人工智能應用基礎（第3版）

緒論
單元1　初識人工智能
1.1 人工智能的概念
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 圖靈測試
1.1.3 人工智能能力分類
1.2 人工智能的發展歷程
1.2.1 人工智能發展的3次浪潮
1.2.2 人工智能的未來
1.3 人工智能的典型應用
1.3.1 人工智能在各行業中的典型應用
1.3.2 人工智能在各行業中的基礎
1.4 人工智能開發準備
1.4.1 國家新一代人工智能開放創新平臺
1.4.2 開發環境準備工作
☆任務1.1 搭建Hello AI開發環境
?任務1.2　Python處理JSON格式數據
單元小結
習題1
單元2　計算機視覺技術與應用
2.1 計算機視覺的概念
2.1.1 計算機視覺技術體系
2.1.2 典型案例：車牌識別
2.2 計算機視覺的基本任務
2.2.1 圖像分類
2.2.2 目標檢測與定位
2.2.3 圖像分割
2.3 計算機視覺常見應用
2.3.1 通用圖像處理及應用
2.3.2 OCR及其應用
2.3.3 人臉識別及其應用
2.3.4 人體分析及其應用
2.4 機器視覺技術與應用
☆任務2.1 公司文件文字識別
?任務2.2 公司會展人流量統計
單元小結
習題2
單元3　智能語音技術與應用
3.1 智能語音處理的概念
3.1.1 語音處理技術體系
3.1.2 典型案例：懂你的智能音箱
3.2 語音處理常用技術
3.2.1 語音合成
3.2.2 語音識別
3.2.3 語音分析
3.2.4 聲紋識別
3.2.5 語音增強
3.3 語音處理常見應用
3.3.1 語音識別應用
3.3.2 語音合成應用
3.3.3 離線與在線的概念
☆任務3.1 基於語音合成的客服回復音頻化
?任務3.2 基於語音識別的會議錄音文本化
單元小結
習題3
單元4　自然語言處理與應用
4.1 自然語言處理的概念
4.1.1 自然語言處理技術體系
4.1.2 典型案例：詞雲圖的生成
4.1.3 自然語言中的歧義難題
4.2 自然語言處理的基本任務
4.2.1 分詞
4.2.2 詞性標註
4.2.3 命名實體識別
4.2.4 依存句法分析
4.3 自然語言處理的應用
4.3.1 機器翻譯
4.3.2 垃圾郵件過濾
4.3.3 信息抽取
4.3.4 文本情感分析
4.3.5 智能問答—聊天機器人
4.3.6 個性化推薦
4.4 知識圖譜及其應用
4.4.1 知識圖譜的概念
4.4.2 知識圖譜的應用
☆任務4.1 用戶評價情感分析
?任務4.2 政策報告詞雲圖生成
單元小結
習題4
單元5　智能機器人與智能問答
5.1 智能機器人基礎知識
5.1.1 智能機器人技術框架
5.1.2 典型案例：“祝融號”火星車
5.1.3 智能機器人的定義
5.1.4 智能機器人的分類
5.2 工業機器人及其應用
5.2.1 工業機器人的概念
5.2.2 工業機器人的應用
5.3 服務機器人及其應用
5.4 具身智能機器人及其應用
5.5 無人駕駛汽車
5.5.1 無人駕駛汽車的概念
5.5.2 自動駕駛汽車的分級
☆任務5.1 智能客服問答系統
?任務5.2 產品售前咨詢機器人
單元小結
習題5
單元6　人工智能領域應用與創新
6.1 農業與資源環境領域應用
6.1.1 農林牧漁大類·AI典型應用
6.1.2 水利大類·AI典型應用
6.1.3 資源環境與安全大類·AI典型應用
6.2 制造與材料工程領域應用
6.2.1 裝備制造大類·AI典型應用
6.2.2 能源動力與材料大類·AI典型應用
6.2.3 輕工紡織大類·AI典型應用
6.3 工程建造與交通領域應用
6.3.1 土木建築大類·AI典型應用
6.3.2 交通運輸大類·AI典型應用
6.4 生命健康與大健康領域應用
