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人工智能基础及应用

样章
作者：
主编 刘丽 孙洪峰 副主编 赵陈粟 张美佳 胡宝芳 刘倩
定价：
39.00 元
版面字数：
420千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
1899年
ISBN：
978-7-04-063173-9
物料号：
63173-00
出版时间：
2024-10-11
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机基础课程
三级分类：
大学计算机基础

本书立足新文科数字化转型的迫切需求，是面向应用型本科高校和高等职业院校的人工智能通识课教材。本书以人工智能基本素养和应用能力培育为目标，理论与实践相结合，注重科学性、普适性、应用性和趣味性，尽量避免晦涩的专业术语对阅读理解的影响。

全书内容组织为理论篇、应用篇和实验篇三大部分，包括人工智能概述、人工智能编程基础、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、数据工程、人工智能发展探寻及实验案例。本书内容广泛且丰富，深度上循序渐进，书中数十个精心筛选的实验案例，可根据需要灵活选用。

本书还配有多种类型的多媒体资源，如微视频、实验源代码、教学课件、教学大纲等。

  • 目录
    • 前辅文
      • 理论篇
        • 第1章 人工智能概述
          • 1.1 什么是人工智能
            • 1.1.1 人工智能的概念
              • 1.1.2 图灵测试和中文屋子
                • 1.1.3 关于智能的概念
                • 1.2 人工智能发展简史
                  • 1.2.1 起源期（20世纪50年代）
                    • 1.2.2 起步期（20世纪60年代）
                      • 1.2.3 低谷期（20世纪70至80年代）
                        • 1.2.4 复苏期（20世纪80年代至21世纪初）
                          • 1.2.5 加速期（21世纪初至2020年）
                            • 1.2.6 爆发期（2020年至今）
                            • 1.3 人工智能发展现状
                              • 1.3.1 人工智能的核心概念
                                • 1.3.2 人工智能的产业结构
                                  • 1.3.3 人工智能的发展方向
                                    • 1.3.4 人工智能的应用领域
                                    • 1.4 人工智能与机器学习
                                      • 1.4.1 机器学习的定义
                                        • 1.4.2 机器学习基本术语
                                          • 1.4.3 机器学习的类别
                                            • 1.4.4 机器学习的应用场景
                                            • 本章小结
                                            • 第2章 人工智能编程基础
                                              • 2.1 Python概述
                                                • 2.1.1 Python的发展历程
                                                  • 2.1.2 Python语言的特点
                                                    • 2.1.3 Python应用领域
                                                    • 2.2 Python环境的安装和配置
                                                      • 2.2.1 下载Python
                                                        • 2.2.2 安装Python
                                                          • 2.2.3 安装PyCharm
                                                            • 2.2.4 创建第一个PyCharm程序
                                                            • 2.3 Python基本数据类型
                                                              • 2.3.1 变量和数据类型
                                                                • 2.3.2 标识符和关键字
                                                                  • 2.3.3 数值类型
                                                                    • 2.3.4 字符串
                                                                      • 2.3.5 基本输入输出函数
                                                                        • 2.3.6 Python语法特点
                                                                        • 2.4 运算符和表达式
                                                                          • 2.4.1 算术运算符
                                                                            • 2.4.2 赋值运算符
                                                                              • 2.4.3 比较运算符
                                                                                • 2.4.4 逻辑运算符
                                                                                  • 2.4.5 位运算符
                                                                                    • 2.4.6 身份运算符
                                                                                      • 2.4.7 成员运算符
                                                                                        • 2.4.8 运算符的优先级
                                                                                        • 2.5 控制结构
                                                                                          • 2.5.1 顺序结构
                                                                                            • 2.5.2 选择结构
                                                                                              • 2.5.3 循环结构
                                                                                              • 2.6 Python函数
                                                                                                • 2.6.1 函数的定义和调用
                                                                                                  • 2.6.2 函数的参数传递和返回值
                                                                                                    • 2.6.3 变量的作用域
                                                                                                      • 2.6.4 递归函数
                                                                                                      • 本章小结
                                                                                                    • 应用篇
                                                                                                      • 第3章 计算机视觉
                                                                                                        • 3.1 什么是计算机视觉
                                                                                                          • 3.2 图像的形成
                                                                                                            • 3.2.1 数字图像基础
                                                                                                              • 3.2.2 图像基本运算
                                                                                                                • 3.2.3 图像处理的目的
                                                                                                                  • 3.2.4 图像处理任务
                                                                                                                  • 3.3 传统图像识别方法
                                                                                                                    • 3.3.1 特征提取
                                                                                                                      • 3.3.2 分类识别
                                                                                                                      • 3.4 深度学习识别方法
                                                                                                                        • 3.4.1 基于深度学习的图像识别方法
                                                                                                                          • 3.4.2 基于深度学习的图像识别使用流程
                                                                                                                          • 3.5 计算机视觉其他应用领域
                                                                                                                            • 3.5.1 人脸识别与检测
                                                                                                                              • 3.5.2 医疗诊断
                                                                                                                                • 3.5.3 自动驾驶
                                                                                                                                • 本章小结
                                                                                                                                • 第4章 自然语言处理
                                                                                                                                  • 4.1 走进自然语言的世界
                                                                                                                                    • 4.2 语言模型
                                                                                                                                      • 4.2.1 语言模型的概念
                                                                                                                                        • 4.2.2 语言模型的建模方法
                                                                                                                                          • 4.2.3 n-gram模型
                                                                                                                                            • 4.2.4 模型评估与困惑
                                                                                                                                              • 4.2.5 语言模型的应用
                                                                                                                                              • 4.3 字模型与词模型
                                                                                                                                                • 4.3.1 字模型与词模型的比较
                                                                                                                                                  • 4.3.2 中文分词
                                                                                                                                                  • 4.4 向量表示
                                                                                                                                                    • 4.4.1 词向量
                                                                                                                                                      • 4.4.2 word2vec
                                                                                                                                                        • 4.4.3 词向量可视化
                                                                                                                                                        • 4.5 基于神经网络的自然语言处理
                                                                                                                                                          • 4.5.1 bigram模型
                                                                                                                                                            • 4.5.2 训练神经网络
                                                                                                                                                              • 4.5.3 基于神经网络的n-gram模型
                                                                                                                                                              • 本章小结
                                                                                                                                                              • 第5章 语音识别
                                                                                                                                                                • 5.1 什么是语音识别
                                                                                                                                                                  • 5.1.1 语音识别的基本原理
                                                                                                                                                                    • 5.1.2 语音识别系统的组成及工作流程
                                                                                                                                                                    • 5.2 语音特征
                                                                                                                                                                      • 5.2.1 语音信号的数字化
                                                                                                                                                                        • 5.2.2 特征提取
                                                                                                                                                                          • 5.2.3 频谱分析
                                                                                                                                                                            • 5.2.4 噪声去除
                                                                                                                                                                            • 5.3 语音识别方法
