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图文详情
- ISBN:9787030745576
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:26cm
- 页数:181页
- 出版时间:2023-02-01
- 条形码:9787030745576 ; 978-7-03-074557-6
内容简介
本书首先通过图文、视频等方式带领读者体验身边的人工智能技术应用,使读者初步了解人工智能,然后引领读者认识人工智能关键技术及应用,并使用手机APP实际操作不同领域(如设备故障智能排查、刷脸支付、拍照视物、同声翻译、导航路径规划等)中人工智能的应用,以加深对人工智能知识的理解。本书的主要内容包括体验与认识身边的人工智能技术应用、初识人工智能、初探知识工程、揭秘智慧搜索、触摸机器学习、探查计算机视觉、聆听智慧语音、畅想人工智能的未来8个循序渐进的项目,采用项目导向、任务驱动、理实结合的教学模式。
目录
项目1 认识与体验身边的人工智能技术应用
1.1 项目描述
1.2 知识准备
1.2.1 体验人工智能技术在智慧医疗领域的应用
1. 智慧医院系统
2. 区域卫生系统
3. 家庭健康系统
1.2.2 体验人工智能技术在智能出行领域的应用
1. 智能交通系统
2. 电子地图
1.2.3 体验人工智能技术在智能制造领域的应用
1. 智能制造的关键技术
2. 智能制造系统
1.2.4 体验人工智能技术在智慧农业领域的应用
1. 智慧农业的关键技术
2. 数字农业基础设施建设
3. 智能农业装备
1.2.5 体验人工智能技术在智慧商业领域的应用
1. 商品识别
2. 商品流通
3. 网上购物
4. 支付方式
1.3 项目实施
1.3.1 案例鉴赏:人工智能技术在智慧医疗领域的应用案例
1. 语音电子病历
2. 影像诊断
3. 医疗机器人
4. 健康管理
5. 药物研发
1.3.2 案例鉴赏:人工智能技术在智能出行领域的应用案例
1. 自动驾驶/辅助驾驶汽车
2. 智能交通机器人
3. 智能交通监控系统
4. 智能出行决策平台
1.3.3 案例鉴赏:人工智能技术在智能制造领域的应用案例
1. 智能分拣
2. 生产设备健康管理
3. 产品及零部件表面缺陷检测
4. 智能决策
5. 数字孪生
6. 云计算与边缘计算
1.3.4 案例鉴赏:人工智能技术在智慧农业领域的应用案例
1. 智慧种植业
2. 智慧林业
3. 智慧畜牧业
4. 智慧渔业
1.3.5 案例鉴赏:人工智能技术在智慧商业领域的应用案例
1. 智能客服机器人
2. 刷脸支付
3. 无人仓
思政苑
讨论与思考
项目2 初识人工智能
2.1 项目描述
2.2 知识准备
2.2.1 人工智能溯源与发展史
1. 起源(1956~1964年)
2. **次寒冬(1965~1979年)
3. 繁荣后再一次寒冬(1980~1988年)
4. **次算力和算法爆发(1989~2005年)
5. 三驾马车聚齐:人工智能发展进入快车道(2006~2021年)
2.2.2 人工智能层次
1. 人工智能发展层次
2. 人工智能程度划分
2.2.3 人工智能与计算机科学
1. 人工智能的定义
2. 人工智能研究学派和研究领域划分
3. 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系
2.2.4 人工智能技术前沿概述
1. 生成式人工智能
2. 小而宽数据
3. 神经形态硬件
4. 智能机器人
2.3 项目实施
案例鉴赏:原始社会到信息社会的变迁
1. 石器时代
2. 青铜器时代
3. 铁器时代
4. 蒸汽时代
5. 电气时代
6. 信息化时代
思政苑
讨论与思考
项目3 初探知识工程
3.1 项目描述
3.2 知识准备
3.2.1 知识概述
3.2.2 知识工程概述
3.2.3 知识的表示
1. 命题和谓词逻辑
2. 产生式
3. 知识图谱
3.3 项目实施
3.3.1 案例鉴赏:智慧医疗领域的智能导诊
3.3.2 训练实操:设备故障智能排查
思政苑
讨论与思考
项目4 揭秘智慧搜索
4.1 项目描述
4.2 知识准备
4.2.1 搜索技术简介
4.2.2 盲目搜索
1. 宽度优先搜索
2. 深度优先搜索
4.2.3 启发式搜索
1. 贪婪*佳优先搜索算法
2. A*搜索算法
3. 爬山算法
4. 模拟退火算法
5. 蒙特卡洛树搜索算法
4.2.4 搜索技术应用——移动机器人路径规划
4.3 项目实施
4.3.1 案例鉴赏:智能出行领域的电子地图
4.3.2 训练实操:基于智慧搜索的导航路径规划
1. 智能路径规划
2. 设置途经点
思政苑
讨论与思考
项目5 初见机器学习
5.1 项目描述
5.2 知识准备
5.2.1 机器学习简介
5.2.2 机器学习算法
1. 监督学习
2. 无监督学习
3. 弱监督学习
4. 强化学习
5.2.3 机器学习应用流程
5.2.4 深度学习
5.3 项目实施
5.3.1 案例鉴赏:应用于智能制造中的机器学习
1. 机器学习在数字孪生技术领域的应用
2. 机器学习在边缘计算领域的应用
3. 机器学习在预测性维护领域的应用
4. 机器学习在生产排产智能化领域的应用
5. 机器学习在机器翻译领域的应用
5.3.2 训练实操:基于机器学习的文本情感分类和多语种文本拍照翻译应用
1. 使用微信公众号实现短文本情感分类
2. 使用基于机器学习的翻译软件实现多语种文本拍照翻译
思政苑
讨论与思考
