人工智能基礎教程

張紅 卞克

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2023-10-01
  • 定價: $389
  • 售價: 8.5$330
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 187
  • ISBN: 7115622736
  • ISBN-13: 9787115622730
  • 相關分類: Python程式語言Machine Learning
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人工智能基礎教程-preview-1

商品描述

本書由5個項目組成,內容包括人工智能概述、新一代信息技術的應用、人工智能之自動識別技術、人工智能之Python語言、人工智能之機器學習。本書系統闡述人工智能的基本原理、實現技術及應用,系統地反映國內外人工智能研究領域的進展和發展方向。

本書作為國家職業教育改革實施方案中倡導使用的新型活頁式教材,既可作為人工智能、信息處理、電氣自動化等相關專業的教材,也可作為從事電腦科學研究及開發、應用的教學和科研人員的參考書。

作者簡介

张红,山东省人工智能学会委员、山东省人工智能协会专家库专家、山东省“三八”红旗手、山东省“十佳百优”辅导员,现任德州职业技术学院现代信息技术教研室主任,已出版著作有《商务软件高级应用》、《顺信而为–干部信息化能力提升》、《Dreamweaver CC实例教程》等。

目錄大綱

項目一 人工智能概述 1

任務1.1 人工智能的概念、特徵 3

1.1.1 人工智能的概念 3

1.1.2 人工智能的特徵 5

任務1.2 人工智能的發展歷程 7

1.2.1 人工智能的發展史 7

1.2.2 人工智能的發展帶來的啟示 11

任務1.3 人工智能的研究目標和內容 12

1.3.1 人工智能的研究目標 12

1.3.2 人工智能的研究內容 13

任務1.4 人工智能產業的全球發展現狀與在我國的發展格局 15

1.4.1 全球人工智能產業的發展現狀 15

1.4.2 我國人工智能產業的發展格局 17

任務1.5 人工智能的發展趨勢 19

1.5.1 人工智能應用領域的發展趨勢 19

1.5.2 人工智能相關產業鏈的發展趨勢 21

實訓一 體驗人工智能技術 23

實訓二 分析人工智能發展圖譜的構建流程 24

實訓三 調研人工智能的應用 25

案例一 科幻電影中的人工智能 26

案例二 人工智能之圖像識別 27

習題 28

項目二 新一代信息技術的應用 31

任務2.1 虛擬現實技術 33

2.1.1 虛擬現實技術的概念 33

2.1.2 虛擬現實技術的發展 33

2.1.3 虛擬現實技術的特徵 34

2.1.4 虛擬現實技術的應用 34

任務2.2 物聯網 36

2.2.1 物聯網的概念 36

2.2.2 物聯網的發展 36

2.2.3 物聯網的關鍵技術 37

2.2.4 物聯網的應用 37

任務2.3 雲計算 40

2.3.1 雲計算的概念 40

2.3.2 雲計算的發展 40

2.3.3 雲計算的關鍵技術 41

2.3.4 雲計算的應用 42

任務2.4 大數據 44

2.4.1 大數據的概念 44

2.4.2 大數據的數據類型 45

2.4.3 大數據的意義 45

2.4.4 大數據的發展趨勢 46

任務2.5 5G 47

2.5.1 5G的概念 47

2.5.2 5G的特點 47

2.5.3 5G的關鍵技術 47

2.5.4 5G的應用 49

任務2.6 區塊鏈 50

2.6.1 區塊鏈的概念 51

2.6.2 區塊鏈的特徵 51

2.6.3 區塊鏈的核心技術 51

2.6.4 區塊鏈的應用 52

實訓一 使用百度指數功能獲得大數據信息 55

實訓二 調研並優化智慧校園 59

案例一 走進“雲”博物館 60

案例二 身邊的人工智能:智慧農業 62

習題 66

項目三 人工智能之自動識別技術 69

任務3.1 自動識別技術概述 71

3.1.1 自動識別技術的定義 72

3.1.2 自動識別技術的原理 72

任務3.2 自動識別技術的發展 73

3.2.1 自動識別技術的發展階段 73

3.2.2 自動識別技術的發展趨勢 74

任務3.3 自動識別技術的分類 75

3.3.1 自動識別技術的類別 75

3.3.2 自動識別技術之傳感器 85

實訓一 無人駕駛小車避障 89

實訓二 傳感器的應用 91

案例 “掃一掃”背後的秘密 92

習題 100

項目四 人工智能之Python語言 103

任務4.1 Python軟件的安裝與配置 105

4.1.1 安裝Python 105

4.1.2 測試Python的安裝結果 109

4.1.3 安裝PyCharm 109

4.1.4 PyCharm的啟動與配置 112

任務4.2 Python語言程序的基本語法 115

4.2.1 Python語言源程序的基本語法單位、書寫格式與基本規則 115

4.2.2 Python的基本數據類型 118

4.2.3 Python的基本運算符和表達式 120

4.2.4 Python的條件判斷分支與循環 124

4.2.5 Python的庫:Turtle 128

任務4.3 Python語言程序的編寫 131

實訓一 快速繪制一個等邊三角形 136

實訓二 快速繪制一個多角星 142

實訓三 繪制多彩多角星 148

案例一 游戲中的人工智能 150

案例二 虛擬試衣間中的人工智能 152

習題 154

項目五 人工智能之機器學習 157

任務5.1 機器學習簡介 159

5.1.1 機器學習的定義 159

5.1.2 機器學習的術語 160

5.1.3 機器學習的應用場景 161

任務5.2 機器學習的類型 162

5.2.1 監督學習 163

5.2.2 無監督學習 163

5.2.3 強化學習 164

5.2.4 深度學習 164

任務5.3 機器學習算法 165

5.3.1 線性回歸 165

5.3.2 邏輯回歸 166

5.3.3 決策樹 167

5.3.4 貝葉斯分類 168

5.3.5 支持向量機 169

5.3.6 K近鄰查詢算法 170

5.3.7 K均值聚類算法 171

任務5.4 機器學習算法的應用 173

5.4.1 數據分析與挖掘 174

5.4.2 模式識別 174

5.4.3 在生物信息學上的應用 174

5.4.4 在人工智能中的應用 175

實訓一 繪制算法流程圖 176

實訓二 淺析人工智能、機器學習、深度學習之間的關系 178

案例一 探索機器學習的過程 179

案例二 生鮮的分類 180

習題 182

參考文獻 185