幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

人工智慧演算法Python案例實戰(高等學校信息技術類新方向新動能新形態系列規劃教材)

  • 作者：編者:呂鑒濤|責編:鄒文波
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115543073
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：344
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書從概念和數學原理上對人工智慧所涉及的數據處理常用演算法、圖像識別、語音識別、自然語言處理、深度學習等幾個主要方面進行了闡述，並以Python為主要工具進行了相應的編程實踐，以使讀者對人工智慧相關技術有更直觀和深入的理解。此外，本書還用幾個獨立的章節從原理和實踐上介紹了量子計算、區塊鏈技術、並行計算、增強現實等與人工智慧密切相關的前沿技術。
    本書適合對人工智慧領域感興趣並有一定電腦和數學基礎的相關人員閱讀，也可作為高等院校相關專業的教學參考書。
作者介紹
編者:呂鑒濤|責編:鄒文波
    呂鑒濤，歸國電腦科學博士，華中師範大學客座教授，政府特聘科技專家。曾任清華同方高級軟體工程師，后出國留學，畢業后曾任加拿大聯邦政府高級研究員。2013年和2016年分別入選「3551光谷人才計劃」和「湖北省百人計劃」等多個海外高層次人才引進計劃，個人享受政府特殊引進人才津貼。回國創業后，將企業做到行業前列並在資本交易市場成功掛牌。擁有多項發明專利和軟體著作權。求學和創業期間參與過多項國家重點科技支持項目。曾帶領團隊研發出全球首款量產的3D食品印表機並引起全國各大媒體廣泛報道。2016年，帶領團隊榮獲「英特爾智能硬體大賽全國十強」。2017年入選教育部首批優秀創新創業導師。     自2004年在國外攻讀博士期間開始接觸並喜歡上Python這種讓人耳目一新的語言，隨後在課程設計和科研項目中大量使用Python作為主要編程工具，在工作期間也長期使用Python用於數據分析和可視化。從Python 2.3開始學習和使用，至今已積累了15年以上的豐富實戰經驗。目前主要研究方向為大數據分析、3D列印以及人工智慧技術的實際應用。
目錄
第1章  緒論
  1.1  人工智慧的起源與發展
  1.2  人工智慧的主要應用行業與領域
  1.3  中國人工智慧發展現狀
  1.4  Python與人工智慧
  1.5  構建Python人工智慧編程環境
第2章  數據處理常用演算法
  2.1  傅里葉變換
    2.1.1  傅里葉分析的由來
    2.1.2  傅里葉變換原理與應用
  2.2  卷積
    2.2.1  數字信號處理與卷積運算
    2.2.2  NumPy卷積函數
    2.2.3  二維矩陣卷積計算
    2.2.4  圖像卷積應用示例
  2.3  二分法求解
  2.4  最小二乘法曲線擬合
    2.4.1  最小二乘法的來歷
    2.4.2  最小二乘法與曲線擬合
  2.5  泰勒級數
    2.5.1  泰勒公式
    2.5.2  泰勒級數展開與多項式近似
  2.6  差分法逼近微分
    2.6.1  差分法簡介
    2.6.2  差分的不同形式及其代碼實現
  2.7  蒙特卡羅方法
    2.7.1  蒙特卡羅方法原理
    2.7.2  蒙特卡羅方法應用
  2.8  梯度下降演算法
    2.8.1  方嚮導數與梯度
    2.8.2  梯度下降
    2.8.3  基於梯度下降演算法的線性回歸
第3章  圖像識別與Python編程實踐
  3.1  圖像識別發展簡介
  3.2  圖像識別基本演算法
    3.2.1  邊緣檢測
    3.2.2  角點檢測
    3.2.3  幾何形狀檢測
    3.2.4  尺度不變特徵變換
  3.3  OpenCV與視頻圖像處理
    3.3.1  視頻讀寫處理
    3.3.2  運動軌跡標記
    3.3.3  運動檢測
    3.3.4  運動方向檢測
  3.4  基於ImageAI的圖像識別
    3.4.1  圖像預測
    3.4.2  目標檢測
  3.5  人臉識別
    3.5.1  基於Dlib的人臉識別
    3.5.2  基於Face_recognition的人臉識別

