人工智能技术导论
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作者王小玲
出版社电子工业
ISBN9787121457357
出版时间2023-06
装帧其他
开本其他
定价49元
货号1203012234
上书时间2024-06-09
商品详情
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作者简介
王小玲，女，毕业于中南大学控制专业，主持湖南省科技厅项目1项（2017），参与省级以上科研项目3项（2018），取得湖南省科技成果鉴定1项（2019）；获得长沙市科技进步二等奖（2014)、第四届长沙市职工科技创新一等奖（2016)、长沙高新区优秀科技人才（2016)、湖南省科技进步三等奖（2017)。
目录
目录
第1章 人工智能来龙去脉1
知识探索2
1.1 人工智能的内涵、特点和分类2
1.1.1 人工智能的内涵2
1.1.2 人工智能的特点3
1.1.3 人工智能的分类4
1.2 人工智能的发展史4
1.2.1 起步发展期6
1.2.2 反思发展期6
1.2.3 应用发展期6
1.2.4 低迷发展期6
1.2.5 稳步发展期7
1.2.6 蓬勃发展期7
1.3 人工智能的应用7
1.3.1 人工智能在交通领域中的应用8
1.3.2 人工智能在医疗领域中的应用8
1.3.3 人工智能在金融领域中的应用8
1.3.4 人工智能在家居领域中的应用9
1.3.5 人工智能在教育领域中的应用9
1.3.6 人工智能在制造领域中的应用9
1.3.7 人工智能在农业领域中的应用10
1.4 人工智能的未来发展趋势10
案例体验11
拓展阅读12
本章总结12
学习评价13
思考探索14
【参考文献】15
第2章 人工智能系统开发流程16
知识探索17
2.1 人工智能系统构成17
2.2 人工智能系统开发流程19
2.2.1 分析业务需求20
2.2.2 采集/收集数据21
2.2.3 标注数据21
2.2.4 训练模型21
2.2.5 评估模型效果21
2.2.6 部署模型21
2.3 人工智能系统开发环境23
2.3.1 Python23
2.3.2 PyCharm集成开发环境24
2.3.3 Anaconda库管理工具24
2.3.4 常用第三方库25
案例体验27
拓展阅读31
本章总结32
学习评价33
思考探索33
第3章 人工智能数据需求34
知识探索35
3.1 事物、数据与信息35
3.1.1 事物与数据35
3.1.2 数据与信息36
3.1.3 数据的类型37
3.2 大数据的基本特征39
3.2.1 数据量大39
3.2.2 数据类型繁多40
3.2.3 处理速度快41
3.2.4 价值密度低42
3.3 大数据的作用42
3.3.1 改变经济社会管理方式43
3.3.2 促进行业融合发展44
3.3.3 推动产业转型升级44
3.3.4 助力智慧城市建设45
3.3.5 创新商业模式45
3.3.6 改变科学研究的方法论46
3.4 人工智能依赖大数据46
3.4.1 人工智能与大数据的联系46
3.4.2 人工智能与大数据的区别47
案例体验48
拓展阅读56
本章总结56
学习评价57
思考探索58
【参考文献】59
第4章 人工智能计算方法60
知识探索61
4.1 数据的运算与算法61
4.1.1 数据的运算方法61
4.1.2 算法的定义和特征61
4.1.3 算法的实现流程63
4.2 人工智能算法63
4.2.1 人工智能算法的分类64
4.2.2 机器学习65
4.2.3 深度学习71
4.3 人工智能算法工具76
4.3.1 常用开源框架76
4.3.2 算法应用基本方法78
案例体验79
拓展阅读85
本章总结86
学习评价87
思考探索87
【参考文献】89
第5章 人工智能关键技术90
知识探索91
5.1 计算机视觉技术91
5.1.1 图像处理基础93
5.1.2 图像分类94
5.1.3 目标检测97
5.1.4 图像分割98
5.2 智能语音技术101
5.2.1 智能语音系统构成101
5.2.2 智能语音的应用105
5.3 自然语言处理技术106
5.3.1 自然语言处理任务层级107
5.3.2 自然语言处理技术体系108
5.3.3 自然语言处理应用109
5.4 知识图谱技术111
5.4.1 知识图谱认知111
5.4.2 知识图谱构建流程114
案例体验116
拓展阅读127
本章总结128
学习评价129
思考探索129
【参考文献】131
第6章 人工智能产品形态132
知识探索133
6.1 人脸识别类产品133
6.1.1 人脸识别发展现状134
6.1.2 人脸识别关键技术135
6.1.3 人脸识别应用领域138
6.2 智能机器人产品140
6.2.1 智能感知系统142
6.2.2 智能决策系统142
6.2.3 智能执行系统143
6.2.4 智能交互系统144
6.3 智能推荐类产品144
6.3.1 智能推荐系统概述145
6.3.2 智能推荐基本思想146
6.3.3 智能推荐系统流程147
6.3.4 智能推荐系统实例149
6.3.5 智能推荐系统应用领域152
6.4 智能语音类产品152
6.4.1 智能语音助手发展历程153
6.4.2 智能语音助手关键技术154
6.4.3 智能语音助手应用领域154
案例体验155
拓展阅读159
本章总结160
学习评价161
思考探索161
【参考文献】163
第7章 人工智能行业应用164
知识探索165
7.1 人工智能+工业165
7.1.1 工业机器人165
7.1.2 智能物流168
7.1.3 智能工厂171
7.1.4 制造强国173
7.2 人工智能+医疗175
7.2.1 医疗机器人175
7.2.2 智能诊断与诊疗177
7.2.3 智能健康管理178
7.3 人工智能+服务179
7.3.1 智能交通服务180
7.3.2 智能银行服务182
7.3.3 智能客户服务185
7.3.4 智能家居服务186
案例体验188
拓展阅读191
本章总结192
学习评价193
思考探索194
【参考文献】194
第8章 人工智能伦理法规195
知识探索196
8.1 人工智能伦理道德196
8.1.1 人工智能商业伦理197
8.1.2 人工智能技术伦理198
8.1.3 人工智能伦理治理机制199
8.2 人工智能安全规范199
8.2.1 人工智能网络空间安全200
8.2.2 人工智能社会安全203
8.2.3 人工智能国家安全205
案例体验207
拓展阅读209
本章总结210
学习评价211
思考探索212
内容摘要
本书围绕人工智能技术应用框架和认知规律，将“德”与“技”有机结合，由浅入深从“理念―开发―数据―算法―技术―产品―行业―情感”8个认知层面对人工智能技术进行剖析，构建全栈知识体系。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入―学习目标―知识探索―案例体验―拓展阅读―本章总结―学习评价―思考探索”8个环节，根据内容适时穿插案例，使读者通过项目实践获得所学即所用的成就感。本书配套案例源代码、习题、教学课件等资源。本书可以作为高等院校人工智能技术、电子信息类、机电一体化、应用电子技术及相关专业的教材，也可以作为相关技术人员的参考用书。
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