人工神經網絡入門AI應用讓電子制作更有趣

趙競成，教授級高級工程師，長期從事機械、水利、計算機應用、信息化方面的科學研究和技術管理工作。始終如一的業余無線電愛好者，從少年時代制作礦石收音機開始，幾乎經歷了各時期的業余無線電制作活動，自認為屬於日漸衰落的“焊機派”，但仍希望能玩出新花樣來。《無線電》雜誌特邀作者。

趙麗華，工學博士，先後在北京聯合大學自動化學院、城市軌道交通與物流學院任教，擅長數據融合，長期從事C/C++語言、Delphi語言、數據庫、管控一體化、管理信息系統等課程教學，熟悉Python語言編程和嵌入式系統開發。

第1章 基於Python的人工神經網絡開發環境

1.1 為什麼選擇Python 1

1.2 在PC上搭建人工神經網絡開發平臺 2

1.3 在目標機上搭建人工神經網絡運行環境 4

1.4 多認識幾個機器學習模塊 4

1.5 基於Python編程的幾個特點 5

第2章 讓人工神經網絡學習數字信號處理

2.1 人工神經網絡並不神秘 9

2.2 數字信號處理及機器學習數據準備 16

2.3 搭建BP神經網絡實現數字信號變換 21

2.4 搭建自動編碼器實現數字信號濾波 28

2.5 搭建人工神經網絡提取數字信號特征 37

2.6 搭建循環神經網絡綜合識別數字信號 41

2.7 本章結語 49

第3章 讓人工神經網絡學習音樂

3.1 換個角度認識音樂 50

3.2 搭建音樂的人工智能開發和應用平臺 56

3.3 讓人工神經網絡識別音色 57

3.4 讓人工神經網絡識別樂曲 64

3.5 讓人工神經網絡學習即興演奏 72

3.6 讓樹莓派也能即興演奏 83

3.7 移植到嵌入式系統i.MX6ULL 91

3.8 本章結語 98

第4章 讓人工神經網絡學習語音識別

4.1 話說語音識別 99

4.2 語音識別基礎 100

4.3 搭建孤立詞語音命令識別框架 108

4.4 探索連續語音識別的奧秘 116

4.5 讓樹莓派變身為智能音箱 123

4.6 i.MX6ULL也能變身為智能音箱 133

4.7 本章結語 138

第5章 讓人工神經網絡學習莫爾斯電碼識別

5.1 莫爾斯電碼的圖像化處理 139

5.2 探究卷積神經網絡的奧秘 140

5.3 莫爾斯電碼識別軟件總體設計 145

5.4 基於C/C++的莫爾斯電碼識別軟件CNN_Morse 146

5.5 基於Python和C/C++的混合編程測試程序 155

5.6 本章結語 162

第6章 打造莫爾斯電碼仿真通聯機器人CWBot

6.1 話說NLP 163

6.2 CW報文語義識別方法選擇 167

6.3 語言串分析法 168

6.4 CWBot的知識庫 170

6.5 CW報文語義識別與生成 176

6.6 CWBot的工程架構 181

6.7 CWBot的功能 182

6.8 CWBot的硬件電路 184

6.9 CWBot的軟件設計 187

6.10 CWBot的制作和調整 188

6.11 CWBot的使用 193

6.12 本章結語 196

第7章 讓人工神經網絡學習對春聯

7.1 從對話機器人到對春聯機器人 197

7.2 搭建符合“對仗”意圖的春聯生成模型 199

7.3 搭建能從字詞生成春聯的模型 204

7.4 搭建能理解對話語義並生成春聯的語言模型 209

7.5 從對春聯機器人再到對話機器人 217

7.6 本章結語 219