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城市大腦平台應用與運維(中級微課版阿里巴巴1+X職業技能等級證書官方指定教材)

  • 作者：編者:阿里雲計算有限公司|責編:郭麗娜//杜曉
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302584544
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：194
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以阿里雲城市大腦智能引擎為基礎，分別使用「代碼實現」和「非代碼實現」兩種不同的項目實現方式，模擬了「智慧交通」「智慧旅遊」「城市管理」3個背景下的多個不同應用場景，並以項目任務的方式分別設計了不同的項目和任務模塊。項目1介紹的是城市大腦和城市大腦平台的基礎知識。項目2在「非代碼實現」的兩個應用場景下，從數據預處理到二分類演算法搭建，講述了阿里雲機器學習平台PAI中PAI-studio可視化建模平台的使用。項目3和項目4通過火車站進站閘機項目和旅遊景點人流車流檢測項目的設計，講述了城市卡口、閘機、人流車流類的人工智慧應用實現。項目5和項目6通過公共區域行人密度檢測和禁停區域車輛車流模型的設計及應用兩個演算法項目，講述了人工智慧演算法模型搭建、訓練和應用的完整過程。
    本書可作為大中專院校電腦科學與技術專業、人工智慧相關專業的教材，也可作為相關科研人員、人工智慧愛好者的參考用書。
作者介紹
編者:阿里雲計算有限公司|責編:郭麗娜//杜曉
目錄
項目1  認識城市大腦及城市大腦平台
  任務1-1  認識阿里雲城市大腦平台
    任務1-1-1  了解城市大腦平台的架構
    任務1-1-2  了解城市大腦平台中的智能引擎
    任務1-1-3  了解城市大腦平台的應用場景
    任務1-1-4  了解城市大腦平台的落地應用情況
  任務1-2  了解阿里雲視覺智能開放平台的能力
    任務1-2-1  了解阿里雲視覺智能開放平台的人臉人體識別能力
    任務1-2-2  了解阿里雲視覺智能開放平台的文字識別能力
    任務1-2-3  了解阿里雲視覺智能開放平台的目標檢測能力
    任務1-2-4  了解阿里雲視覺智能開放平台的圖像識別能力
  項目總結
  練習題
項目2  人工智慧機器學習平台的使用
  任務2-1  登錄並使用PAI平台
    任務2-2  使用PAI-Studio進行數據預處理——城市天氣數據場景
    任務2-2-1  進入PAI-Studio平台
    任務2-2-2  在PAI-Studio平台創建新項目
    任務2-2-3  在PAI-Studio平台創建數據源
    任務2-2-4  使用PAI-Studio進行數據預處理
    任務2-2-5  使用PAI-Studio進行數據分析及可視化
  任務2-3  使用PAI-Studio進行演算法模型訓練——二分類演算法實現
    任務2-3-1  二分類模型數據源建立及類型轉化
    任務2-3-2  數據統計分析及可視化
    任務2-3-3  二分類模型訓練
    任務2-3-4  二分類模型預測
    任務2-3-5  二分類模型評估
  項目總結
  練習題
項目3  數據處理及人工智慧應用的實現——以火車站進站閘機場景為例
  任務3-1  火車站進站閘機數據的標注與預處理
    任務3-1-1  對項目數據進行標注和預處理
    任務3-1-2  通過創建OSS實例存儲項目圖片數據
  任務3-2  為火車站進站閘機項目準備PAI-DSW開發環境
  任務3-3  編寫火車站進站閘機模型Python代碼
    任務3-3-1  編寫Python代碼導入包
    任務3-3-2  編寫Python代碼定義項目變數
    任務3-3-3  編寫Python代碼上傳圖片至OSS並獲取URL
    任務3-3-4  識別進站人員身份證、火車票以及是否佩戴口罩信息
    任務3-3-5  對比進站人員人臉與身份證信息並判斷是否開放閘機
  項目總結
  練習題
項目4  數據分析及人工智慧應用的實現——以旅遊景點人流車流檢測場景為例
  任務4-1  人流車流檢測數據的清洗
  任務4-2  為人流車流檢測項目準備PAI-DSW平台環境
  任務4-3  編寫人流車流檢測項目Python代碼
    任務4-3-1  編寫Python代碼導入包
    任務4-3-2  編寫Python代碼定義項目變數
    任務4-3-3  編寫Python代碼上傳圖片至OSS並獲取URL
    任務4-3-4  編寫旅遊景點人流量檢測Python代碼

    任務4-3-5  編寫旅遊景點車流量檢測Python代碼
  任務4-4  通過Excel和QuickBI進行檢測數據的分析與可視化
    任務4-4-1  通過Excel展示人流量檢測結果
    任務4-4-2  通過阿里雲QuickBI展示車流量檢測結果
  項目總結
  練習題
項目5  人工智慧演算法應用——以公共區域行人密度檢測場景為例
  任務5-1  對行人數據集進行標注
    任務5-1-1  行人檢測數據集的製作
    任務5-1-2  行人檢測數據集的標注
  任務5-2  為公共區域行人密度檢測項目準備Pycharm開發環境
    任務5-2-1  項目運行環境準備
    任務5-2-2  載入Python解釋器
  任務5-3  公共區域行人密度檢測演算法訓練及應用
    任務5-3-1  公共區域行人密度檢測模型訓練
    任務5-3-2  公共區域行人密度檢測模型預測
    任務5-3-3  公共區域行人密度檢測演算法應用
  項目總結
  練習題
項目6  人工智慧演算法模型設計——以禁停區域車輛檢測場景為例
  任務6-1  對禁停區域車輛數據集進行標注
    任務6-1-1  安裝Labelme並進行數據標注
    任務6-1-2  禁停區域車輛檢測項目數據集製作
  任務6-2  為禁停區域車輛檢測項目準備Pycharm開發環境
    任務6-2-1  項目運行環境準備
    任務6-2-2  在Pycharm中載入解釋器
  任務6-3  禁停區域車輛檢測演算法的設計及應用
    任務6-3-1  禁停區域車輛檢測模型演算法設計
    任務6-3-2  禁停區域車輛檢測演算法應用
  項目總結
  練習題
附錄1  子賬戶的創建及登錄
附錄2  登錄阿里雲PAI平台
附錄3  登錄OSS管理控制台
附錄4  阿里雲PAI平台實驗準備
附錄5  PAI-DSW對訪問實例的管理
附錄6  圖像數據預處理相關方法
參考文獻

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