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人工智能应用基础

书号:9787113292539 套系名称:“十四五”高等职业教育新形态一体化教材

作者:郭勇 赵瑞丰 杜辉 出版日期:2022-08-01

定价:65.00 页码 / 开本:无 /16

策划编辑:王春霞 责任编辑:王春霞 徐盼欣

适用专业:电子信息类 适用层次:高等职业(专科)

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内容简介 前言 目录 作者介绍 图书特色
  •      本书是人工智能技术应用专业的基础教材,以简单且生活化的实训案例为载体,讲解人工
    
    智能算法的基本原理,降低学习门槛。本书内容包括Python篇、机器学习篇、深度学习篇、计算
    
    机视觉篇以及自然语言处理篇。
    
    Python篇通过实训案例,让读者认识并掌握Python编程语言的基础。机器学习篇通过实训
    
    案例,让读者认识机器学习经典算法的基本原理和简单应用。深度学习篇通过实训案例,让读
    
    者了解多种神经网络模型的原理及其在生活场景中的运用。计算机视觉篇通过实训案例,让读
    
    者了解人工智能算法在计算机视觉领域的典型应用。自然语言处理篇通过实训案例,让读者了
    
    解人工智能算法在自然语言领域的典型应用。
    
    本书适合对人工智能感兴趣的在校学生、社会工作者以及其他零基础的读者,通过体验书
    
    中关于人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的案例,可以逐渐对人工智能有所认
    
    知,并具备初步的实践能力。
  • 从可爱的“机器猫”到下棋的“阿尔法狗”,从 MCS51 单片机到英伟达的 GPU,编者
    
    经历了信息技术蓬勃发展的 20 年。2017 年 3 月 5 日,2017 年政府工作报告指出,要加快
    
    培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告。以人
    
    工智能技术为代表的新一代信息技术已开始融入各行各业,成为变革社会的重要推动力,人
    
    工智能已上升为国家战略。
    
    社会对计算机视觉、语音识别、机器学习等技术的热情与日俱增,结合 Python 语言引
    
    发了一场学习人工智能相关技术的潮流。然而,面对复杂的数学推导公式和广泛的行业应用,
    ?
    我们深感需要编写一本人工智能入门、适合理工科学生快速学习的基础教材。本书编者团队
    
    结合课堂教学特点和项目实践经验,摒除传统的人工智能类的数学基础要求高、测试难度大
    
    等问题,设计了以案例为载体的、可验证测试的情境教学模块。
    
    本书结合随机数(浙江)智能科技有限公司的“派 Lab”人工智能教学实训平台,解决
    
    全校大范围的理工科学生对人工智能基础课程的高通用性、高扩展性和实验案例资源丰富的
    
    人工智能开放实验平台的需求,全方位支撑课程教学、实操、考核及科研活动。
    
    本书的内容如下:
    
    (1)Python 篇?与机器沟通:通过五个实训案例,让读者认识 Python 语言,掌握
    
    Python 编程的基本语法和 Python 标准库在人工智能技术中的运用。
    
    (2)机器学习篇?让机器能决策:通过五个实训案例,让读者认识机器学习算法的基本
    
    原理,理解处理回归、分类、聚类问题的方法,掌握机器学习算法在日常生活中的应用。
    
    (3)深度学习篇?让机器会思考:通过五个实训案例,让读者认识深度学习算法的基本
    
    原理,理解各神经网络模型的核心思想,掌握深度学习算法在现实场景中的运用。
    
    (4)计算机视觉篇?让机器看得见:通过五个实训案例,让读者了解计算机如何识别并
    
    处理图像,理解计算机视觉算法的基本原理,掌握计算机视觉领域的典型应用。
    
    (5)自然语言处理篇?让机器读得懂:通过五个实训案例,让读者了解计算机如何识
    
    别并处理语音和文字,理解自然语言处理算法的基本原理,掌握自然语言处理领域的典型
    
    应用。
    
    人工智能应用基础
    
    本书的特色如下:
    