                                                                                                                                                                              • 5.3.1 声学模型：隐马尔可夫模型
                                                                                                                                                                                • 5.3.2 语言模型：n-gram模型
                                                                                                                                                                                  • 5.3.3 解码器：WFST模型
                                                                                                                                                                                  • 本章小结
                                                                                                                                                                                  • 第6章 数据工程
                                                                                                                                                                                    • 6.1 概述
                                                                                                                                                                                      • 6.1.1 认识数据
                                                                                                                                                                                        • 6.1.2 走进数据工程
                                                                                                                                                                                          • 6.1.3 Python数据分析常用模块
                                                                                                                                                                                          • 6.2 数据采集
                                                                                                                                                                                            • 6.2.1 数据来源
                                                                                                                                                                                              • 6.2.2 数据采集技术
                                                                                                                                                                                                • 6.2.3 网络爬虫Scrapy
                                                                                                                                                                                                • 6.3 数据预处理
                                                                                                                                                                                                  • 6.3.1 数据清洗
                                                                                                                                                                                                    • 6.3.2 数据集成
                                                                                                                                                                                                      • 6.3.3 pandas基础知识
                                                                                                                                                                                                        • 6.3.4 pandas数据预处理
                                                                                                                                                                                                        • 6.4 数据统计分析
                                                                                                                                                                                                          • 6.4.1 数据分析概述
                                                                                                                                                                                                            • 6.4.2 常见数据统计指标
                                                                                                                                                                                                              • 6.4.3 pandas统计分析
                                                                                                                                                                                                              • 6.5 数据可视化
                                                                                                                                                                                                                • 6.5.1 数据可视化概述
                                                                                                                                                                                                                  • 6.5.2 常见可视化图表类型
                                                                                                                                                                                                                    • 6.5.3 使用Matplotlib绘制图表
                                                                                                                                                                                                                    • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                    • 第7章 人工智能发展探寻
                                                                                                                                                                                                                      • 7.1 生成式人工智能
                                                                                                                                                                                                                        • 7.1.1 生成式人工智能的定义
                                                                                                                                                                                                                          • 7.1.2 生成式人工智能的工作原理
                                                                                                                                                                                                                            • 7.1.3 生成式人工智能能生成什么内容
                                                                                                                                                                                                                            • 7.2 通用人工智能
                                                                                                                                                                                                                              • 7.2.1 什么是通用人工智能
                                                                                                                                                                                                                                • 7.2.2 通用人工智能的潜在影响
                                                                                                                                                                                                                                • 7.3 人工智能伦理
                                                                                                                                                                                                                                  • 7.3.1 人工智能伦理的提出与发展
                                                                                                                                                                                                                                    • 7.3.2 人工智能伦理的典型案例及成因分析
                                                                                                                                                                                                                                      • 7.3.3 人工智能伦理的治理原则
                                                                                                                                                                                                                                        • 7.3.4 人工智能伦理的治理措施
                                                                                                                                                                                                                                        • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                      • 实验篇
                                                                                                                                                                                                                                        • 第8章 Python基础实验
                                                                                                                                                                                                                                          • 实验一 个人用户登录
                                                                                                                                                                                                                                            • 实验二 天天向上的力量
                                                                                                                                                                                                                                              • 实验三 银行金额大写汉字转换
                                                                                                                                                                                                                                              • 第9章 AI应用实验
                                                                                                                                                                                                                                                • 实验四 基于自然语言处理的文本纠错
                                                                                                                                                                                                                                                  • 实验五 文字识别——增值税发票识别
                                                                                                                                                                                                                                                    • 实验六 图像识别——场所识别
                                                                                                                                                                                                                                                      • 实验七 人脸识别——静默活体检测
                                                                                                                                                                                                                                                        • 实验八 使用语音识别技术实现语音听写
                                                                                                                                                                                                                                                        • 第10章 AI综合实验
                                                                                                                                                                                                                                                          • 实验九 电商产品评论数据情感分析与预测（上）
                                                                                                                                                                                                                                                            • 实验十 电商产品评论数据情感分析与预测（下）

