人工智能應用基礎項目式教程 程顯毅 陳鳳妹 王岩 9787111773825 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能應用基礎項目式教程
ISBN：9787111773825
出版社：機械工業
著編譯者：程顯毅 陳鳳妹 王岩
頁數：265
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724339
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內容簡介

在數字化、智能化的時代背景下，人工智能已經成為推動社會進步和科技發展的重要技術。本書以面嚮應用、面向實戰為指導思想，緊扣企業技術人才培養的特點，在知識點講解和實踐中避免複雜的理論，幫助讀者快速上手，體驗人工智能的魅力，以激發學習興趣。 本書覆蓋了新一代人工智能的核心知識點。全書共8個項目。項目1介紹新一代人工智能的產生背景、主要內涵。項目2介紹人工智能編程語言Python。項目3、4介紹新一代人工智能關鍵技術—機器學習、深度學習，有助於讀者理解人工智能的應用。項目5～8介紹大模型下人工智能在視覺、語言和聽覺領域的應用，不僅能夠幫助讀者鞏固所學知識，更能激發讀者的創新思維和實踐能力，使其能夠在實際工作中靈活運用人工智能技術解決問題。 本書可用作職業本科、高職院校「人工智能導論」通識課程的參考書或教材，也適合作為人工智能愛好者的自學參考書。無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能夠從本書中獲得有益的啟示和幫助。

目錄

前言
項目1 進入人工智能時代
任務1 1 智能電視創意
【任務描述】
【預備知識】
1 1 1 人工智能三次浪潮
1 1 2 人工智能與自動化
1 1 3 人工智能產業鏈
【實施過程】
【知識拓展】
1 1 4 人工智能內涵和外延
1 1 5 人工智能三個層次
任務1 2 了解新零售
【任務描述】
【預備知識】
1 2 1 體驗電商
1 2 2 垂直電商
1 2 3 高效電商
1 2 4 服務電商
【實施過程】
【知識拓展】
1 2 5 推薦系統
1 2 6 用戶畫像
任務1 3 認識機器人
【任務描述】
【預備知識】
1 3 1 機器人構成
1 3 2 機器人分類
1 3 3 機器人技術
1 3 4 機器人發展趨勢
1 3 5 智能製造
【實施過程】
【知識拓展】
1 3 6 人工智能在製造業生產環節中的應用
1 3 7 人工智能在製造業中的其他應用場景
任務1 4 抓住新一代人工智能發展的新機遇
【任務描述】
【預備知識】
1 4 1 人工智能賴以生存的土壤物聯網
1 4 2 人工智能的算力基石雲計算
1 4 3 人工智能的血液——大數據
【實施過程】
【知識拓展】
1 4 4 數據的真實性和安全性保障區塊鏈
1 4 5 元宇宙
項目2 掌握人工智能編程語言Python
任務2 1 初識Python——打招呼
【任務描述】
【預備知識】
2 1 1 常量與變數
2 1 2 賦值語句
2 1 3 輸入與輸出
2 1 4 編程風格
2 1 5 Python開發環境Notebook
【實施過程】
任務2 2 分支結構——計算應發放獎金
【任務描述】
【預備知識】
2 2 1 運算符
2 2 2 單分支
2 2 3 雙分支
2 2 4 多分支
【實施過程】
任務2 3 循環結構——重複列印一句話100遍
【任務描述】
【預備知識】
2 3 1 for循環結構流程圖
2 3 2 while循環結構流程圖
2 3 3 break和continue
【實施過程】
任務2 4 數據結構——賬號密碼登錄模擬
【任務描述】
【預備知識】
2 4 1 字典
2 4 2 動態賦值
【實施過程】
任務2 5 模塊——查詢女學生的學號與姓名
【任務描述】
【預備知識】
2 5 1 模塊
2 5 2 數據框
【實施過程】
項目3 讓機器擁有「舉一反三」能力——機器學習
任務3 1 安裝Python機器學習算法庫
【任務描述】
【預備知識】
3 1 1 機器學習背景
3 1 2 機器學習概念
3 1 3 機器學習過程
3 1 4 機器學習分類
【實施過程】
任務3 2 準備數據
【任務描述】
【實施過程】
3 2 1 數據集
3 2 2 數據預處理
3 2 3 數據集劃分
任務3 3 選擇算法訓練模型
【任務描述】
【預備知識】
3 3 1 機器學習常用算法
3 3 2 損失函數設計
3 3 3 參數優化
【實施過程】
任務3 4 計算準確率和召回率
【任務描述】
【預備知識】
3 4 1 分類任務評估指標
3 4 2 回歸任務評估指標
【實施過程】
任務3 5 未知樣本輸出預測
【任務描述】
【預備知識】
3 5 1 泛化能力
3 5 2 交叉驗證
【實施過程】
項目4 讓模型結構更「接近人腦」——深度學習
任務4 1 熟悉神經網絡模擬器PlayGround
【任務描述】
【預備知識】
4 1 1 神經元模型
4 1 2 全連接神經網絡
4 1 3 基於神經網絡的機器學習
【實施過程】
任務4 2 利用卷積神經網絡檢測黑白邊界
【任務描述】
【預備知識】
4 2 1 卷積神經網絡適合圖像處理
4 2 2 卷積操作
4 2 3 池化操作
4 2 4 卷積神經網絡
【實施過程】
【知識拓展】
4 2 5 循環神經網絡
4 2 6 長短時記憶網絡
4 2 7 對抗神經網絡
任務4 3 利用深度學習框架PaddlePaddle識別車牌
【任務描述】
【預備知識】
4 3 1 深度學習產生的背景
4 3 2 深度學習基本原理
4 3 3 深度學習框架PaddlePaddle
【實施過程】
【知識拓展】
4 3 4 強化學習
4 3 5 自動駕駛
4 3 6 智慧交通
項目5 讓機器擁有「理解語義」能力——圖像處理與識別
任務5 1 塗抹擦除去除照片瑕疵
【任務描述】
【實施過程】
任務5 2 人像摳圖——讓背景隨心所欲
【任務描述】
【實施過程】
任務5 3 黑白照片上色——使黑白圖像變得鮮活
【任務描述】
【實施過程】
任務5 4 圖像增強——提高圖像的質量和視覺吸引力
【任務描述】
【實施過程】
任務5 5 文生圖——讓你成為繪畫大師
【任務描述】
【預備知識】
5 5 1 文生圖提示詞
5 5 2 提示詞分類
【實施過程】
【知識拓展】
5 5 3 大模型
5 5 4 大模型之核心架構Transformer
5 5
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