人工智能实验简明教程 大中专理科计算机 新华正版
人工智能实验课程教材建设及体系建设的开拓和探索
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作者作者
出版社清华大学出版社
ISBN9787302574293
出版时间2021-03
版次1
装帧平装
开本16开
页数244页
字数378千字
定价59元
货号xhwx_1202315469
上书时间2023-12-27
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商品详情
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主编：
本书实验体系完备，对每个实验均从、实际作到所应用台环境进行详实介绍，符合人工智能发展的特质与人才培养的需求，读者可通过本书的指导，对实验进行整体了解并独立完成实验，提高自身实验创新能力。
目录：
章聊天机器人
1.1背景介绍
1.2算
1.2.1数据预处理
1.2.2seq2seq模型
1.2.3网络结构介绍
1.3实验作
1.3.1代码介绍
1.3.2数据集介绍
1.3.3实验作及结果
1.4结与展望
1.5参文献
第2章老照片上
2.1背景介绍
2.2算
2.2.1实验训练部分
2.2.2实验测试部分
2.2.3网络结构介绍
2.3实验作
2.3.1代码介绍
2.3.2数据集介绍
2.3.3实验作及结果
2.4结与展望
2.5参文献
第3章图像修复
3.1背景介绍
3.2算
3.2.1基础知识介绍
3.2.2边缘生成网络
3.2.3图像补所有渠道络
3.2.4网络结构介绍
3.3实验作
3.3.1代码介绍
3.3.2数据集介绍
3.3.3实验作及结果
3.4结与展望
3.5参文献
第4章语义图生成风景图
4.1背景介绍
4.2算
4.2.1gan模型
4.2.2pix2pix网络模型
4.2.3网络结构介绍
4.3实验作
4.3.1代码介绍
4.3.2数据集介绍
4.3.3实验作及结果
4.4结与展望
4.5参文献
第5章文本转图像实验
5.1背景介绍
5.2算
5.2.1词向量
5.2.2双向长短时记忆网络
5.2.3注意力机制
5.2.4网络结构介绍
5.3实验作
5.3.1代码介绍
5.3.2数据集介绍
5.3.3实验作及结果
5.4结与展望
5.5参文献
第6章2d实时多人姿态估计
6.1背景介绍
6.2算
6.2.1同时检测和关联网络
6.2.2关节检测的置信图算
6.2.3关节关联的部分亲和力字段算
6.2.4使用pafs的多人解析算
6.2.5网络结构介绍
6.3实验作
6.3.1代码介绍
6.3.2数据集介绍
6.3.3实验作及结果
6.4结与展望
6.5参文献
第7章图像分割
7.1背景介绍
7.2算
7.2.1残差网络
7.2.2区域候选网络
7.2.3感兴趣区域校准
7.2.4分类、回归与分割
7.2.5网络结构介绍
7.3实验作
7.3.1代码介绍
7.3.2数据集介绍
7.3.3实验作及结果
7.4结与展望
7.5参文献
第8章图像超分辨率
8.1背景介绍
8.2算
8.2.1预处理
8.2.2特征提取
8.2.3非线映
8.2.4图像重建
8.2.5网络结构介绍
8.3实验作
8.3.1代码介绍
8.3.2数据集介绍
8.3.3实验作及结果
8.4结与展望
8.5参文献
第9章目标跟踪
9.1背景介绍
9.2算
9.2.1基础知识
9.2.2siamrpn模型介绍
9.2.3siamrpn++网络结构
9.3实验作
9.3.1代码介绍
9.3.2数据集介绍
9.3.3实验作及结果
9.4结与展望
9.5参文献
0章人物年龄别及情绪预测
10.1背景介绍
10.2算
10.2.1xception模型介绍
10.2.2softmax分类器
10.2.3网络结构介绍
10.3实验作
10.3.1代码介绍
10.3.2数据集介绍
10.3.3实验作及结果
10.4结与展望
10.5参文献
1章人脸老化与退龄预测
11.1背景介绍
11.2算
11.2.1相关概念介绍
11.2.2算流程简介
11.2.3网络结构介绍
11.3实验作
11.3.1代码介绍
11.3.2数据集介绍
11.3.3实验作及结果
11.4结与展望
11.5参文献
2章目标检测
12.1背景介绍
12.2算
12.2.1提取区域建议
12.2.2roi池化层
12.2.3网络结构介绍
12.3实验作
12.3.1代码介绍
12.3.2数据集介绍
12.3.3实验作及结果
12.4结与展望
12.5参文献
3章眼部图像语义分割
13.1背景介绍
13.2算
13.2.1数据预处理
13.2.2下采样模块
13.2.3上采样模块
13.2.4损失函数
13.2.5网络结构介绍
13.3实验作
13.3.1代码介绍
13.3.2数据集介绍
13.3.3实验作及结果
13.4结与展望
13.5参文献
4章语音识别
14.1背景介绍
14.2算
14.2.1语音信号预处理
14.2.2语音信号特征提取
14.2.3语音文本输出
14.2.4双向循环神经网络
14.2.5softmax分类器
14.2.6网络结构介绍
14.3实验作
14.3.1代码介绍
14.3.2数据集介绍
14.3.3实验作及结果
14.4结与展望
14.5参文献
5章ai对对联
15.1背景介绍
15.2算
15.2.1自然语言处理概述
15.2.2递归神经网络
15.2.3网络结构介绍
15.3实验作
15.3.1代码介绍
15.3.2数据集介绍
15.3.3实验作及结果
15.4结与展望
15.5参文献
6章手写体风格转化
16.1背景介绍
16.2算
16.2.1rnn预测网络
16.2.2网络结构介绍
16.3实验作
16.3.1代码介绍
16.3.2数据集介绍
16.3.3实验作及结果
16.4结与展望
16.5参文献
7章图像风格化
17.1背景介绍
17.2算
17.2.1损失函数的定义
17.2.2风格迁移网络
17.2.3风格预测网络
17.2.4网络结构介绍
17.3实验作
17.3.1代码介绍
17.3.2数据集介绍
17.3.3实验作及结果
17.4结与展望
17.5参文献
8章三维人脸重建
18.1背景介绍
18.2算
18.2.1人脸检测及数据预处理
18.2.2人脸姿态、形状、表情网络
18.2.3数据后处理
18.2.4网络结构介绍
18.3实验作
18.3.1代码介绍
18.3.2数据集介绍
18.3.3实验作及结果
18.4结与展望
18.5参文献
内容简介：
随着人工智能的飞展及广泛应用，人工智能专业教育正在逐步完善，作为人丁智能领域的创新实验教材，本书结合人工智能的理论、实践和创新型，实现了优选与新颖并举，内容涵盖了图像、语音、文本和等人工智能技术广泛应用的多个领域，涉及识别、分类、检测、预测、跟踪和维重建等多类实验任务。内容与理论相呼应，注重趣味，极具实。本书实验体系完备，对每个实验均从、实际作到所应用台环境进行详细介绍，符合人工智能发展的特质与人才培养的需求，读者可通过对本书内容的学，对实验进行整体了解并独立完成实验，提高自身创新能力。本书可作为高等院校人工智能、智能科学与技术、大数据技术、智能机器人、工程、网络工程物联网技术、航天工程、电子科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程等专业及学科的本科生、硕士、博士的实验教材。同时也可以供有专业知识储备的科研人员、从业者、人工智能爱好者参。
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