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人工智能应用基础

人工智能应用基础

作者: 莫小泉,陈新生,王胜峰

19.27万57人 正在读

已完结现代当代当代文学
作品简介

本书首先从人工智能的定义讲起,就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识,并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。最后对人工智能的未来进行了展望,提出人工智能背景时代下大学生就业和创业前景和机遇,帮助大学生应对人工智能背景下的职业规划。形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的过程化的人工智能课程体系和协同培养机制,使所培养的人才在基础知识、专业知识、实践能力、创新能力、伦理道德以及科学与职业素质等方面得到全面均衡的发展。

目录 (198章)
倒序
正文
第1章初识人工智能1.1.1科幻片中描绘的人工智能1.1.2人工智能的发展现状(1)1.1.2人工智能的发展现状(2)1.1.2人工智能的发展现状(3)第1章初识人工智能-1.2人工智能追根溯源1.2.1人工智能的由来1.2.2人工智能的基本概念1.2.3人工智能的发展历程1.3.1什么是人工智能云服务1.3.2为什么人工智能需要迁移到云端1.3.3人工智能云服务的类型1.3.4体验人工智能云应用第1章初识人工智能-1.4未来发展趋势第1章初识人工智能-本章小结第1章初识人工智能-课后习题第2章机器学习第2章机器学习-2.1认识机器学习2.1.1机器学习的定义2.1.2机器学习算法的分类2.1.3机器学习发展历程2.1.4机器学习的技术原理第2章机器学习-2.2机器学习常用算法2.2.1线性回归2.2.2支持向量机2.2.3决策树2.2.4K-近邻算法2.2.5朴素贝叶斯算法2.2.6K均值聚类算法第2章机器学习-2.3监督学习案例:计算机学习计算平均分第2章机器学习-2.4无监督学习案例:K平均聚类算法实现第2章机器学习-2.5应用场景第2章机器学习-2.6未来展望第2章机器学习-本章小结第2章机器学习-课后习题第3章深度神经网络第3章深度神经网络-3.1神经网络简介3.1.1神经元结构3.1.2感知机概述3.1.3神经网络结构第3章深度神经网络-3.2深度学习简介3.2.1深度神经网络3.2.2卷积神经网络及原理3.2.3经典深度学习模型3.3.1TensorFlow简介3.3.2PyTorch简介3.3.3Caffe简介3.3.4PaddlePaddle简介3.3.5TensorFlow的使用第3章深度神经网络-3.4应用场景3.4.1人工神经网络在信息领域中的应用3.4.2人工神经网络在医学中的应用3.4.3人工神经网络在经济领域中的应用3.4.4人工神经网络在交通领域中的应用3.4.5人工神经网络在心理学领域中的应用第3章深度神经网络-本章小结第3章深度神经网络-课后习题第4章知识图谱及应用4.1.1知识图谱的定义4.1.2知识图谱的表示4.1.3知识图谱技术的发展历程第4章知识图谱及应用-4.2知识图谱的特点第4章知识图谱及应用-4.3知识图谱构建4.3.1业务问题定义4.3.2数据的收集与预处理4.3.3知识图谱的设计4.3.4知识图谱的存储4.3.5上层应用开发与系统评估第4章知识图谱及应用-4.4案例实现:客户意图理解第4章知识图谱及应用-4.5应用场景第4章知识图谱及应用-本章小结第4章知识图谱及应用-课后习题第5章智能语音技术及应用第5章智能语音技术及应用-5.1语音基本知识5.2.1语音识别的概念5.2.2语音识别的工作原理5.2.3语音识别系统的实现5.2.4语音识别的应用5.3.1语音合成的概念5.3.2语音合成的应用第5章智能语音技术及应用-5.4声纹识别5.4.1什么是声纹5.4.2声纹识别技术第5章智能语音技术及应用-5.5案例实现:客服回复音频化第5章智能语音技术及应用-5.6应用场景第5章智能语音技术及应用-5.7现状、未来展望第5章智能语音技术及应用-本章小结第5章智能语音技术及应用-课后习题第6章自然语言处理及应用第6章自然语言处理及应用-6.1智能语音助手第6章自然语言处理及应用-6.2自然语言处理概述6.2.1自然语言处理的发