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人工智能應(yīng)用開發(fā) 版權(quán)信息
- ISBN：9787122440983
- 條形碼：9787122440983 ; 978-7-122-44098-3
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能應(yīng)用開發(fā) 內(nèi)容簡介
本書是一本基于機(jī)器人平臺的實踐類教程，重點(diǎn)瞄準(zhǔn)人工智能技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用開發(fā)。本書以樹莓派智能車為載體，從智能車的組成入手，幫助讀者熟悉智能車軟硬件資源，然后一步步引導(dǎo)讀者搭建TensorFlow的開發(fā)框架，結(jié)合視頻傳輸實現(xiàn)機(jī)器視覺，再結(jié)合語音輸入及手機(jī)APP實現(xiàn)語音識別，并介紹了腦機(jī)接口方面的簡單應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，讀者可自行開發(fā)更加智能的各類應(yīng)用，如無人駕駛、物體識別、語音控制駕駛等。本書通俗易懂、實用性強(qiáng)，既可作為計算機(jī)類、自動化類或機(jī)電類本科高年級學(xué)生的課程設(shè)計或?qū)嵱?xùn)類課程的教材使用，又可供相關(guān)專業(yè)人員尤其是初入門的人員參考，同時，本書也可作為機(jī)器人或人工智能相關(guān)比賽的參考用書。
人工智能應(yīng)用開發(fā) 目錄
第1章 人工智能應(yīng)用開發(fā)概述 001
1.1 人工智能技術(shù)的發(fā)展 002
1.2 新一代人工智能技術(shù)體系 003
1.3 人工智能技術(shù)的應(yīng)用 004
1.3.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 005
1.3.2 機(jī)器視覺 005
1.3.3 語音處理 005
1.3.4 自然語言處理 006
1.4 嵌入式人工智能 007
1.5 人工智能對社會的影響 007
第2章 智能車平臺 009
2.1 智能車硬件組成 010
2.1.1 嵌入式樹莓派微型電腦 011
2.1.2 直流電機(jī)及控制 013
2.1.3 超聲波測距 014
2.1.4 紅外避障模塊 016
2.1.5 循跡模塊 017
2.1.6 攝像頭 018
2.1.7 語音處理設(shè)備 018
2.2 智能車應(yīng)用開發(fā)入門 019
2.2.1 樹莓派開發(fā)環(huán)境 019
2.2.2 基于Python的智能車控制 022
2.2.3 基于C/C 的智能車控制 025
第3章 人工智能應(yīng)用開發(fā)框架 029
3.1 TensorFlow開發(fā)環(huán)境介紹 030
3.2 TensorFlow開發(fā)環(huán)境搭建 030
3.2.1 在樹莓派上安裝TensorFlow 031
3.2.2 在Ubuntu上安裝TensorFlow 031
3.3 TensorFlow編程 037
3.3.1 TensorFlow的編程模型 038
3.3.2 TensorFlow的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 040
3.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用 046
3.3.4 TensorFlow的高層封裝 054
第4章 機(jī)器視覺應(yīng)用開發(fā) 060
4.1 OpenCV開源視覺庫編程 061
4.1.1 OpenCV開發(fā)環(huán)境的搭建 062
4.1.2 實踐項目 068
4.2 基于Dlib庫的人臉識別 077
4.2.1 Dlib庫的安裝 077
4.2.2 實踐項目 078
4.3 基于YOLO V3的實時目標(biāo)檢測 092
4.3.1 深度學(xué)習(xí)和YOLO V3簡介 093
4.3.2 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 093
第5章 語音識別應(yīng)用開發(fā) 111
5.1 語音識別應(yīng)用框架 112
5.1.1 語音識別常用算法 113
5.1.2 語音識別設(shè)備 117
5.1.3 本地語音識別與云端語音識別 118
5.2 基于Sphinx的本地語音識別 119
5.2.1 Sphinx軟件包的安裝 119
5.2.2 語料庫的訓(xùn)練 121
5.2.3 聲卡安裝使用 123
5.2.4 源碼示例 127
5.3 基于科大訊飛的語音識別 134
5.3.1 科大訊飛的語音識別框架及產(chǎn)品分類 134
5.3.2 用科大訊飛API實現(xiàn)本地語音文件識別 135
5.3.3 用科大訊飛實現(xiàn)離線語音識別 138
5.4 基于百度智能云的語音識別 142
5.4.1 基于百度云平臺的語音識別方案 142
5.4.2 百度云語音識別的系統(tǒng)設(shè)計 142
5.4.3 百度云語音識別算法調(diào)用 144
5.4.4 云語音算法模型的訓(xùn)練 145
5.4.5 云語音應(yīng)用 146
5.5 應(yīng)用實例——智能車的語音控制 150
5.5.1 語音識別應(yīng)用框架系統(tǒng)分析 150
