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人工智能技術(shù)
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文后
本書系統(tǒng)介紹了人工智能的基本原理、方法和技術(shù),并反映國內(nèi)外研究和應(yīng)用的最新進(jìn)展。全書共11章。第1章主要介紹人工智能從業(yè)人員的職業(yè)道德及行業(yè)準(zhǔn)則和人工智能視角下的企業(yè)文化和職業(yè)素養(yǎng)。第2章主要介紹人工智能技術(shù)的定義、經(jīng)典問題、發(fā)展史和產(chǎn)品應(yīng)用等。第3章主要介紹人工智能與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化。第4章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)類型、分類、常見任務(wù)及其應(yīng)用。第5、6章對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)做了引導(dǎo)性綜述,包括圖片識別、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第7章介紹了計算機(jī)視覺技術(shù)在圖像分類和人臉識別中的應(yīng)用。第8章介紹了中文分詞原理和各種模型與算法設(shè)計。第9章對語音與語音識別過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。第10、11章詳細(xì)介紹了人工智能開發(fā)環(huán)境的設(shè)置與機(jī)器人的具體實現(xiàn),以開闊讀者的眼界。本書內(nèi)容豐富,敘述脈絡(luò)清晰,實用性強(qiáng),同時配有豐富的習(xí)題,可作為高等職業(yè)院校計算機(jī)相關(guān)專業(yè)高職專科生教材,也可作為人工智能工程技術(shù)人員的培訓(xùn)教材。
目錄(203章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 前言
- 第1章 緒論
- 1.1 人工智能從業(yè)人員職業(yè)道德及行業(yè)準(zhǔn)則
- 1.1.1 職業(yè)道德
- 1.1.2 行業(yè)準(zhǔn)則
- 1.1.3 職業(yè)道德挑戰(zhàn)
- 1.2 職業(yè)素養(yǎng)與企業(yè)文化
- 1.2.1 職業(yè)素養(yǎng)
- 1.2.2 企業(yè)文化
- 1.2.3 人工智能視角下的企業(yè)文化和職業(yè)素養(yǎng)
- 1.3 習(xí)題與練習(xí)
- 第2章 人工智能概述
- 2.1 人工智能的定義
- 2.1.1 智能的定義
- 2.1.2 智能的特征
- 2.1.3 人工智能的定義
- 2.2 人工智能的經(jīng)典問題
- 2.2.1 圖靈測試
- 2.2.2 中文屋子
- 2.3 人工智能的發(fā)展史
- 2.3.1 孕育階段
- 2.3.2 形成階段
- 2.3.3 發(fā)展階段
- 2.3.4 我國人工智能的發(fā)展
- 2.3.5 人工智能的學(xué)派
- 2.4 人工智能的應(yīng)用分支
- 2.4.1 認(rèn)知
- 2.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
- 2.4.3 深度學(xué)習(xí)
- 2.5 人工智能產(chǎn)品應(yīng)用體系
- 2.5.1 人工智能產(chǎn)品的定義
- 2.5.2 人工智能產(chǎn)品及服務(wù)體系
- 2.5.3 智能金融
- 2.5.4 智慧城市
- 2.5.5 智慧交通
- 2.5.6 智能制造
- 2.5.7 智能家居
- 2.6 習(xí)題與練習(xí)
- 第3章 人工智能與大數(shù)據(jù)
- 3.1 人工智能與大數(shù)據(jù)概述
- 3.1.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)生背景
- 3.1.2 大數(shù)據(jù)的特征
- 3.1.3 大數(shù)據(jù)的精髓
- 3.1.4 了解大數(shù)據(jù)理論
- 3.1.5 大數(shù)據(jù)編程主要工具軟件
- 3.1.6 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系
- 3.1.7 大數(shù)據(jù)與人工智能帶來的社會變革
- 3.2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
- 3.2.1 數(shù)據(jù)采集的對象
- 3.2.2 數(shù)據(jù)采集簡介
- 3.2.3 大數(shù)據(jù)的預(yù)處理
- 3.3 數(shù)據(jù)可視化
- 3.3.1 數(shù)據(jù)可視化簡介
- 3.3.2 數(shù)據(jù)可視化工具
- 3.3.3 數(shù)據(jù)可視化案例
- 3.4 習(xí)題與練習(xí)
- 第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)
- 4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
- 4.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展
- 4.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
- 4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)類型
- 4.2.1 非監(jiān)督學(xué)習(xí)
- 4.2.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)
- 4.2.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
- 4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
- 4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見任務(wù)及其應(yīng)用
- 4.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見任務(wù)
- 4.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
- 4.5 習(xí)題與練習(xí)
- 第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)
- 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
- 5.1.1 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用——圖片識別
- 5.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5.2.2 手寫數(shù)字識別
