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人工智能应用导论
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人工智能应用导论

作者：曾文权，哈雯，杨忠明主编
出版社：西安电子科技大学出版社出版时间：2023-03-01
开本： 26cm 页数： 238页
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人工智能应用导论 版权信息

人工智能应用导论 内容简介

本书采用模块化、项目化、实验手册式、思政融入的设计思路，整体分为AI概述、会听会说、会看和会推理四大模块，共9个项目。模块一为AI概述。首先介绍了人工智能发展历程、现状及趋势，线上、线下体验典型应用场景；然后以人工智能三要素(数据、算力和算法)为主线展开介绍，围绕AI数据预处理、手势识别、云开发钢筋数量清点、房价预测、OCR识别等项目介绍相关知识技能。模块二为会听会说，围绕智能语音助理项目介绍语音处理的相关知识技能。模块三为会看，围绕智慧食堂场景下的菜品识别和刷脸结算两个项目，介绍计算机视觉的相关知识技能。模块四为会推理，围绕智慧影院场景下电影影评情感分析项目介绍自然语言处理的相关知识技能，围绕影院会员社交网络分析项目介绍图神经网络的相关知识技能。
本书采用“点线面”三维课程思政设计模式，在各个项目实践中融入新时代中国特色社会主义思想和党的二十大精神。本书配有丰富生动的信息化资源，除了常规的学习资料、源代码，还提供了许多线上微课、动画、案例体验等。读者可以登录https://icve-mooc.icve.com.cn/cms/courseDetails/index.htm?classId=8418f17bd2284619bf29c1f45288443a或者通过手机微信扫描右侧的二维码，加入线上课程学习。线上课程提供丰富的学习、教学资源，读者还可以通过其中的“AI数字体验中心”沉浸式体验AI场景。本书采用模块化、项目化、实验手册式、思政融入的设计思路，整体分为AI概述、会听会说、会看和会推理四大模块，共9个项目。模块一为AI概述。首先介绍了人工智能发展历程、现状及趋势，线上、线下体验典型应用场景；然后以人工智能三要素(数据、算力和算法)为主线展开介绍，围绕AI数据预处理、手势识别、云开发钢筋数量清点、房价预测、OCR识别等项目介绍相关知识技能。模块二为会听会说，围绕智能语音助理项目介绍语音处理的相关知识技能。模块三为会看，围绕智慧食堂场景下的菜品识别和刷脸结算两个项目，介绍计算机视觉的相关知识技能。模块四为会推理，围绕智慧影院场景下电影影评情感分析项目介绍自然语言处理的相关知识技能，围绕影院会员社交网络分析项目介绍图神经网络的相关知识技能。
本书采用“点线面”三维课程思政设计模式，在各个项目实践中融入新时代中国特色社会主义思想和党的二十大精神。本书配有丰富生动的信息化资源，除了常规的学习资料、源代码，还提供了许多线上微课、动画、案例体验等。读者可以登录https://icve-mooc.icve.com.cn/cms/courseDetails/index.htm?classId=8418f17bd2284619bf29c1f45288443a或者通过手机微信扫描右侧的二维码，加入线上课程学习。线上课程提供丰富的学习、教学资源，读者还可以通过其中的“AI数字体验中心”沉浸式体验AI场景。
本书具有广泛的适用性，可作为计算机与人工智能相关专业公共基础课程的教材，也可作为经济学、农学、医学、管理学等学科专业的信息技术素养类课程的教材。