5.5.2 機(jī)客戶端功能及模塊化分 151
5.5.3 樹莓派智能車服務(wù)端功能及模塊劃分 152
5.5.4 TCP傳輸協(xié)議 153
5.5.5 語音識別應(yīng)用開發(fā)環(huán)境的搭建 156
5.5.6 語音識別應(yīng)用開發(fā)實例 180
第6章 基于腦機(jī)接口的智能車控制 184
6.1 腦機(jī)接口簡介 185
6.1.1 腦機(jī)接口的用途 185
6.1.2 腦機(jī)接口的原理 186
6.2 腦機(jī)接口硬件設(shè)計 187
6.2.1 信號采集 188
6.2.2 信號傳輸與處理 189
6.3 基于腦機(jī)接口的智能車控制 192
6.4 腦機(jī)接口應(yīng)用拓展 199
參考文獻(xiàn) 200
1.1 人工智能技術(shù)的發(fā)展 002
1.2 新一代人工智能技術(shù)體系 003
1.3 人工智能技術(shù)的應(yīng)用 004
1.3.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 005
1.3.2 機(jī)器視覺 005
1.3.3 語音處理 005
1.3.4 自然語言處理 006
1.4 嵌入式人工智能 007
1.5 人工智能對社會的影響 007
第2章 智能車平臺 009
2.1 智能車硬件組成 010
2.1.1 嵌入式樹莓派微型電腦 011
2.1.2 直流電機(jī)及控制 013
2.1.3 超聲波測距 014
2.1.4 紅外避障模塊 016
2.1.5 循跡模塊 017
2.1.6 攝像頭 018
2.1.7 語音處理設(shè)備 018
2.2 智能車應(yīng)用開發(fā)入門 019
2.2.1 樹莓派開發(fā)環(huán)境 019
2.2.2 基于Python的智能車控制 022
2.2.3 基于C/C 的智能車控制 025
第3章 人工智能應(yīng)用開發(fā)框架 029
3.1 TensorFlow開發(fā)環(huán)境介紹 030
3.2 TensorFlow開發(fā)環(huán)境搭建 030
3.2.1 在樹莓派上安裝TensorFlow 031
3.2.2 在Ubuntu上安裝TensorFlow 031
3.3 TensorFlow編程 037
3.3.1 TensorFlow的編程模型 038
3.3.2 TensorFlow的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 040
3.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用 046
3.3.4 TensorFlow的高層封裝 054
第4章 機(jī)器視覺應(yīng)用開發(fā) 060
4.1 OpenCV開源視覺庫編程 061
4.1.1 OpenCV開發(fā)環(huán)境的搭建 062
4.1.2 實踐項目 068
4.2 基于Dlib庫的人臉識別 077
4.2.1 Dlib庫的安裝 077
4.2.2 實踐項目 078
4.3 基于YOLO V3的實時目標(biāo)檢測 092
4.3.1 深度學(xué)習(xí)和YOLO V3簡介 093
4.3.2 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 093
第5章 語音識別應(yīng)用開發(fā) 111
5.1 語音識別應(yīng)用框架 112
5.1.1 語音識別常用算法 113
5.1.2 語音識別設(shè)備 117
5.1.3 本地語音識別與云端語音識別 118
5.2 基于Sphinx的本地語音識別 119
5.2.1 Sphinx軟件包的安裝 119
5.2.2 語料庫的訓(xùn)練 121
5.2.3 聲卡安裝使用 123
5.2.4 源碼示例 127
5.3 基于科大訊飛的語音識別 134
5.3.1 科大訊飛的語音識別框架及產(chǎn)品分類 134
5.3.2 用科大訊飛API實現(xiàn)本地語音文件識別 135
5.3.3 用科大訊飛實現(xiàn)離線語音識別 138
5.4 基于百度智能云的語音識別 142
5.4.1 基于百度云平臺的語音識別方案 142
5.4.2 百度云語音識別的系統(tǒng)設(shè)計 142
5.4.3 百度云語音識別算法調(diào)用 144
5.4.4 云語音算法模型的訓(xùn)練 145
5.4.5 云語音應(yīng)用 146
5.5 應(yīng)用實例——智能車的語音控制 150
5.5.1 語音識別應(yīng)用框架系統(tǒng)分析 150
5.5.2 機(jī)客戶端功能及模塊化分 151
5.5.3 樹莓派智能車服務(wù)端功能及模塊劃分 152
5.5.4 TCP傳輸協(xié)議 153
5.5.5 語音識別應(yīng)用開發(fā)環(huán)境的搭建 156
5.5.6 語音識別應(yīng)用開發(fā)實例 180
第6章 基于腦機(jī)接口的智能車控制 184
6.1 腦機(jī)接口簡介 185
6.1.1 腦機(jī)接口的用途 185
6.1.2 腦機(jī)接口的原理 186
6.2 腦機(jī)接口硬件設(shè)計 187
6.2.1 信號采集 188
6.2.2 信號傳輸與處理 189
6.3 基于腦機(jī)接口的智能車控制 192
6.4 腦機(jī)接口應(yīng)用拓展 199
參考文獻(xiàn) 200
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