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人工智慧控制技術(高等職業教育系列教材)

  • 作者：編者:關景新//高健//張中洲|責編:和慶娣
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111647980
  • 出版日期：2020/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：220
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對人工智慧技術領域人才培養的需要，從實際應用出發，以人工智慧涉及的「會運動、會看懂、會聽懂、會思考」四方面為主線進行編寫。本書採用理實一體的編寫方式，設置了5個學習情境，分別為認識人工智慧、運動系統的設計與應用、視覺識別系統的設計與應用、語音識別系統的設計與應用和認知系統的設計與應用，循序漸進地介紹了人工智慧控制技術的知識。每個學習情境由若乾子任務組成，結合實際案例介紹人工智慧控制技術的原理和知識，通俗易懂，由表及里地引導學生掌握人工智慧軟硬體系統的搭建、設計及相關程序開發，進而建構一個完整的人工智慧系統。
    本書可作為高等職業院校電子信息類專業及相關專業的教材，也可作為相關技術人員的參考用書。
    本書配有微課視頻和知識拓展，掃描二維碼即可觀看。另外，本書配有電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費註冊，審核通過後下載，或聯繫編輯索取（QQ：1239258369，電話010-88379739）。
作者介紹
編者:關景新//高健//張中洲|責編:和慶娣
目錄
出版說明
前言
學習情境1  認識人工智慧
  學習目標
  情境簡介
  情境分析
  支撐知識
    1.1  人工智慧的產生
    1.2  人工智慧的發展
      1.2.1  電腦時代
      1.2.2  人工智慧的開端
      1.2.3  人工智慧程序積累階段
      1.2.4  超越人類的臨界點
    1.3  人工智慧的定義
    1.4  人工智慧的分類
      1.4.1  按發展階段分
      1.4.2  按應用領域分
      1.4.3  按智能化強弱程度分
    1.5  人工智慧對人類的影響
    1.6  人工智慧應用案例
  任務實施
    小結
    課後習題
學習情境2  運動系統的設計與應用
  學習目標
  情境簡介
  情境分析
  支撐知識
    2.1  智能控制
      2.1.1  定義
      2.1.2  應用
      2.1.3  特點
      2.1.4  發展
    2.2  運動控制
      2.2.1  定義
      2.2.2  分類
      2.2.3  執行過程
      2.2.4  機械運動
    2.3  反饋
      2.3.1  定義
      2.3.2  分類
      2.3.3  應用
    2.4  PID技術
      2.4.1  比例控制
      2.4.2  積分控制
      2.4.3  PI控制
      2.4.4  微分作用
      2.4.5  採樣周期
      2.4.6  參數調整方法
    2.5  脈衝寬度調製

  任務實施
    2.6  任務1  定級恆溫系統設計與應用
      2.6.1  開環控制
      2.6.2  MCU配置PWM
      2.6.3  非機械類的運動控制結構圖
      2.6.4  過程實施
    2.7  任務2  無級變溫恆溫系統設計與應用
      2.7.1  閉環控制
      2.7.2  無級調溫
      2.7.3  數字PID
      2.7.4  過程實施
    2.8  任務3  可運動的溫度控制系統設計與應用
      2.8.1  步進電機的使用特性與工作特點
      2.8.2  步進電機的選用及其注意事項
      2.8.3  步進電機的控制原理
      2.8.4  步進電機控制系統的典型接線
      2.8.5  步進電機驅動程序範例
      2.8.6  過程實施
  小結
  課後習題
學習情境3  視覺識別系統的設計與應用
  學習目標
  情境簡介
  情境分析
  支撐知識
    3.1  機器視覺
      3.1.1  定義
      3.1.2  基本原理
      3.1.3  典型構成
      3.1.4  主要工作過程
      3.1.5  應用案例
      3.1.6  發展趨勢
    3.2  視覺識別軟體
    3.3  OpenCV既定目標識別與跟蹤舉例
  任務實施
    3.4  任務1  OpenCV for Android的開發環境搭建
      3.4.1  OpenCV特性
      3.4.2  Android使用OpenCV的主要過程
      3.4.3  圖像的基本操作
      3.4.4  過程實施
    3.5  任務2  OpenCV for Android預覽攝像頭圖像
      3.5.1  相機簡介
      3.5.2  OpenCV有關相機方法
      3.5.3  過程實施
    3.6  任務3  OpenCV for Android攝像頭參數設置
      3.6.1  JavaCameraView的參數設置
      3.6.2  Camera的回調介面
      3.6.3  過程實施
    3.7  任務4  OpenCV for Android模板匹配和物體跟蹤
      3.7.1  模板匹配的定義

