人工智能探索

項目1 人工智能，撲面而來 001
1.1 發現人工智能 002
1.1.1 方便的生活 002
1.1.2 便捷的工作 004
1.1.3 貼心的服務 007
1.2 人工智能的腳步 009
1.2.1 何為人工智能 009
1.2.2 人工智能的發展歷程 009
1.2.3 人工智能的研究領域和典型應用 011
1.2.4 圖靈測試 015
項目2 人工智能，智從何來 021
2.1 大數據技術 022
2.1.1 數據的產生與處理 022
2.1.2 讓數據能說話 023
2.2 機器學習 026
2.2.1 認識機器學習 026
2.2.2 體驗機器學習 028
2.3 深度學習 031
2.3.1 了解深度學習 032
2.3.2 深度學習的應用 032
2.4 人工智能的分類和發展前瞻 036
2.4.1 人工智能的分類及應用 037
2.4.2 人工智能的發展前景 041
項目3 人工智能，智的實現 045
3.1 自然語言處理技術 046
3.1.1 自然語言處理的概念 046
3.1.2 自然語言處理的任務 048
3.1.3 自然語言處理技術的應用 048
3.1.4 搭建自然語言處理系統 051
3.2 計算機視覺處理技術 058
3.2.1 計算機視覺處理的概念 058
3.2.2 計算機視覺處理的過程 059
3.2.3 計算機視覺處理技術的應用 061
3.2.4 人臉識別技術 062
3.2.5 搭建智能車牌識別系統 064
3.3 智能語音處理技術 068
3.3.1 智能語音處理的概念 068
3.3.2 智能語音處理技術的體系 068
3.3.3 智能語音處理的常用技術 069
3.3.4 智能語音技術的應用 069
3.3.5 搭建語音文本轉換系統 070
3.4 智能機器人技術 073
3.4.1 智能機器人的技術框架 074
3.4.2 智能機器人的定義和分類 075
3.4.3 智能機器人的應用 076
3.4.4 智能制造 077
項目4 人工智能，能在何處？ 083
4.1 常見大模型 084
4.1.1 文心大模型 085
4.1.2 阿裏通義大模型 086
4.1.3 訊飛星火大模型 087
4.2 生成式人工智能體驗 089
4.2.1 人機對話 091
4.2.2 內容創作 096
4.2.3 圖片和視頻處理 110
4.3 強人工智能 117
4.3.1 在醫療領域的應用 119
4.3.2 在金融領域的應用 120
4.3.3 在教育領域的應用 121
項目5 人工智能，能的體驗 125
5.1 人工智能開發基礎 126
5.1.1 智能開發底層語言的選擇 127
5.1.2 Python開發環境的搭建 127
5.2 人工智能開發框架 134
5.2.1 開發框架的作用 134
5.2.2 開發框架的特性 135
5.2.3 常見的開發框架 135
5.3 人工智能開發環境搭建 138
5.3.1 開發環境的資源配置 138
5.3.2 安裝Anaconda數據分析平臺 139
5.3.3 創建虛擬環境 140
5.3.4 安裝Anaconda軟件包及所需類庫 142
5.4 人工智能系統開發過程 146
5.4.1 特征工程 148
5.4.2 模型定義 150
5.4.3 模型訓練 150
5.4.4 模型測試 151
5.4.5 模型應用 152
項目6 人工智能，關乎你我 155
6.1 人工智能的不確定性 156
6.1.1 我國人工智能模型存在的技術問題 157
6.1.2 人機關系 159
6.1.3 人工智能暗箱 160
6.2 建立人工智能技術規範與秩序 161
6.2.1 人工智能倫理 163
6.2.2 人工智能的使用安全 163
6.2.3 人工智能的使用規則 164
6.3 人工智能的行業標準體系和崗位 166
6.3.1 人工智能行業標準體系 167
6.3.2 人工智能新職業及新崗位 168
附錄A 人工智能產業各方向主要崗位及職責 173
附錄B 人工智能訓練師國家職業技能標準 177
附錄C 項目3程序代碼 185