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人工智能基础与应用 版权信息
- ISBN：9787121412967
- 条形码：9787121412967 ; 978-7-121-41296-7
- 装帧：一般轻型纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能基础与应用 内容简介
本书由校企“双元”共同开发，以人工智能应用开发的学习与认知过程为主线，以实践为主导，将理论知识与实践应用有机结合，将人工智能的应用开发的过程分为数据、人工、智能和系统化四个层级和十二个步骤。十二个步骤包括：数据采集、数据整理、数据分析、数据标注、特征提取、模型创建、模型训练、模型测试、集成AI模型生成智能系统、系统测试、系统发布、系统部署与应用等。本书内容从人工智能认知开始，讲解了人工智能应用开发所依赖的数据集成、Python编程基础、算法基础和基本框架、API的应用。为了增加人工智能的通识性认知，引入了由企业专家设计开发的基于AI智能应用系统开发平台的五个方向的行业应用。本书适合作为应用型本科、职教本科公共课“人工智能基础”的通识性教材，也是人工智能爱好者的入门**书籍，同时还适合作为高等职业院校人工智能相关专业的教材。
人工智能基础与应用 目录
目录
第1章 揭开人工智能的面纱 1
1．1 什么是人工智能 1
1．2 人工智能发展历程 2
1．3 人工智能三大要素 4
1．4 人工智能与机器学习、深度学习 5
1．5 人工智能技术体系层级 6
1．6 人工智能应用开发 7
1．7 人工智能应用与前景 8
1．8 小结 12
1．9 习题 12
第2章 人工智能“智”从何来 13
2．1 人工智能机理 13
2．2 人工智能之源―“数据” 13
2．3 人工智能与大数据技术 14
2．4 大数据关键技术 15
2．4．1 大数据采集技术 15
2．4．2 大数据预处理 17
2．4．3 大数据存储与管理 18
2．4．4 大数据分析与挖掘 20
2．4．5 大数据展示 21
2．5 大数据的企业、行业应用 21
2．5．1 大数据的企业应用 21
2．5．2 大数据的行业应用 23
2．6 人工智能与大数据的结合与应用 23
2．7 小结 24
2．8 习题 24
第3章 人工智能与Python 26
3．1 人工智能语言Python 26
3．2 Python开发环境的搭建 27
3．2．1 安装Python 27
3．2．2 安装PyCharm集成开发环境 28
3．3 Python基本语法 33
3．3．1 **个Python程序 34
3．3．2 标识符与关键字 36
3．3．3 变量与数据类型 36
3．3．4 输出与输入 38
3．3．5 运算符与表达式 38
3．3．6 程序结构 39
3．3．7 字符串 42
3．3．8 列表 45
3．3．9 元组 46
3．3．10 字典 47
3．4 Python中的函数与模块 47
3．4．1 Python中的函数 47
3．4．2 Python中的模块 49
3．5 网络爬虫与数据解析 51
3．5．1 网络爬虫 51
3．5．2 网页下载器 52
3．5．3 网页解析器 53
3．5．4 Python数据整理、清洗与可视化 55
3．6 小结 55
3．7 习题 56
第4章 人工智能神机妙“算” 58
4．1 人工智能与算法 58
4．1．1 人工智能算法 58
4．1．2 机器学习算法 60
4．2 一元线性回归 62
4．2．1 一元线性回归概念 62
4．2．2 一元线性回归算法 62
4．2．3 案例分析 64
4．3 多元线性回归 67
4．3．1 多元线性回归概念 67
4．3．2 多元线性回归算法 67
4．3．3 案例分析 69
4．4 逻辑回归 73
4．4．1 逻辑回归概念 73
4．4．2 逻辑回归算法 74
4．4．2 案例分析 76
4．5 小结 78
4．6 习题 79
第5章 让机器学会“学习”―人工智能技术应用与实现 80
5．1 人工智能系统开发过程 80
5．1．1 特征工程 81
5．1．2 定义模型 91
5．1．3 训练模型 98
5．1．4 模型测试 102
5．2 开发环境搭建 105
5．2．1 Anaconda介绍 105
5．2．2 安装Anaconda 105
5．2．3 创建虚拟环境 106
5．2．4 安装Anaconda软件包及所需类库 108
5．3 图形图像识别案例 109
5．3．1 基于TensorFlow的手写数字图片识别器 109
5．3．2 基于TensorFlow的预训练模型VGG16识别图片物体 112
