本书是“十四五”职业教育国家规划教材。
本书共5章，分别为走近人工智能、初识Python、让机器认识你、机器怎么学习、让机器听你指挥，涵盖人脸识别、语音识别、大语言模型与认知智能等内容。本书试图突破人工智能算法难以理解的难点，通过具象化的小任务实现做中学、做中教，注重人工智能技术的应用。
为方便教学，本书配套有演示文稿、操作演示、源代码等丰富的立体化教学资源，其中部分资源以二维码形式在书中呈现。
本书可作为职业本科、高等职业院校人工智能技术应用基础课程的教学用书，亦可作为相关从业人员的培训用书。
- 前辅文
- 第1章 走近人工智能
- 1.1 人工智能的概念
- 1.2 人工智能的发展历程
- 1.3 人工智能的分类
- 1.4 人工智能在产业的应用
- 1.5 人工智能四要素
- 1.6 如何开始你的学习
- 1.6.1 人工智能开源算法框架
- 1.6.2 人工智能开放平台
- 1.6.3 选择使用Python的原因
- 第2章 初识Python
- 2.1 超市记事本
- 2.1.1 Python环境的搭建
- 2.1.2 VS Code软件的安装与配置
- 2.1.3 Python与计算机的沟通方式
- 2.1.4 变量与标识符
- 2.1.5 常用的数据
- 2.1.6 Python的输出与输入
- 2.2 猜数字游戏
- 2.2.1 数据的判断
- 2.2.2 选择结构
- 2.2.3 循环结构
- 2.3 图书管理系统
- 2.4 搬运工
- 2.4.1 函数的概念
- 2.4.2 内置函数
- 2.4.3 自定义函数
- 2.4.4 类的基础知识
- 2.4.5 机械臂原理及使用
- 2.5 三层汉诺塔
- 第3章 让机器认识你
- 3.1 人脸识别
- 3.1.1 人脸识别概述
- 3.1.2 人脸识别原理
- 3.1.3 OpenCV库
- 3.1.4 Pillow库
- 3.1.5 NumPy库
- 3.2 包裹分拣
- 3.2.1 条形码
- 3.2.2 二维码
- 3.2.3 QRCode库
- 3.2.4 PyZBar库
- 3.2.5 二维码的生成与解码
- 第4章 机器怎么学习
- 4.1 看图识数字
- 4.1.1 机器学习
- 4.1.2 神经网络
- 4.1.3 字符识别
- 4.1.4 Matplotlib库
- 4.1.5 PyTorch库
- 4.1.6 数据集
- 4.2 垃圾分类
- 4.2.1 深度学习
- 4.2.2 卷积神经网络
- 4.2.3 YOLOv5目标检测模型
- 第5章 让机器听你指挥
- 5.1 智能语音助手
- 5.1.1 语音识别
- 5.1.2 语音合成
- 5.1.3 人工智能云平台
- 5.2 闻声起舞
- 5.2.1 自然语言处理的相关概念
- 5.2.2 自然语言处理应用场景
- 5.2.3 大语言模型
- 参考文献
