能開發(fā)框架
2.6.2 更完善的人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)
2.6.3 更安全的人工智能數(shù)據(jù)共享
2.6.4 更優(yōu)化的人工智能算法模型
2.6.5 “端-邊-云”全面發(fā)展的人工智能算力
2.6.6 更廣泛的人工智能服務(wù)
本章小結(jié)
練習(xí)2
第3章 人工智能中的應(yīng)用和方法
3.1 搜索算法
3.1.1 智能系統(tǒng)中的搜索
3.1.2 搜索算法介紹
3.1.3 盲目檢索
3.1.4 知情搜索
3.1.5 博弈中的搜索
3.2 博弈
3.2.1 二人博弈
3.2.2 囚徒困境
3.2.3 高級計算機博弈
3.3 邏輯
3.3.1 人工智能中的邏輯
3.3.2 邏輯和表示
3.3.3 模糊邏輯
3.4 產(chǎn)生式系統(tǒng)和專家系統(tǒng)
3.4.1 人工智能中的知識表示
3.4.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)
3.4.3 專家系統(tǒng)
3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.5.1 神經(jīng)元
3.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.5.3 梯度消失與梯度爆炸
3.5.4 損失函數(shù)
3.5.5 激活函數(shù)
3.6 進化計算
3.6.1 模擬退火
3.6.2 遺傳算法
3.6.3 遺傳規(guī)劃
3.7 自然語言處理
3.7.1 自然語言處理的概述
3.7.2 自然語言處理的常用技術(shù)
3.7.3 自然語言處理的統(tǒng)計方法與概率模型
本章小結(jié)
練習(xí)3
第4章 人臉識別
4.1 案例描述
4.2 案例解析
4.3 知識鏈接
4.4 案例學(xué)習(xí)
4.4.1 人臉識別應(yīng)用案例
4.4.2 百度AI平臺人臉檢測
4.5 案例實現(xiàn)
4.6 人臉識別案例實戰(zhàn)
本章小結(jié)
練習(xí)4
第5章 圖像分類
5.1 案例描述
5.2 案例解析
5.2.1 圖像分類方法概述
5.2.2 實現(xiàn)方法選擇
5.2.3 案例實現(xiàn)過程
5.3 知識鏈接
5.3.1 圖像分類與檢測概述
5.3.2 圖像分類與檢測的難點與挑戰(zhàn)
5.3.3 圖像分類類型
5.4 圖像分類案例實踐
5.4.1 任務(wù)1 基于Anaconda安裝TensorFlow
5.4.2 任務(wù)2 加載貓狗數(shù)據(jù)集
5.4.3 任務(wù)3 編譯模型
5.4.4 任務(wù)4 訓(xùn)練模型
5.4.5 任務(wù)5 使用模型進行預(yù)測
本章小結(jié)
練習(xí)5
第6章 語音識別
6.1 語音識別綜述
6.1.1 語音識別技術(shù)概述
6.1.2 語音識別技術(shù)發(fā)展歷史
6.2 語音識別知識介紹
6.2.1 語音識別原理
6.2.2 語音識別系統(tǒng)的分類
6.2.3 語音識別的幾種基本方法
6.3 語音識別應(yīng)用案例
本章小結(jié)
練習(xí)6
第7章 語音交互
7.1 語音交互的概念
7.2 語音交互的優(yōu)缺點
7.3 語音交互的原則
7.4 語音交互產(chǎn)品主要應(yīng)用場景
7.5 語音交互框架
7.6 語音交互案例
本章小結(jié)
練習(xí)7
第8章 機器翻譯
8.1 機器翻譯概述
8.1.1 機器翻譯的起源與發(fā)展
8.1.2 機器翻譯的基本原理
8.1.3 在線機譯
8.2 機器翻譯的核心技術(shù)
8.2.1 基于規(guī)則的機器翻譯
8.2.2 基于統(tǒng)計的機器翻譯
8.2.3 基于端到端的神經(jīng)機器翻譯
8.3 機器翻譯的基本應(yīng)用
8.4 文本與圖片翻譯案例
8.4.1 案例描述
8.4.2 知識準(zhǔn)備
8.4.3 任務(wù)1 文本的單語言翻譯
8.4.4 任務(wù)2 文本的多語言翻譯
8.4.5 任務(wù)3 圖片中文字的識別與翻譯
本章小結(jié)
練習(xí)8
第9章 人工智能的開發(fā)環(huán)境
9.1 Python基礎(chǔ)
9.1.1 變量
9.1.2 字符串
9.1.3 流程控制——分支結(jié)構(gòu)
9.1.4 流程控制——循環(huán)結(jié)構(gòu)

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