展历程6.2.2自然语言处理的一般流程6.2.3自然语言处理的研究内容6.2.4自然语言处理中的难点第6章自然语言处理及应用-6.3案例实现:用户评价情感分析第6章自然语言处理及应用-6.4应用场景6.4.1机器翻译6.4.2垃圾邮件分类6.4.3信息抽取6.4.4文本情感分析6.4.5智能问答6.4.6个性化推荐第6章自然语言处理及应用-6.5未来展望第6章自然语言处理及应用-本章小结第6章自然语言处理及应用-课后习题第7章计算机视觉技术及应用第7章计算机视觉技术及应用-7.1计算机视觉基本知识第7章计算机视觉技术及应用-7.2人脸识别7.2.1人脸识别概念7.2.2人脸识别应用第7章计算机视觉技术及应用-7.3图像识别7.3.1图像识别基础知识7.3.2图像识别与深度学习7.3.3图像识别技术的应用第7章计算机视觉技术及应用-7.4文字识别7.4.1OCR基本概念7.4.2OCR常见应用第7章计算机视觉技术及应用-7.5人体分析及应用第7章计算机视觉技术及应用-7.6讯飞开放平台使用方法和途径第7章计算机视觉技术及应用-7.7案例实现:公司会展人流统计7.8.1视频/监控分析7.8.2工业视觉检测7.8.3医疗影像诊断第7章计算机视觉技术及应用-本章小结第7章计算机视觉技术及应用-课后习题第8章智能机器人第8章智能机器人-8.1智能机器人概述8.1.1智能机器人的定义8.1.2智能机器人的分类8.1.3智能机器人关键技术第8章智能机器人-8.2服务机器人8.2.1服务机器人的概念8.2.2服务机器人的应用第8章智能机器人-8.3无人车第8章智能机器人-8.4案例实现:智能问答系统第8章智能机器人-8.5应用场景第8章智能机器人-本章小结第8章智能机器人-课后习题第9章大数据与商业智能第9章大数据与商业智能-9.1大数据9.1.1大数据是什么9.1.2大数据技术体系9.1.3大数据技术9.1.4大数据与人工智能的关系第9章大数据与商业智能-9.2商业智能第9章大数据与商业智能-9.3案例实现:销售数据分析9.3.1提出问题9.3.2解决方案9.3.3预备知识9.3.4任务1——导入数据、设置格式9.3.5任务2——建立数据模型9.3.6任务3——新建列和新建度量值9.3.7任务4——数据可视化9.3.8任务5——制作交互式可视化面板9.3.9任务6——数据分析第9章大数据与商业智能-9.4应用场景9.4.1尿布与啤酒9.4.2数据新闻让英国撤军9.4.3微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖9.4.4Google成功预测冬季流感第9章大数据与商业智能-本章小结第9章大数据与商业智能-课后习题第10章人工智能之Python基础10.1.1了解Python10.1.2Python的版本10.2.1Python开发环境概述10.2.2安装Python第10章人工智能之Python基础-10.3Python开发工具10.3.1使用自带的IDLE10.3.2常用的第三方开发工具10.4.1提出问题10.4.2解决方案10.4.3预备知识10.4.4任务1——生成选手的10个分数10.4.5任务2——得到选手的8个有效分10.4.6任务3——计算选手的平均分和最后得分10.4.7任务4——将选手的得分写入Excel文件10.4.8任务5——将所有选手的得分写入二维列表10.4.9任务6——将所有选手的信息写入二维列表10.5.1Python的应用场景10.5.2Python的应用方向第10章人工智能之Python基础-本章小结第10章人工智能之Python基础-课后习题第11章人工智能展望11.1.1人工智能的发展方向11.1.2人工智能发展态势与思考第11章人工智能展望-11.2智能时代对道德与法律的影响11.2.1智能机器的道德主体地位的思考11.2.2人工智能发展引发情感伦理问题11.2.3人工智能引发新的社会安全和公平正义问题11.2.4智能时代的数字鸿沟11.2.5人工智能与法律第11章人工智能展望-11.3智能时代背景下的职业规划面临的机遇与挑战11.3.1人工智能背景下职业规划面临的机遇11.3.2人工智能背景下职业规划面临的挑战第11章人工智能展望-本章小结第11章人工智能展望-课后习题
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