5．3．3 调用百度API接口进行图像识别 115
5．4 语音识别案例 116
5．5 人机对话案例 118
5．6 小结 120
5．7 习题 120
第6章 人工智能在教育领域的应用 121
6．1 人工智能在教育领域的应用概述 121
6．2 智能教学 122
6．2．1 智能教学概述 122
6．2．2 错别字修改案例 123
6．3 智能评分 124
6．3．1 智能评分系统概述 124
6．3．2 文章主题提取案例 125
6．4 智能教室 126
6．4．1 智慧教室概述 126
6．4．2 智能教室功能模拟 126
6．5 小结 128
6．6 习题 128
第7章 人工智能在安防领域的应用 129
7．1 人工智能在安防领域的应用概述 129
7．2 智慧社区 129
7．2．1 智慧社区管理 129
7．2．2 智慧社区系统的实现 130
7．3 智能家居 133
7．3．1 智能家居概述 133
7．3．2 智能家居系统的实现 133
7．4 智慧工地 134
7．4．1 智慧工地概述 134
7．4．2 智慧工地系统的实现 135
7．5 小结 135
7．6 习题 136
第8章 人工智能在交通领域的应用 137
8．1 人工智能在交通领域的应用概述 137
8．2 自动驾驶 137
8．2．1 自动驾驶汽车概述 137
8．2．2 车辆检测功能的实现 140
8．3 智慧交通 141
8．3．1 智慧交通概述 141
8．3．2 智慧交通系统的实现 142
8．4 智慧停车 144
8．4．1 智慧停车概述 144
8．4．2 智慧停车场的实现 145
8．5 小结 146
8．6 习题 146
第9章 人工智能在工业领域的应用 148
9．1 人工智能在工业领域的应用概述 148
9．2 智能机器人 148
9．2．1 智能工业机器人概述 148
9．2．2 智能工业机器人功能模拟 150
9．3 智能制造 151
9．3．1 “制造大国”变身为“制造强国” 151
9．3．2 仪器仪表数据录入功能实现 152
9．4 智慧物流 153
9．5 小结 156
9．6 习题 156
第10章 人工智能在零售领域的应用 157
10．1 人工智能在零售领域的应用概述 157
10．2 商标识别 157
10．2．1 商标识别概述 157
10．2．1 商标识别功能实现 158
10．3 智慧零售系统 160
10．4 智能仓储 163
10．4．1 条形码识别 164
10．4．2 入库流程实现 164
10．4．3 出库流程实现 165
10．5 无人超市 166
10．5．1 人机对话 167
10．5．2 语音导购实现 167
10．6 小结 169
10．7 习题 169
参考文献 171
第1章 揭开人工智能的面纱 1
1．1 什么是人工智能 1
1．2 人工智能发展历程 2
1．3 人工智能三大要素 4
1．4 人工智能与机器学习、深度学习 5
1．5 人工智能技术体系层级 6
1．6 人工智能应用开发 7
1．7 人工智能应用与前景 8
1．8 小结 12
1．9 习题 12
第2章 人工智能“智”从何来 13
2．1 人工智能机理 13
2．2 人工智能之源―“数据” 13
2．3 人工智能与大数据技术 14
2．4 大数据关键技术 15
2．4．1 大数据采集技术 15
2．4．2 大数据预处理 17
2．4．3 大数据存储与管理 18
2．4．4 大数据分析与挖掘 20
2．4．5 大数据展示 21
2．5 大数据的企业、行业应用 21
2．5．1 大数据的企业应用 21
2．5．2 大数据的行业应用 23
2．6 人工智能与大数据的结合与应用 23
2．7 小结 24
2．8 习题 24
第3章 人工智能与Python 26
3．1 人工智能语言Python 26
3．2 Python开发环境的搭建 27
3．2．1 安装Python 27
3．2．2 安装PyCharm集成开发环境 28
3．3 Python基本语法 33
3．3．1 **个Python程序 34
3．3．2 标识符与关键字 36
3．3．3 变量与数据类型 36
3．3．4 输出与输入 38
3．3．5 运算符与表达式 38
3．3．6 程序结构 39
3．3．7 字符串 42
3．3．8 列表 45
3．3．9 元组 46
3．3．10 字典 47
3．4 Python中的函数与模块 47
3．4．1 Python中的函数 47
3．4．2 Python中的模块 49
3．5 网络爬虫与数据解析 51
3．5．1 网络爬虫 51
3．5．2 网页下载器 52
3．5．3 网页解析器 53
3．5．4 Python数据整理、清洗与可视化 55