- 5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類——語音特征信號分類
- 5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5.3.2 語音特征信號識別
- 5.4 RBF網(wǎng)絡(luò)——非線性函數(shù)回歸的實現(xiàn)
- 5.5 習(xí)題與練習(xí)
- 第6章 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)
- 6.1 深度學(xué)習(xí)基本概念
- 6.1.1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)人物介紹
- 6.1.2 為什么需要深度學(xué)習(xí)
- 6.1.3 深度學(xué)習(xí)的三大要素
- 6.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 6.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性
- 6.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心原理
- 6.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 6.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入
- 6.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史
- 6.3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理介紹
- 6.3.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例
- 6.4 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
- 6.4.1 機(jī)器博弈
- 6.4.2 自動駕駛
- 6.4.3 智能機(jī)器人
- 6.5 習(xí)題與練習(xí)
- 第7章 計算機(jī)視覺技術(shù)
- 7.1 OpenCV的安裝及環(huán)境配置
- 7.2 圖像分類
- 7.2.1 數(shù)字圖像成像原理
- 7.2.2 數(shù)字圖像基礎(chǔ)
- 7.2.3 視頻處理基礎(chǔ)
- 7.3 人臉識別
- 7.3.1 人臉識別基礎(chǔ)
- 7.3.2 人臉識別原理
- 7.3.3 人臉識別項目實戰(zhàn)
- 7.4 習(xí)題與練習(xí)
- 第8章 自然語言處理
- 8.1 語言的形態(tài)
- 8.1.1 語言的形態(tài)分類
- 8.1.2 自然語言與編程語言
- 8.2 中文分詞原理
- 8.2.1 中文分詞的難點
- 8.2.2 常見中文分詞方法
- 8.2.3 常見中文分詞工具
- 8.3 統(tǒng)計語言模型
- 8.3.1 模型
- 8.3.2 參數(shù)計算
- 8.4 NLP算法設(shè)計
- 8.4.1 切分算法
- 8.4.2 正向最大匹配
- 8.4.3 逆向最大匹配
- 8.4.4 雙向最大匹配
- 8.5 文本數(shù)據(jù)標(biāo)注管理與質(zhì)量檢驗
- 8.5.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注管理
- 8.5.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量檢驗
- 8.6 習(xí)題與練習(xí)
- 第9章 語音與語音識別
- 9.1 語音中的噪聲
- 9.1.1 語音的特性
- 9.1.2 噪聲的特性
- 9.1.3 語音增強(qiáng)
- 9.2 語音標(biāo)注規(guī)范
- 9.3 語音標(biāo)注管理與質(zhì)量檢驗
- 9.4 語音識別過程
- 9.4.1 特征提取
- 9.4.2 聲學(xué)模型
- 9.4.3 語言模型
- 9.4.4 字典與解碼
- 9.5 語音識別的相關(guān)算法
- 9.5.1 基于動態(tài)時間規(guī)整的算法
- 9.5.2 基于參數(shù)模型的隱馬爾可夫模型的方法
- 9.5.3 基于非參數(shù)模型的矢量量化(VQ)的方法
- 9.6 語音識別應(yīng)用場景及產(chǎn)品分類
- 9.7 習(xí)題與練習(xí)
- 第10章 人工智能開發(fā)環(huán)境
- 10.1 Linux操作系統(tǒng)
- 10.1.1 Linux發(fā)展歷程
- 10.1.2 Linux主要特性
- 10.1.3 安裝Ubuntu 18.04
- 10.2 shell指令
- 10.2.1 什么是shell指令
- 10.2.2 shell的作用詳析
- 10.2.3 常見的shell指令
- 10.2.4 shell指令的應(yīng)用
- 10.3 Python的安裝與移植
- 10.3.1 Python語言在人工智能中的功能及優(yōu)勢
- 10.3.2 在不同操作系統(tǒng)中如何搭建Python編程環(huán)境
- 10.3.3 解決安裝問題
- 10.4 習(xí)題與練習(xí)
- 第11章 機(jī)器人的實現(xiàn)
- 11.1 ROS基本原理
- 11.1.1 ROS架構(gòu)設(shè)計
- 11.1.2 計算圖
- 11.1.3 文件系統(tǒng)
- 11.1.4 開源社區(qū)
- 11.1.5 ROS的通信機(jī)制
- 11.2 ROS平臺搭建
- 11.2.1 操作系統(tǒng)與ROS版本的選擇
- 11.2.2 配置系統(tǒng)軟件源
- 11.2.3 添加ROS軟件源
- 11.2.4 添加密鑰
- 11.2.5 安裝ROS
- 11.2.6 初始化rosdep
- 11.2.7 設(shè)置環(huán)境變量
- 11.2.8 構(gòu)建工廠依賴
- 11.2.9 完成安裝
- 11.3 ROS機(jī)器人運動控制
- 11.3.1 機(jī)器人的組成
- 11.3.2 機(jī)器人系統(tǒng)搭建
- 11.3.3 硬件平臺
- 11.3.4 控制系統(tǒng)與MRobot通信
- 11.3.5 PC端控制MRobot
- 11.4 ROS機(jī)器人的路徑規(guī)劃與導(dǎo)航
- 11.4.1 準(zhǔn)備工作
- 11.4.2 gmapping
- 11.4.3 導(dǎo)航功能包
- 11.5 對話機(jī)器人分類
- 11.5.1 按技術(shù)實現(xiàn)方式分類
- 11.5.2 按對話領(lǐng)域分類
- 11.5.3 按功能角度分類
- 11.6 對話機(jī)器人技術(shù)對比
- 11.6.1 深度學(xué)習(xí)
- 11.6.2 人工模板
- 11.6.3 檢索技術(shù)
- 11.7 習(xí)題與練習(xí)
- 參考文獻(xiàn)
- 文后 更新時間:2023-11-07 16:53:49
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