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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
ISBN：
978-7-04-063173-9
版面字数：
420.000千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
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。

  • 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）

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