3．6 小结 55
3．7 习题 56
第4章 人工智能神机妙“算” 58
4．1 人工智能与算法 58
4．1．1 人工智能算法 58
4．1．2 机器学习算法 60
4．2 一元线性回归 62
4．2．1 一元线性回归概念 62
4．2．2 一元线性回归算法 62
4．2．3 案例分析 64
4．3 多元线性回归 67
4．3．1 多元线性回归概念 67
4．3．2 多元线性回归算法 67
4．3．3 案例分析 69
4．4 逻辑回归 73
4．4．1 逻辑回归概念 73
4．4．2 逻辑回归算法 74
4．4．2 案例分析 76
4．5 小结 78
4．6 习题 79
第5章 让机器学会“学习”―人工智能技术应用与实现 80
5．1 人工智能系统开发过程 80
5．1．1 特征工程 81
5．1．2 定义模型 91
5．1．3 训练模型 98
5．1．4 模型测试 102
5．2 开发环境搭建 105
5．2．1 Anaconda介绍 105
5．2．2 安装Anaconda 105
5．2．3 创建虚拟环境 106
5．2．4 安装Anaconda软件包及所需类库 108
5．3 图形图像识别案例 109
5．3．1 基于TensorFlow的手写数字图片识别器 109
5．3．2 基于TensorFlow的预训练模型VGG16识别图片物体 112
5．3．3 调用百度API接口进行图像识别 115
5．4 语音识别案例 116
5．5 人机对话案例 118
5．6 小结 120
5．7 习题 120
第6章 人工智能在教育领域的应用 121
6．1 人工智能在教育领域的应用概述 121
6．2 智能教学 122
6．2．1 智能教学概述 122
6．2．2 错别字修改案例 123
6．3 智能评分 124
6．3．1 智能评分系统概述 124
6．3．2 文章主题提取案例 125
6．4 智能教室 126
6．4．1 智慧教室概述 126
6．4．2 智能教室功能模拟 126
6．5 小结 128
6．6 习题 128
第7章 人工智能在安防领域的应用 129
7．1 人工智能在安防领域的应用概述 129
7．2 智慧社区 129
7．2．1 智慧社区管理 129
7．2．2 智慧社区系统的实现 130
7．3 智能家居 133
7．3．1 智能家居概述 133
7．3．2 智能家居系统的实现 133
7．4 智慧工地 134
7．4．1 智慧工地概述 134
7．4．2 智慧工地系统的实现 135
7．5 小结 135
7．6 习题 136
第8章 人工智能在交通领域的应用 137
8．1 人工智能在交通领域的应用概述 137
8．2 自动驾驶 137
8．2．1 自动驾驶汽车概述 137
8．2．2 车辆检测功能的实现 140
8．3 智慧交通 141
8．3．1 智慧交通概述 141
8．3．2 智慧交通系统的实现 142
8．4 智慧停车 144
8．4．1 智慧停车概述 144
8．4．2 智慧停车场的实现 145
8．5 小结 146
8．6 习题 146
第9章 人工智能在工业领域的应用 148
9．1 人工智能在工业领域的应用概述 148
9．2 智能机器人 148
9．2．1 智能工业机器人概述 148
9．2．2 智能工业机器人功能模拟 150
9．3 智能制造 151
9．3．1 “制造大国”变身为“制造强国” 151
9．3．2 仪器仪表数据录入功能实现 152
9．4 智慧物流 153
9．5 小结 156
9．6 习题 156
第10章 人工智能在零售领域的应用 157
10．1 人工智能在零售领域的应用概述 157
10．2 商标识别 157
10．2．1 商标识别概述 157
10．2．1 商标识别功能实现 158
10．3 智慧零售系统 160
10．4 智能仓储 163
10．4．1 条形码识别 164
10．4．2 入库流程实现 164
10．4．3 出库流程实现 165
10．5 无人超市 166
10．5．1 人机对话 167
10．5．2 语音导购实现 167
10．6 小结 169
10．7 习题 169
参考文献 171
展开全部
人工智能基础与应用 作者简介
王海宾，男，副教授。2009.7至今邢台职业技术学院任教，自2006年以来长期从事软件设计与开发，每年都至少有一项企业实际项目，具有丰富的软件设计与开发经验。邢台职业技术学院首届（2010）观摩教学比赛一等奖（冠军）。现任信息工程系副主任，兼任信息商务教研室主任，兼任信息工程系教工支部书记，移动互联网应用技术专业专业带头人。
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