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城市大脑平台应用与运维:微课版:中级 版权信息
- ISBN：9787302584544
- 条形码：9787302584544 ; 978-7-302-58454-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
城市大脑平台应用与运维:微课版:中级 本书特色
本书内容设计以《城市大脑平台应用与运维职业技能等级要求(中级)》为根据，重点讲述了城市大脑平台在智慧交通、智慧旅游及城市管理等模拟场景的应用，帮助读者了解城市大脑的概况并学习城市大脑平台应用的知识与技能。并配有教学PPT、学习视频、电子实验手册、实验代码、课后练习题答案，方便老师教学、学生学习使用阿里巴巴人工智能方向1+X职业技能等级证书官方指定教材人工智能方向1+X职业技能等级认证
城市大脑平台应用与运维:微课版:中级 内容简介
《城市大脑平台应用与运维（中级）》 以阿里云城市大脑智能引擎为基础，分别使用“代码实现”和“非代码实现”两种不同的项目实现方式，模拟了“智慧交通”“智慧旅游”“城市管理”3个背景下的多个不同应用场景，并以项目任务的方式分别设计了不同的项目和任务模块。项目 1介绍的是城市大脑和城市大脑平台的基础知识。项目 2在“非代码实现”的两个应用场景下，从数据预处理到二分类算法搭建，讲述了阿里云机器学习平台 PAI中 PAI-Studio可视化建模平台的使用。项目 3和项目 4通过火车站进站闸机项目和旅游景点人流车流检测项目的设计，讲述了城市卡口、闸机、人流车流类的人工智能应用实现。项目 5和项目 6通过公共区域行人密度检测和禁停区域车辆车流模型的设计及应用两个算法项目，讲述了人工智能算法模型搭建、训练和应用的完整过程。 本书可作为大中专院校计算机科学与技术专业、人工智能相关专业的教材，也可作为相关科研人员、人工智能爱好者的参考用书。
城市大脑平台应用与运维:微课版:中级 目录
项目1 认识城市大脑及城市大脑平台
任务1-1 认识阿里云城市大脑平台
任务1-1-1 了解城市大脑平台的架构
任务1-1-2 了解城市大脑平台中的智能引擎
任务1-1-3 了解城市大脑平台的应用场景
任务1-1-4 了解城市大脑平台的落地应用情况
任务1-2 了解阿里云视觉智能开放平台的能力
任务1-2-1 了解阿里云视觉智能开放平台的人脸人体识别能力
任务1-2-2 了解阿里云视觉智能开放平台的文字识别能力
任务1-2-3 了解阿里云视觉智能开放平台的目标检测能力
任务1-2-4 了解阿里云视觉智能开放平台的图像识别能力
项目总结
练习题
项目2 人工智能机器学习平台的使用
任务2-1 登录并使用PAI平台
任务2-2 使用PAI-Studio进行数据预处理——城市天气数据场景
任务2-2-1 进入PAI-Studio平台
任务2-2-2 在PAI-Studio平台创建新项目
任务2-2-3 在PAI-Studio平台创建数据源
任务2-2-4 使用PAI-Studio进行数据预处理
任务2-2-5 使用PAI-Studio进行数据分析及可视化
任务2-3 使用PAI-Studio进行算法模型训练——二分类算法实现
任务2-3-1 二分类模型数据源建立及类型转化
任务2-3-2 数据统计分析及可视化
任务2-3-3 二分类模型训练
任务2-3-4 二分类模型预测
任务2-3-5 二分类模型评估
项目总结
练习题
项目3 数据处理及人工智能应用的实现——以火车站进站闸机场景为例
任务3-1 火车站进站闸机数据的标注与预处理
任务3-1-1 对项目数据进行标注和预处理
任务3-1-2 通过创建OSS实例存储项目图片数据
任务3-2 为火车站进站闸机项目准备PAI-DSW开发环境
任务3-3 编写火车站进站闸机模型Python代码
任务3-3-1 编写Python代码导入包
任务3-3-2 编写Python代码定义项目变量
任务3-3-3 编写Python代码上传图片至OSS并获取URL
任务3-3-4 识别进站人员身份证、火车票以及是否佩戴口罩信息
任务3-3-5 对比进站人员人脸与身份证信息并判断是否开放闸机
项目总结
练习题
项目4 数据分析及人工智能应用的实现——以旅游景点人流车流检测场景为例
任务4-1 人流车流检测数据的清洗
任务4-2 为人流车流检测项目准备PAI-DSW平台环境
任务4-3 编写人流车流检测项目Python代码
任务4-3-1 编写Python代码导入包
任务4-3-2 编写Python代码定义项目变量
任务4-3-3 编写Python代码上传图片至OSS并获取URL
任务4-3-4 编写旅游景点人流量检测Python代码
任务4-3-5 编写旅游景点车流量检测Python代码
任务4-4 通过Excel和QuickBI进行检测数据的分析与可视化
任务4-4-1 通过Excel展示人流量检测结果
任务4-4-2 通过阿里云QuickBI展示车流量检测结果
项目总结
练习题
项目5 人工智能算法应用——以公共区域行人密度检测场景为例
任务5-1 对行人数据集进行标注
任务5-1-1 行人检测数据集的制作
任务5-1-2 行人检测数据集的标注
任务5-2 为公共区域行人密度检测项目准备Pycharm开发环境
任务5-2-1 项目运行环境准备
任务5-2-2 载入Python解释器
任务5-3 公共区域行人密度检测算法训练及应用
任务5-3-1 公共区域行人密度检测模型训练
任务5-3-2 公共区域行人密度检测模型预测
任务5-3-3 公共区域行人密度检测算法应用
项目总结
练习题
项目6 人工智能算法模型设计——以禁停区域车辆检测场景为例
任务6-1 对禁停区域车辆数据集进行标注
任务6-1-1 安装Labelme并进行数据标注
任务6-1-2 禁停区域车辆检测项目数据集制作
任务6-2 为禁停区域车辆检测项目准备Pycharm开发环境
任务6-2-1 项目运行环境准备
任务6-2-2 在Pycharm中载入解释器
任务6-3 禁停区域车辆检测算法的设计及应用
任务6-3-1 禁停区域车辆检测模型算法设计
任务6-3-2 禁停区域车辆检测算法应用
项目总结
练习题
附录1 子账户的创建及登录
附录2 登录阿里云PAI平台
附录3 登录OSS管理控制台
附录4 阿里云PAI平台实验准备
附录5 PAI-DSW对访问实例的管理
附录6 图像数据预处理相关方法
参考文献
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城市大脑平台应用与运维:微课版:中级 作者简介
阿里云计算有限公司,阿里云创立于2009年，为阿里巴巴集团的数字技术与智能骨干业务，向全球客户提供全方位云服务，包括弹性计算、数据库、存储、网络虚拟化服务、大规模计算、安全、管理和应用服务、大数据分析、机器学习平台以及物联网服务。IDC的资料显示，按2019年收入计算，阿里云是中国领先的公有云服务（包括PaaS和IaaS服务）提供商。而根据Gartner于2020年4月的报告提供的数据，按2019年收入计算，阿里巴巴集团是世界排名第三、亚太地区排名第一的基础设施即服务提供商。
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