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内容大纲
本书是人工智能技术应用专业的基础教材,以简单且生活化的实训案例为载体,讲解人工智能算法的基本原理,降低学习门槛。本书内容包括Python篇、机器学习篇、深度学习篇、计算机视觉篇以及自然语言处理篇。Python篇通过实训案例,让读者认识并掌握Python编程语言的基础。机器学习篇通过实训案例,让读者认识机器学习经典算法的基本原理和简单应用。深度学习篇通过实训案例,让读者了解多种神经网络模型的原理及其在生活场景中的运用。计算机视觉篇通过实训案例,让读者了解人工智能算法在计算机视觉领域的典型应用。自然语言处理篇通过实训案例,让读者了解人工智能算法在自然语言领域的典型应用。本书适合对人工智能感兴趣的在校学生、社会工作者以及其他零基础的读者,通过体验书中关于人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的案例,可以逐渐对人工智能有所认知,并具备初步的实践能力。 -
作者介绍
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目录
单元一 Python篇 与机器沟通
1.1 Python的历史
1.2 Python的作用
1.2.1 Web应用开发
1.2.2 自动化运维
1.2.3 人工智能领域
1.2.4 网络爬虫
1.2.5 科学计算
1.2.6 游戏开发
1.3 Python的设计哲学
1.4 Python的特点
1.5 学习计划
实训案例1 Python“读心术”
实训案例2 “读心术”进阶
实训案例3 像搭积木一样学函数
实训案例4 汉诺塔小游戏
实训案例5 科学计算与可视化
单元二 机器学习篇 让机器能决策
2.1 机器学习
2.2 机器学习应用
2.3 机器学习方法
2.3.1 学习方式
2.3.2 学习任务
2.4 机器学习算法
2.4.1 回归
2.4.2 分类
2.4.3 聚类
实训案例1 预知未来牛肉价格
实训案例2 我来帮你挑草莓
实训案例3 远离疾病早预防
实训案例4 这位顾客可不可能点可乐
实训案例5 近朱者赤近墨者黑
单元三 深度学习篇 让机器会思考
3.1 浅层学习和深度学习
3.2 人脑视觉机理
3.3 深度学习与神经网络
实训案例1 全连接神经网络——猜数字益智游戏
实训案例2 卷积神经网络——你是我的眼
实训案例3 卷积神经网络——播下“智能”的种子
实训案例4 循环神经网络——鸡蛋应该放在几个篮子里
实训案例5 生成对抗网络——神奇的画笔
单元四 计算机视觉篇 让机器看得见
4.1 计算机视觉概述
4.1.1 人脸识别
4.1.2 多目标跟踪
4.1.3 图像分割
4.1.4 风格迁移
4.2 计算机视觉与数字图像处理
4.2.1 计算机视觉
4.2.2 数字图像处理
4.3 人类眼中的世界
4.4 计算机眼中的世界
4.5 计算机视觉发展的主要阶段
4.5.1 马尔计算视觉
4.5.2 主动视觉
4.5.3 多视几何和分层三维重建
4.5.4 基于学习的视觉
4.6 计算机视觉发展趋势
实训案例1 超有意思的图像世界
实训案例2 计算机视觉造物
实训案例3 一键捕捉你的笑脸
实训案例4 众里寻他一目了然
实训案例5 只需你看一眼
单元五 自然语言处理篇 让机器读得懂
5.1 自然语言处理概述
5.2 自然语言处理的核心任务和难点
5.3 自然语言处理的典型应用
5.4 自然语言处理技术
5.4.1 基础技术
5.4.2 核心技术
5.4.3 NLP+高端技术
实训案例1 一张图知你所云
实训案例2 词以类聚
实训案例3 一键合成有声音的文字
实训案例4 你说我写
实训案例5 您对商品满意吗
附录A 派Lab平台基本操作
A.1 平台简介
A.2 账号设置
A.2.1 用户登录
A.2.2 修改密码
A.2.3 绑定微信
A.3 个人版
A.3.1 平台课程
A.3.2 私有内容
A.3.3 课程学习
A.4 教育版
A.4.1 首页
A.4.2 教师中心-课程
A.5 个人概览
A.5.1 个人概览-教师
A.5.2 个人概览-普通用户
A.5.3 关闭实训环境
A.5.4 我的学习
A.5.5 个人设置
A.6 JupyterLab如何使用
A.6.1 文件夹区域
A.6.2 实训报告区域
A.6.3 环境信息区域
A.6.4 主界面操作区
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