  3.6  Tesseract OCR與文本智能識別
    3.6.1  Tesseract OCR的安裝配置
    3.6.2  基於Pytesseract的字元識別
    3.6.3  條形碼檢測與識別
  3.7  基於百度AI的智能圖像識別
    3.7.1  通用物體識別
    3.7.2  車牌識別
第4章  語音識別與Python編程實踐
  4.1  語音識別簡介
    4.1.1  語音識別的起源與發展
    4.1.2  語音識別的基本原理
  4.2  語音識別Python SDK
    4.2.1  Microsoft語音識別框架SAPI
    4.2.2  Speech
    4.2.3  Python_Speech_Features
    4.2.4  SpeechRecognition
  4.3  MFCC語音特徵值提取演算法
    4.3.1  MFCC語音特徵值提取演算法簡介
    4.3.2  語音信號分幀
    4.3.3  計算MFCC係數
  4.4  基於百度AI的語音識別
    4.4.1  百度語音簡介
    4.4.2  百度語音識別
  4.5  基於音頻指紋的音樂識別
    4.5.1  音頻信號採集與播放
    4.5.2  音頻指紋生成
    4.5.3  數據存儲與檢索
  4.6  語音克隆技術簡介
第5章  自然語言處理與Python編程實踐
  5.1  NLP的發展趨勢與關鍵技術
    5.1.1  NLP的發展趨勢
    5.1.2  NLP的關鍵技術
  5.2  NLP工具集NLTK
    5.2.1  NLTK的安裝
    5.2.2  基於NLTK的簡單文本分析
  5.3  文本切分與標準化
    5.3.1  文本切分
    5.3.2  中文分詞
    5.3.3  標準化
  5.4  詞性標注
  5.5  文本分類
  5.6  語言檢測識別
    5.6.1  基於Langdetect的語言檢測
    5.6.2  基於Langid的語言檢測
    5.6.3  基於N-gram演算法的語言檢測
  5.7  情感分析
    5.7.1  簡易情感分類器示例
    5.7.2  基於NLTK的電影評論情感分類
第6章  深度學習與Python編程實踐
  6.1  深度學習常用演算法

    6.1.1  卷積神經網路
    6.1.2  循環神經網路
    6.1.3  生成對抗網路
  6.2  深度學習框架及其應用
    6.2.1  Theano
    6.2.2  PyTorch
    6.2.3  TensorFlow
第7章  量子計算與Python編程實踐
  7.1  量子計算概述
    7.1.1  什麼是量子計算
    7.1.2  人工智慧與量子計算
  7.2  量子計算髮展現狀
    7.2.1  國外量子計算髮展概況
    7.2.2  中國量子計算進展
  7.3  IBM Quantum Experience量子計算雲平台
    7.3.1  IBM Quantum Experience平台賬號註冊
    7.3.2  IBM Quantum Experience量子電路設計與運行
  7.4  基於Qiskit的量子計算Python編程介面
  7.5  基於Qiskit的量子計算編程實踐
    7.5.1  Qconfig.py配置文件
    7.5.2  基於模擬終端的演算法電路運行
    7.5.3  基於物理晶元的演算法電路運行
    7.5.4  量子電路可視化
    7.5.5  量子傅里葉變換
  7.6  Rigetti Computing量子編程平台
    7.6.1  Forest SDK簡介
    7.6.2  PyQuil安裝
    7.6.3  PyQuil量子編程示例
第8章  區塊鏈技術與Python編程實踐
  8.1  區塊鏈技術簡介
  8.2  區塊鏈編程環境配置
  8.3  區塊鏈技術與編程實踐
    8.3.1  區塊鏈的定義與創建
    8.3.2  共識機制
    8.3.3  創建節點
    8.3.4  測試運行示例區塊鏈
    8.3.5  一致性演算法
第9章  並行計算與Python編程實踐
  9.1  基於Multiprocessing的並行計算
    9.1.1  進程創建與管理
    9.1.2  進程數據交換
    9.1.3  進程同步
  9.2  GPU並行計算
    9.2.1  PyCUDA並行計算
    9.2.2  Numba GPU高性能計算
  9.3  MPI並行計算
    9.3.1  mpi4py簡介
    9.3.2  mpi4py的安裝與測試
    9.3.3  mpi4py並行計算
  9.4  ipyparallel並行計算

    9.4.1  ipyparallel的安裝與啟動
    9.4.2  ipyparallel並行計算
第10章  增強現實與Python編程實踐
  10.1  AR技術簡介
  10.2  基於OpenCV的AR實現
    10.2.1  照相機模型
    10.2.2  基於OpenCV的AR編程實例

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032