项目6 探查计算机视觉
6.1 项目描述
6.2 知识准备
6.2.1 计算机视觉简介
1. 计算机视觉的发展历程
2. 中国计算机视觉行业发展现状与未来展望
6.2.2 计算机视觉典型应用
1. 计算机视觉在工业场景中的应用
2. 计算机视觉在身份验证场景中的应用
3. 计算机视觉
1.1 项目描述
1.2 知识准备
1.2.1 体验人工智能技术在智慧医疗领域的应用
1. 智慧医院系统
2. 区域卫生系统
3. 家庭健康系统
1.2.2 体验人工智能技术在智能出行领域的应用
1. 智能交通系统
2. 电子地图
1.2.3 体验人工智能技术在智能制造领域的应用
1. 智能制造的关键技术
2. 智能制造系统
1.2.4 体验人工智能技术在智慧农业领域的应用
1. 智慧农业的关键技术
2. 数字农业基础设施建设
3. 智能农业装备
1.2.5 体验人工智能技术在智慧商业领域的应用
1. 商品识别
2. 商品流通
3. 网上购物
4. 支付方式
1.3 项目实施
1.3.1 案例鉴赏:人工智能技术在智慧医疗领域的应用案例
1. 语音电子病历
2. 影像诊断
3. 医疗机器人
4. 健康管理
5. 药物研发
1.3.2 案例鉴赏:人工智能技术在智能出行领域的应用案例
1. 自动驾驶/辅助驾驶汽车
2. 智能交通机器人
3. 智能交通监控系统
4. 智能出行决策平台
1.3.3 案例鉴赏:人工智能技术在智能制造领域的应用案例
1. 智能分拣
2. 生产设备健康管理
3. 产品及零部件表面缺陷检测
4. 智能决策
5. 数字孪生
6. 云计算与边缘计算
1.3.4 案例鉴赏:人工智能技术在智慧农业领域的应用案例
1. 智慧种植业
2. 智慧林业
3. 智慧畜牧业
4. 智慧渔业
1.3.5 案例鉴赏:人工智能技术在智慧商业领域的应用案例
1. 智能客服机器人
2. 刷脸支付
3. 无人仓
思政苑
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项目2 初识人工智能
2.1 项目描述
2.2 知识准备
2.2.1 人工智能溯源与发展史
1. 起源(1956~1964年)
2. **次寒冬(1965~1979年)
3. 繁荣后再一次寒冬(1980~1988年)
4. **次算力和算法爆发(1989~2005年)
5. 三驾马车聚齐:人工智能发展进入快车道(2006~2021年)
2.2.2 人工智能层次
1. 人工智能发展层次
2. 人工智能程度划分
2.2.3 人工智能与计算机科学
1. 人工智能的定义
2. 人工智能研究学派和研究领域划分
3. 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系
2.2.4 人工智能技术前沿概述
1. 生成式人工智能
2. 小而宽数据
3. 神经形态硬件
4. 智能机器人
2.3 项目实施
案例鉴赏:原始社会到信息社会的变迁
1. 石器时代
2. 青铜器时代
3. 铁器时代
4. 蒸汽时代
5. 电气时代
6. 信息化时代
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讨论与思考
项目3 初探知识工程
3.1 项目描述
3.2 知识准备
3.2.1 知识概述
3.2.2 知识工程概述
3.2.3 知识的表示
1. 命题和谓词逻辑
2. 产生式
3. 知识图谱
3.3 项目实施
3.3.1 案例鉴赏:智慧医疗领域的智能导诊
3.3.2 训练实操:设备故障智能排查
思政苑
讨论与思考
项目4 揭秘智慧搜索
4.1 项目描述
4.2 知识准备
4.2.1 搜索技术简介
4.2.2 盲目搜索
1. 宽度优先搜索
2. 深度优先搜索
4.2.3 启发式搜索
1. 贪婪*佳优先搜索算法
2. A*搜索算法
3. 爬山算法
4. 模拟退火算法
5. 蒙特卡洛树搜索算法
4.2.4 搜索技术应用——移动机器人路径规划
4.3 项目实施
4.3.1 案例鉴赏:智能出行领域的电子地图
4.3.2 训练实操:基于智慧搜索的导航路径规划
1. 智能路径规划
2. 设置途经点
思政苑
讨论与思考
项目5 初见机器学习
5.1 项目描述
5.2 知识准备
5.2.1 机器学习简介
5.2.2 机器学习算法
1. 监督学习
2. 无监督学习
3. 弱监督学习
4. 强化学习
5.2.3 机器学习应用流程
5.2.4 深度学习
5.3 项目实施
5.3.1 案例鉴赏:应用于智能制造中的机器学习
1. 机器学习在数字孪生技术领域的应用
2. 机器学习在边缘计算领域的应用
3. 机器学习在预测性维护领域的应用
4. 机器学习在生产排产智能化领域的应用
5. 机器学习在机器翻译领域的应用
5.3.2 训练实操:基于机器学习的文本情感分类和多语种文本拍照翻译应用
1. 使用微信公众号实现短文本情感分类
2. 使用基于机器学习的翻译软件实现多语种文本拍照翻译
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讨论与思考
项目6 探查计算机视觉
6.1 项目描述
6.2 知识准备
6.2.1 计算机视觉简介
1. 计算机视觉的发展历程
2. 中国计算机视觉行业发展现状与未来展望
6.2.2 计算机视觉典型应用
1. 计算机视觉在工业场景中的应用
2. 计算机视觉在身份验证场景中的应用
3. 计算机视觉
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