6.4.1 醫藥衛生大類·AI典型應用
6.4.2 生物與化工大類·AI典型應用
6.4.3 食品藥品與糧食大類·AI典型應用
6.5 信息通信與數字內容領域應用
6.5.1 電子與信息大類·AI典型應用
6.5.2 新聞傳播大類·AI典型應用
6.5.3 文化藝術大類·AI典型應用
6.6 產業經營與公共服務領域應用
6.6.1 財經商貿大類·AI典型應用
6.6.2 旅遊大類·AI典型應用
6.6.3 教育與體育大類·AI典型應用
6.6.4 公共管理與服務大類·AI典型應用
6.6.5 公安與司法大類·AI典型應用
6.7 人工智能對工作崗位的影響
6.7.1 崗位受AI影響的總體趨勢
6.7.2 崗位穩定性的評估指標
6.7.3 高風險崗位任務清單
6.7.4 需要提升與新增的崗位
☆任務6.1 基於EasyDL訓練分類模型
?任務6.2 訓練自定義深度學習模型
單元小結
習題6
單元7 機器學習與模型訓練
7.1 機器學習的概念
7.1.1 機器學習技術框架
7.1.2 典型案例：葡萄酒質量預測
7.2 機器學習分類
7.3 機器學習常用算法
7.4 機器學習的典型應用
☆任務7.1 訓練回歸模型
?任務7.2 泰坦尼克號乘客生存預測
單元小結
習題7
單元8　深度學習與模型訓練
8.1 深度學習的概念
8.1.1 深度學習算法框架
8.1.2 典型案例：圖像風格遷移
8.2 神經網絡的概念
8.2.1 神經元模型
8.2.2 神經網絡的發展
8.3 深度學習常用術語
8.4 生成對抗網絡
8.4.1 生成對抗網絡的基本原理
8.4.2 生成對抗網絡的應用
☆任務8.1 深度學習模型調參
?任務8.2 手寫數字識別
單元小結
習題8
單元9　AIGC及其應用
☆任務9.1 初識AIGC
9.1.1 AIGC技術與應用體系
9.1.2 AIGC典型案例：AI寫作
9.1.3 AIGC定義和發展
9.1.4 典型應用與工具地圖
9.1.5 角色扮演提示詞設計
9.1.6 AIGC使用倫理與合規問題
☆任務9.2 個人簡歷與導學資料生成
9.2.1 應用寫作與結構化文本生成
9.2.2 課程導學資料生成
9.2.3 個人簡歷優化與崗位定制
☆任務9.3 校園活動海報與風格遷移
9.3.1 文本生成賽事活動海報
9.3.2 圖像風格遷移與一致性
☆任務9.4 歌手風采視頻與數字人制作
9.4.1 歌手風采視頻生成
9.4.2 歌手風采視頻剪輯與合成
9.4.3 數字人播報制作
?任務9.5 創業大賽作品生成與路演準備
9.5.1 賽題凝練與創意方向
9.5.2 創業計劃書與數據分析
9.5.3 項目路演與答辯準備
單元小結
習題9
單元10　智能體應用開發
☆任務10.1 初識智能體
10.1.1 智能體技術框架
10.1.2 典型案例：課程答疑小助手
10.1.3 自主規劃智能體開發界面
☆任務10.2 誇誇機器人搭建
☆任務10.3 大學英語課程學伴構建
☆任務10.4 校園百事通智能體開發
?任務10.5 旅遊攻略組件開發
?任務10.6 翻譯無憂應用開發
單元小結
習題10
單元11　人工智能法律與倫理
11.1 人工智能中的倫理問題
11.1.1 隱私泄露問題
11.1.2 偏見問題
11.2 人工智能中的法律問題
11.2.1 人格權的保護
11.2.2 侵權責任的認定
11.2.3 數據財產的保護
11.2.4 知識產權的保護
11.2.5 機器人的法律主體地位
單元小結
習題11
附錄A　授課計劃推薦方案
附錄B　國家首批人工智能開放創新平臺功能
附錄C　迎賓機器人項目實戰
C.1 人臉檢測
C.2 人臉搜索
C.3 科大訊飛語音合成
C.4 科大訊飛語音識別
C.5 公司基本信息問答
C.6 員工崗位職責問答
C.7 系統集成歡迎問候
C.8 系統集成語音問答
參考文獻