    (1)建设人工智能在线教学实训平台,实现线上线下相结合,课内课外互通。利用该开
    
    放实训平台,学生在课堂内未完成的实验任务,可以在课堂外继续完成。
    
    (2)以案例作为知识点的载体,在案例中逐步讲解验证,使读者能够快速了解人工智能
    
    相关的基本技术和方法,让人工智能技术的学习变得更简单。
    
    (3)提供课件、源代码等供读者学习。为了配合课堂教学和自学,编者制作了高质量的
    
    教学课件、案例源代码和学习视频等,并不断更新平台的实训案例。
    
    本书由郭勇、赵瑞丰、杜辉任主编,由林励、李伟权、王亚楠任副主编,冷鹏、王青、
    
    余婷、汪胜平参与编写,由王路群任主审。感谢曹静和随机数(浙江)智能科技有限公司在
    
    本书的编排及代码验证工作中提供的支持。为了方便组织教学,本书配套的相关资料可通过
    
    “派 Lab”人工智能教学实训平台查看并下载,平台网址:www.314ai.com。还可与本书编
    
    者联系(E-mail:linlimcu@qq.com)。
    
    图书编写是一项与时俱进的长久工程,需要在实践中不断检验和修改。同时,由于编者
    
    水平有限,书中难免存在疏漏和不妥之处,敬请广大读者给予批评和指正。
    
    编者
    
    2022 年 2 月
  • 目录
    
    单元一Python 篇与机器沟通.1-1
    
    1.1Python 的历史1-1
    
    1.2Python 的作用1-1
    
    1.2.1 Web 应用开发1-1
    
    1.2.2自动化运维 1-2
    
    1.2.3人工智能领域 1-2
    
    1.2.4网络爬虫1-3
    
    1.2.5科学计算 1-3
    
    1.2.6游戏开发 1-3
    
    1.3Python 的设计哲学1-3
    
    1.4Python 的特点 1-6
    
    1.5学习计划.1-7
    
    实训案例 1Python“读心术”1-7
    
    实训案例 2“读心术”进阶1-15
    
    实训案例 3像搭积木一样学函数1-27
    
    实训案例 4汉诺塔小游戏1-41
    
    实训案例 5科学计算与可视化1-49
    
    单元二机器学习篇让机器能决策2-1
    
    2.1机器学习2-1
    
    2.2机器学习应用 2-2
    
    2.3机器学习方法 2-2
    
    2.3.1学习方式2-3
    
    2.3.2学习任务 2-3
    
    2.4机器学习算法 2-4
    
    2.4.1回归 2-4
    
    2.4.2分类.2-5
    
    2.4.3聚类 2-7
    
    人工智能应用基础
    
    实训案例 1预知未来牛肉价格2-8
    
    实训案例 2我来帮你挑草莓2-12
    
    实训案例 3远离疾病早预防2-25
    
    实训案例 4这位顾客可不可能点可乐2-31
    
    实训案例 5近朱者赤近墨者黑2-37
    
    单元三深度学习篇让机器会思考3-1
    
    3.1浅层学习和深度学习3-1
    
    3.2人脑视觉机理3-3
    
    3.3深度学习与神经网络3-4
    
    实训案例 1全连接神经网络——猜数字益智游戏3-5
    
    实训案例 2卷积神经网络——你是我的眼3-12
    
    实训案例 3卷积神经网络——播下“智能”的种子3-20
    
    实训案例 4循环神经网络——鸡蛋应该放在几个篮子里 3-30
    
    实训案例 5生成对抗网络——神奇的画笔3-38
    
    单元四计算机视觉篇让机器看得见4-1
    
    4.1计算机视觉概述4-1
    
    4.1.1人脸识别4-1
    
    4.1.2多目标跟踪 4-2
    
    4.1.3图像分割 4-2
    
    4.1.4风格迁移 .4-3
    
    4.2计算机视觉与数字图像处理4-6
    
    4.2.1计算机视觉4-6
    
    4.2.2数字图像处理4-6
    
    4.3人类眼中的世界4-7
    
    4.4计算机眼中的世界 4-7
    
    4.5计算机视觉发展的主要阶段4-8
    
    4.5.1马尔计算视觉4-8
    
    4.5.2主动视觉 4-9
    
    4.5.3多视几何和分层三维重建 4-10
    
    4.5.4基于学习的视觉4-10
    
    4.6计算机视觉发展趋势4-12
    
    实训案例 1超有意思的图像世界 4-12
    
    实训案例 2计算机视觉造物4-28
    
    实训案例 3一键捕捉你的笑脸4-34
    
    实训案例 4众里寻他一目了然4-38
    
    实训案例 5只需你看一眼4-44
    
    单元五自然语言处理篇让机器读得懂5-1
    
    5.1自然语言处理概述5-1
    
    5.2自然语言处理的核心任务和难点5-1
    
    5.3自然语言处理的典型应用 5-2
    
    5.4自然语言处理技术 5-2
    
    5.4.1基础技术5-3
    
    5.4.2核心技术5-3
    
    5.4.3 NLP+ 高端技术5-4
    
    实训案例 1一张图知你所云5-5
    
    实训案例 2词以类聚5-9
    
    实训案例 3一键合成有声音的文字5-14
    
    实训案例 4你说我写 5-18
    
    实训案例 5您对商品满意吗5-23
    
    附录 A派 Lab 平台基本操作A-1
    
    A.1平台简介 A-1
    
    A.2账号设置 A-1
    
    A.2.1用户登录 A-1
    
    A.2.2修改密码.A-3
    
    A.2.3绑定微信 A-4
    
    A.3个人版 A-4
    
    A.3.1平台课程 A-4
    
    A.3.2私有内容A-4
    
    A.3.3课程学习 A-5
    
    A.4教育版A-6
    
    A.4.1首页 A-6
    
    A.4.2教师中心 - 课程 A-8
    
    A.5个人概览 A-14
    
    A.5.1个人概览 - 教师 .A-14
    
    A.5.2个人概览 - 普通用户 A-15
    
    A.5.3关闭实训环境A-16
    
    A.5.4我的学习 A-16
    
    A.5.5个人设置.A-17
    
    A.6JupyterLab 如何使用A-17
    
    A.6.1文件夹区域 A-18
    
    A.6.2实训报告区域 A-18
    
    A.6.3环境信息区域.A-19
    
    A.6.4主界面操作区A-19
    
  • 杜辉,男,副教授、高级工程师,北京电子科技职业学院计算机技术系主任。获得北京市首席职业技能大赛指导教师,多次获得全国职业院校技能大赛优秀指导教师称号,多年来主讲计算机语言、数据结构、人工智能、移动应用开发方向课程获得同行和学生的好评。参加工作以来,一直从事教学一线工作,积极推进教学改革,作为专业带头人针对高职计算机类专业的课程教学内容,将“夯实基础、突出技能、鼓励创新”的培养思路贯穿于人才培养的全过程,创建了“基础、实践、创新螺旋递进”式教学体系,取得了显著成效,教改成果获得北京市教育教学成果二等奖。参与全国高等职业院校示范校重点专业建设、国家《移动应用开发专业教学资源库》等一批重点改革项目,承担《程序设计基础》课程的国家资源库建设工作。所带计算机技术系教学团队,先后在全国及北京职业院校技能大赛、软件设计竞赛、软件测试大赛、大数据技术竞赛、嵌入式设计竞赛等各种比赛获得一等奖20余项,学生获奖等级和数量在北京地区首屈一指。
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