                                                                                                                                                                                                                                                        相关图书

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                                                                                                                                                                                                                                                        暂无作者

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                                                                                                                                                                                                                                                        计算机应用基础上机实验与练习

                                                                                                                                                                                                                                                        陶增乐

                                                                                                                                                                                                                                                        7.80 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        计算机在化学化工中的应用

                                                                                                                                                                                                                                                        马江权 杨德明 龚方红

                                                                                                                                                                                                                                                        22.10 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础教程上机实习指导

                                                                                                                                                                                                                                                        周永恒

                                                                                                                                                                                                                                                        12.80 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础

                                                                                                                                                                                                                                                        何桥 朱丽莉

                                                                                                                                                                                                                                                        21.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        计算机软件技术基础（第3版）

                                                                                                                                                                                                                                                        麦中凡 苗明川 何玉洁

                                                                                                                                                                                                                                                        40.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础实验指导(第二版)

                                                                                                                                                                                                                                                        吴宏伟 梅险

                                                                                                                                                                                                                                                        14.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础(第二版)

                                                                                                                                                                                                                                                        吴宏伟 张殿龙

                                                                                                                                                                                                                                                        33.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        计算机文化基础

                                                                                                                                                                                                                                                        韩金仓

                                                                                                                                                                                                                                                        30.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        计算机应用基础(第3版)

                                                                                                                                                                                                                                                        刘瑞挺

                                                                                                                                                                                                                                                        32.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础上机实验指导与习题解答

                                                                                                                                                                                                                                                        李俊生 杨波 董德春 左国超 普玉凤 任友俊

                                                                                                                                                                                                                                                        23.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础实验教程

                                                                                                                                                                                                                                                        宋淑芝 侯锡铭

                                                                                                                                                                                                                                                        15.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础教程

                                                                                                                                                                                                                                                        王春红 张世民

                                                                                                                                                                                                                                                        29.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        高等学校计算机基础教学发展战略研究报告暨计算机基础课程教学基本要求

                                                                                                                                                                                                                                                        教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会

                                                                                                                                                                                                                                                        30.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                        高等学校计算机基础实验教学课程建设报告

                                                                                                                                                                                                                                                        项目组

                                                                                                                                                                                                                                                        68.00 元 收藏