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人工智能应用基础

中职精品工程_国规配套

作者:
贾艳光、李宗远
定价:
36.50 元
版面字数:
190千字
开本:
16开
装帧形式:
平装
页数:
暂无
最新
印次时间:
2026年01月
ISBN:
978-7-04-061321-6
物料号:
61321-00
出版时间:
2024-01-16
读者对象:
中等职业教育
一级分类:
计算机类
二级分类:
计算机应用/软件与信息服务/计算机速录/计算机与数码产品维修

为满足国家人才培养的需求,紧跟新技术发展趋势,并考虑到职业院校的现状,本书选取适合职业院校学生的人工智能相关教学内容,培养学生对人工智能技术的基本认知和实操能力。

本书第一部分以身边的人工智能开篇,选择贴近职业院校学生,贴近课堂,贴近学校的人工智能内容,通过三个项目让学生认识人工智能,体验人工智能技术;第二部分以人工智能历史和发展、人工智能和人类智能的关联、人工智能的生态圈为主题,让学生体验并参与人工智能技术的实践应用;第三部分从人工智能语音和图像识别、自然语言处理等方面带领学生深入人工智能技术在各个领域的应用,进行实际操作。一个项目重点解决一两个问题,难点分散,易于入门和自学。

本书适合作为职业院校人工智能专业,或电子与信息大类专业,以及相关专业与人工智能技术相关课程的教材,也可作为相关工程技术人员的参考书。

  • 目录
    • 前辅文
      • 第1篇 人工智能新时代
        • 项目1 探寻生活中的人工智能
          • 步入新知
            • 体验实践 人工智能创作
              • 任务1 体验人工智能诗词创作
                • 任务2 欣赏人工智能绘画
                  • 任务3 感受人工智能音乐
                  • 小结与测试
                  • 项目2 发现人工智能对行业的影响
                    • 步入新知
                      • 体验实践 人工智能识别
                        • 任务1 识别路面车辆
                          • 任务2 识别车架号码
                            • 任务3 实现会议语音转写
                            • 小结与测试
                            • 项目3 迎接人工智能带来的革新与挑战
                              • 步入新知
                                • 体验实践 维护智能仰卧起坐检测器
                                  • 任务1 分析项目情况
                                    • 任务2 采集视频数据
                                      • 任务3 数据处理流程
                                        • 任务4 进行数据标注
                                        • 小结与测试
                                      • 第2篇 人工智能的发展
                                        • 项目4 人工智能的峰与谷
                                          • 步入新知
                                            • 体验实践 “数字人播报”项目开发
                                              • 任务1 创建数字人
                                                • 任务2 优化播报效果
                                                • 小结与测试
                                                • 项目5 辨析人工智能与人类智能
                                                  • 步入新知
                                                    • 体验实践 “故宫百科机器人”项目开发
                                                      • 任务1 环境准备
                                                        • 任务2 配置机器人
                                                          • 任务3 调用机器人实现问答
                                                          • 小结与测试
                                                          • 项目6 人工智能的生态圈
                                                            • 步入新知
                                                              • 体验实践 “水稻叶片病害诊断”项目开发
                                                                • 任务1 准备软件、硬件和数据
                                                                  • 任务2 训练模型
                                                                    • 任务3 测试模型
                                                                      • 任务4 部署智能硬件
                                                                      • 小结与测试
                                                                    • 第3篇 人工智能赋能
                                                                      • 项目7 人工智能怎么“能”—深度学习来了
                                                                        • 步入新知
                                                                          • 体验实践 可视化神经网络搭建
                                                                            • 任务1 基于单神经元执行简单分类问题
                                                                              • 任务2 添加隐藏层完成复杂分类问题
                                                                                • 任务3 优化神经网络结构完成复杂分类问题
                                                                                • 小结与测试
                                                                                • 项目8 图像识别—机器能看见
                                                                                  • 步入新知
                                                                                    • 体验实践 “智能交通信号灯检测”项目开发
                                                                                      • 任务1 采集数据
                                                                                        • 任务2 标注数据
                                                                                          • 任务3 训练模型
                                                                                            • 任务4 校验模型
                                                                                            • 小结与测试
                                                                                            • 项目9 自然语言处理—机器能理解
                                                                                              • 步入新知
                                                                                                • 体验实践 “书籍评论分类”项目开发
                                                                                                  • 任务1 准备数据
                                                                                                    • 任务2 训练模型
                                                                                                      • 任务3 校验模型
                                                                                                      • 小结与测试
                                                                                                      • 项目10 智能语音技术—机器能交流
                                                                                                        • 步入新知
                                                                                                          • 体验实践 “民族乐器识别”项目开发
                                                                                                            • 任务1 准备数据
                                                                                                              • 任务2 训练模型
                                                                                                                • 任务3 校验模型
                                                                                                                • 小结与测试
                                                                                                            课程网址: null

                                                                                                            相关图书