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智能软件开发——基于MindSpore框架

样章
作者：
张俊三 刘昕 董玉坤 宫文娟 编著
定价：
59.00元
ISBN：
978-7-04-064404-3
版面字数：
560.00千字
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：
2025-09-01
物料号：
64404-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机类专业核心课程

本书聚焦基于MindSpore智能计算框架的智能应用软件核心智能算法，按照“理论→案例→实践”的形式来进行组织，简要介绍了机器学习、深度学习相关算法的原理，讲解MindSpore框架的安装、部署、推理等使用流程，重点围绕基于MindSpore框架在图像分类、图像分割、目标检测、文本分类、情感分析、推荐系统等领域的典型应用，对模型原理、实例操作流程进行了详细的阐述。同时，本书案例除了使用通用数据集外，还提供并使用石油生产场景中数字岩心图像分割、储层物性参数分类、油田安全生产目标检测等案例的数据集和实例操作流程。

本书可作为高等学校计算机或人工智能相关课程教材，亦可作为MindSpore全场景AI框架学习者的参考读物。

  • 前辅文
  • 第1章 绪论
    • 1.1 引言
    • 1.2 智能软件简介
      • 1.2.1 智能软件定义
      • 1.2.2 智能软件与传统软件的区别
      • 1.2.3 智能软件的类型
      • 1.2.4 智能软件应用领域
    • 1.3 MindSpore介绍
      • 1.3.1 智能软件与深度学习
      • 1.3.2 MindSpore框架简介
      • 1.3.3 安装说明
      • 1.3.4 张量
      • 1.3.5 数据集
      • 1.3.6 数据变换
      • 1.3.7 网络构建
      • 1.3.8 模型训练
      • 1.3.9 保存与加载
      • 1.3.10 操作演示示例
    • 1.4 数据集简介
      • 1.4.1 通用数据集
      • 1.4.2 石油领域数据集
    • 本章小结
    • 思考题
  • 第2章 机器学习简介
    • 2.1 机器学习基础知识
      • 2.1.1 基本概念
      • 2.1.2 机器学习的分类
      • 2.1.3 机器学习模型的评价指标
    • 2.2 有监督学习
      • 2.2.1 贝叶斯分类
      • 2.2.2 决策树与随机森林
      • 2.2.3 支持向量机
      • 2.2.4 线性回归
    • 2.3 无监督学习
      • 2.3.1 聚类
      • 2.3.2 主成分分析
    • 2.4 半监督学习
      • 2.4.1 生成式方法
      • 2.4.2 半监督SVM
      • 2.4.3 图半监督学习
      • 2.4.4 基于分歧的方法
    • 2.5 强化学习
    • 本章小结
    • 思考题
    • 参考文献
  • 第3章 深度学习简介
    • 3.1 人工神经网络
      • 3.1.1 基础概念
      • 3.1.2 前馈型神经网络
      • 3.1.3 反馈型神经网络
    • 3.2 卷积神经网络
      • 3.2.1 模型原理
      • 3.2.2 模型实现
    • 3.3 循环神经网络
      • 3.3.1 模型原理
      • 3.3.2 模型实现
    • 3.4 图神经网络
      • 3.4.1 模型原理
      • 3.4.2 模型实现
    • 本章小结
    • 思考题
    • 参考文献
  • 第4章 图像分类
    • 4.1 概述
    • 4.2 图像分类任务的种类
      • 4.2.1 单标签图像分类
      • 4.2.2 多标签图像分类
    • 4.3 图像分类的发展
    • 4.4 图像分类算法
      • 4.4.1 基于词袋的图像分类方法
      • 4.4.2 基于深度学习的图像分类方法
    • 4.5 应用案例：手写字体识别
      • 4.5.1 场景描述
      • 4.5.2 基于LeNet的手写字体识别
    • 4.6 应用案例：储层物性参数分类
      • 4.6.1 场景描述
      • 4.6.2 基于GoogLeNet的储层物性参数分类
      • 4.6.3 模型搭建
    • 思考题
  • 第5章 图像分割
    • 5.1 概述
    • 5.2 常用图像分割方法
      • 5.2.1 基于聚类的分割方法
      • 5.2.2 基于边缘的分割方法
      • 5.2.3 基于区域的分割方法
      • 5.2.4 基于图论的分割方法
      • 5.2.5 基于深度学习的分割方法
    • 5.3 应用案例：U-Net语义分割
      • 5.3.1 场景描述
      • 5.3.2 U-Net语义分割实现
    • 5.4 应用案例：数字岩心图像分割
      • 5.4.1 场景描述
      • 5.4.2 基于RefineNet的数字岩心图像分割
    • 思考题
  • 第6章 目标检测
    • 6.1 概述
    • 6.2 两阶段检测方法
      • 6.2.1 Region-CNN
      • 6.2.2 Faster-RCNN
    • 6.3 单阶段检测方法
      • 6.3.1 YOLO
      • 6.3.2 SSD
    • 6.4 应用案例：行人检测
      • 6.4.1 场景描述
      • 6.4.2 基于Faster-RCNN的行人检测
    • 6.5 应用案例：油田安全生产
      • 6.5.1 场景描述
      • 6.5.2 基于YOLOv5的油田安全生产目标检测
    • 本章小结
    • 思考题
    • 参考文献
  • 第7章 文本分类
    • 7.1 概述
      • 7.1.1 文本分类技术原理
      • 7.1.2 自动文本分类方法
      • 7.1.3 文本分类的应用场景
    • 7.2 词向量技术
      • 7.2.1 离散表示
      • 7.2.2 Word2Vec
      • 7.2.3 GloVe
    • 7.3 常用模型
      • 7.3.1 FastText
      • 7.3.2 TextCNN
      • 7.3.3 TextRCNN
    • 7.4 应用案例：电影观众评论分类
      • 7.4.1 场景描述
      • 7.4.2 基于FastText的电影评论分析
      • 7.4.3 基于TextCNN的电影评论分析
    • 本章小结
    • 思考题
    • 参考文献
  • 第8章 情感分析
    • 8.1 概述
      • 8.1.1 情感分析简介
      • 8.1.2 情感分析方法
      • 8.1.3 情感分析应用
    • 8.2 常用模型
      • 8.2.1 LSTM
      • 8.2.2 Transformer
    • 8.3 应用案例：电影观众评论
      • 8.3.1 场景描述
      • 8.3.2 基于LSTM的电影评论分析
    • 8.4 应用案例：用户对话情绪分析
      • 8.4.1 场景描述
      • 8.4.2 基于Transformer的用户对话情绪分析
    • 本章小结
    • 思考题
    • 参考文献
  • 第9章 推荐系统
    • 9.1 概述
      • 9.1.1 推荐的发展
      • 9.1.2 推荐的种类
    • 9.2 常用模型
      • 9.2.1 DeepFM
      • 9.2.2 BGCF
      • 9.2.3 NCF
      • 9.2.4 Wide&Deep
    • 9.3 应用案例：点击率预估
      • 9.3.1 场景描述
      • 9.3.2 基于DeepFM的点击率预估
    • 9.4 应用案例：推荐系统
      • 9.4.1 场景描述
      • 9.4.2 基于NCF的推荐系统
    • 本章小结
    • 思考题
    • 参考文献

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