人工智能应用导论 目录

模块一 AI 概 述 项目1 纵观 AI 的前世今生 ..............................2 教学导读 ...........................................................2 情景导入 ...........................................................3 知识技能 ...........................................................3 1.1 了解过去 ..............................................4 1.2 认识现在 ..............................................9 1.3 把握未来 ............................................11 项目实训 .........................................................14 任务一 智能制造案例体验 .....................15 任务二 智能商务案例体验 ...................17 任务三 智慧医疗案例体验 .....................19 任务四 智慧城市案例体验 .....................22 创新拓展 .........................................................24 弱人工智能到强人工智能之路 .................24 综合测评 .........................................................25 项目2 处理AI燃料——数据 .........................27 教学导读 .........................................................27 情景导入 .........................................................28 知识技能 .........................................................28 2.1 开放数据集 ........................................28 2.2 数据采集 ............................................33 2.3 数据清洗 ............................................33 2.4 数据标注 ............................................35 2.5 数据可视化 ........................................40 项目实训 .........................................................42 任务一 网络爬取图片 .............................42 任务二 图像场景分割标注 .....................44 任务三 数据可视化 .................................46 创新拓展 .........................................................49 数据助力人工智能成为经济增长的 新引擎.................................................49 综合测评 .........................................................49 项目3 认识AI动力——算力 .........................51 教学导读 .........................................................51 情景导入 .........................................................52 知识技能 .........................................................53 3.1 云计算 ................................................53 3.2 边缘计算 ............................................57 项目实训 .........................................................60 任务一 华为云工地钢筋数量清点 .........61 任务二 HiLens Kit手势识别 ..................64 创新拓展 .........................................................70 云平台——新的垂直化人工智能 解决方案.............................................70 综合测评 .........................................................71 项目4 了解AI大脑——算法 .........................72 教学导读 .........................................................72 情景导入 .........................................................73 知识技能 ........................................................75 4.1 机器学习的基本原理 ........................75 4.2 线性回归算法 ....................................77 4.3 损失函数 ............................................77 4.4 深度学习的基本原理 ........................78 4.5 深度神经网络 ....................................80 4.6 卷积神经网络 ....................................81 4.7 循环神经网络 ....................................82 4.8 对抗生成网络 ....................................82 4.9 强化学习 ............................................83 4.10 深度学习框架 ..................................84 项目实训 .........................................................85 任务一 房价预测 .....................................85 任务二 文字识别(OCR) .......................101 任务三 Flippy Bird游戏 .......................110 创新拓展 .......................................................118 多模态人工智能的崛起 ...........................118 综合测评 .......................................................120 项目5 智能语音助理——语音处理.............122 教学导读 .......................................................122 情景导入 .......................................................123 知识技能 ......................................................124 5.1 语音助手技术架构 ..........................124 5.2 语音识别定义及历史 ......................125 5.3 语音识别技术度量标准 ..................126 5.4 语音识别技术应用限制与 影响因素 ..........................................127 5.5 语音识别技术原理 ..........................127 5.6 语音合成定义与基本原理 ..............131 5.7 语音处理人工智能云平台 ..............132 项目实训 .......................................................133 任务一 录音与播放 ...............................134 任务二 语音识别 ...................................136 任务三 语音合成 ...................................139 任务四 实现语音助手 ...........................140 创新拓展 .......................................................143 AI虚拟人物语音实时互动......................143 综合测评 .......................................................143 项目6 食堂菜品识别——计算机视觉 .......146 教学导读 .......................................................146 情景导入 .......................................................147 知识技能 .......................................................147 6.1 计算机如何看世界 ..........................147 6.2 计算机视觉应用开发步骤 ..............149 6.3 计算机视觉解决的基本问题 ..........149 6.4 深度学习框架TensorFlow ..............151 6.5 Keras实现基本图像分类 ...............152 6.6 基于CNN的CIFAR10图像分类 ..154 6.7 OpenCV基础...................................156 项目实训 .......................................................157 任务一 下载并创建数据集 ...................157 任务二 数据预处理 ...............................158 任务三 构建模型 ...................................159 任务四 训练模型 ...................................160 任务五 调用模型 ...................................160 创新拓展 .......................................................164 “拿了就走”的购物新体验 ...................164 综合测评 .......................................................165 项目7 食堂刷脸结算——计算机视觉 ........166 教学导读 .......................................................166 情景导入 .......................................................167 知识技能 ......................................................168 7.1 食堂刷脸结算系统架构 .................168 7.2 人脸检测原理 ..................................168 7.3 人脸识别发展历程 ..........................169 7.4 人脸识别原理 ..................................170 7.5 摄像头控制方法 ..............................170 7.6 识别结果可视化 ..............................172 项目实训 .......................................................176 任务一 人脸采集 ...................................176 任务二 人脸检测 ...................................177 任务三 数据预处理 ...............................179 任务四 构建模型 ...................................181 任务五 训练评估模型 ...........................183 任务六 动态人脸识别 ...........................184 创新拓展 .......................................................188 二维到三维——计算机视觉的 第四次革命.......................................188 综合测评 .......................................................189 项目8 电影影评情感分析——自然语言处理 ............................................................192 教学导读 .......................................................192 情景导入 .......................................................193 知识技能 .......................................................194 8.1 四个挑战 ..........................................194 8.2 词法分析 ..........................................195 8.3 句法分析 ..........................................197 8.4 语义分析 ..........................................198 8.5 词语的表示 ......................................199 8.6 句子的表示 ......................................204 8.7 词向量的获取 ..................................205 项目实训 .......................................................206 任务一 下载数据集和预训练词向量 ...207 任务二 初始化运行环境和模型参数 ...208 任务三 加载数据集 ...............................208 任务四 加载预训练词向量及权重 .......211 任务五 构建模型 ...................................211 任务六 训练模型 ...................................213 任务七 评估模型 ...................................216 任务八 调用模型 ...................................216 创新拓展 .......................................................218 大型语言模型——定义交互式人工 智能的下一个浪潮...........................218 综合测评 .......................................................219 项目9 影院会员社交网络分析——图神经网络 .............................................................221 教学导读 .......................................................221 情景导入 .......................................................222 知识技能 .......................................................222 9.1 社交网络的衡量指标 ......................222 9.2 图神经网络及DGL框架................223 项目实训 .......................................................224 任务一 构建数据集及创建图 ...............225 任务二 初始化节点特征 .......................226 任务三 构建GCN预测模型 ................226 任务四 数据预处理 ...............................227 任务五 训练模型 ...................................227 任务六 结果可视化 ...............................227 创新拓展 .......................................................230 基于知识图谱的问答系统 .......................230 综合测评 .......................................................231 附录 项目实训环境安装与使用说明............232 参考文献............................................................238
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