      3.7.2  模板匹配的基本原理
      3.7.3  模板匹配的演算法模型
      3.7.4  OpenCV for Android模板匹配實現
      3.7.5  過程實施
    3.8  任務5  OpenCV for Android的顏色識別
      3.8.1  顏色空間
      3.8.2  OpenCV的HSV顏色空間
      3.8.3  OpenCV顏色識別相關函數方法
      3.8.4  OpenCV顏色識別主要流程
      3.8.5  直方圖均衡化
      3.8.6  形態學運算
      3.8.7  OpenCV的形態學處理函數
      3.8.8  過程實施
    3.9  任務6  OpenCV for Android的形狀識別
      3.9.1  圖像矩
      3.9.2  邊緣檢測
      3.9.3  輪廓提取
      3.9.4  圖像濾波
      3.9.5  霍夫變換
      3.9.6  形狀識別的主要過程
      3.9.7  凸包檢測
      3.9.8  過程實施
    3.10  任務7  OpenCV for Android模型訓練及手寫數字識別
      3.10.1  支持向量機（SVM）
      3.10.2  用支持向量機實現識別過程
      3.10.3  分類器
      3.10.4  過程實施
  小結
  課後習題
學習情境4  語音識別系統的設計與應用
  學習目標
  情境簡介
  情境分析
  支撐知識
    4.1  人機交互
      4.1.1  定義
      4.1.2  三次革命
      4.1.3  發展趨勢
    4.2  語音交互
      4.2.1  組成
      4.2.2  應用
      4.2.3  發展趨勢
    4.3  語音識別SDK開發包
    4.4  科大訊飛語音識別
  任務實施
    4.5  任務1  讓機器記下您說的話——語音聽寫系統的設計與應用
      4.5.1  語音聽寫
      4.5.2  科大訊飛語音聽寫服務
      4.5.3  科大訊飛語音識別流程
      4.5.4  過程實施

    4.6  任務2  讓機器說話給您聽——語音合成系統的設計與應用
      4.6.1  語音合成
      4.6.2  訊飛語音合成服務
      4.6.3  過程實施
    4.7  任務3  讓機器執行您的語音指令——語音析義系統的設計與應用
      4.7.1  語音喚醒
      4.7.2  訊飛語音喚醒服務
      4.7.3  科大訊飛多個服務聯合應用設計
      4.7.4  過程實施
  小結
  課後習題
學習情境5  認知系統的設計與應用
  學習目標
  情境簡介
  情境分析
  支撐知識
    5.1  機器學習
      5.1.1  定義
      5.1.2  範圍
    5.2  神經網路
      5.2.1  感知器
      5.2.2  感知器的應用
      5.2.3  權重各閾值
      5.2.4  決策模型
      5.2.5  矢量化
      5.2.6  神經網路的運作過程
    5.3  機器學習的實現
      5.3.1  關鍵因素
      5.3.2  實現過程
    5.4  深度學習
    5.5  深度學習的工具
  任務實施
    5.6  任務1  讓機器決策思考訓練——決策層的識別模型訓練
      5.6.1  TensorFlow的基本操作
      5.6.2  TensorFlow的安裝與配置
      5.6.3  損失函數和優化器
      5.6.4  TensorFlow模型訓練
      5.6.5  過程實施
    5.7  任務2  讓機器執行認知指令——決策層應用設計
      5.7.1  TensorFlow Lite簡介
      5.7.2  TensorFlow Lite的使用
      5.7.3  TensorFlow Lite的實現過程
      5.7.4  過程實施
  小結
  課後習題
附錄  人工智慧控制技術實訓平台
參考文獻

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