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人工智慧基礎實驗教程(普通高等學校十四五系列教材)

  • 作者：編者:潘理虎//宋婷|責編:何紅艷//張彤
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113293208
  • 出版日期：2022/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：305
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作為一本實驗教程，最大的特色是簡明、實用、邏輯性強、可讀性好，使讀者在有限的時間內掌握人工智慧的基本原理與應用技術。
    本書圍繞基礎知識點在前兩章介紹了Python基本開發環境及編程基礎語法、常用數據結構的使用；第3章介紹了機器學習中經典演算法及常用演算法，包括邏輯回歸、決策樹、K近鄰、隨機森林、支持向量機、樸素貝葉斯、AdaBoost、神經網路等演算法的實現；第4、5章介紹了深度學習基礎知識和實現環境，以及深度神經網路經典演算法；第6?8章分別介紹了三大應用領域——電腦視覺的基礎演算法及應用實例、自然語言處理的基本應用演算法實現、智能機器人的基本操作及功能實現；最後兩章通過兩個嵌入式人工智慧案例融合前面章節介紹的基礎演算法，完整實現了人工智慧在實際生活中的應用。
    本書適合作為初學人工智慧的本科及高職學生的專業教材，也可作為對人工智慧愛好者的參考用書。
作者介紹
編者:潘理虎//宋婷|責編:何紅艷//張彤
目錄
第1章  Python編程基礎
  1.1  Python基礎語法
    1.1.1  基礎知識
    1.1.2  運算符
    1.1.3  註釋與縮進
  1.2  Python基本語句
    1.2.1  條件控制語句
    1.2.2  循環控制語句
  1.3  Python開發環境的安裝和使用
  1.4  集成開發環境PyCharm的安裝和使用
  1.5  輸出函數實驗
  1.6  Python文件I/O實驗
第2章  Python數據結構
  2.1  基礎數據結構
  2.2  Python字元串實驗
  2.3  Python列表實驗
    2.3.1  列表的序列化操作
    2.3.2  列表推導式和生成器表達式
  2.4  Python元組實驗
  2.5  Python字典實驗
  2.6  類與對象
  2.7  Python函數
第3章  機器學習
  3.1  機器學習基礎知識
    3.1.1  概述
    3.1.2  學習形式分類
  3.2  AdaBoost分類演算法
  3.3  KNN演算法
  3.4  基於KD樹的KNN演算法
  3.5  支持向量機SVM
  3.6  樸素貝葉斯分類器
  3.7  決策樹
  3.8  Kmeans演算法
  3.9  線性回歸
  3.10  PCA降維實驗
第4章  深度學習
  4.1  深度學習基礎知識
    4.1.1  傳統機器學習和深度學習方法
    4.1.2  深度學習發展階段
    4.1.3  深度學習特點
  4.2  TensorFlow框架
    4.2.1  TensorFlow簡介
    4.2.2  Tensor基本概念
    4.2.3  創建常量與變數
  4.3  TensorFlow安裝與配置
  4.4  PyTorch安裝與配置
  4.5  數據操作實驗
第5章  神經網路構建
  5.1  神經網路實現原理
    5.1.1  基礎概念

    5.1.2  神經網路的參數
    5.1.3  模型訓練
  5.2  神經網路一元線性回歸
  5.3  神經網路多元線性回歸
  5.4  神經網路非線性回歸
  5.5  基礎神經網路實驗
  5.6  高級神經網路實驗
  5.7  卷積神經網路實驗
  5.8  手寫數字識別實驗——CNN
  5.9  循環神經網路實驗
第6章  電腦視覺
  6.1  圖像基礎知識
  6.2  圖像均值濾波實驗
  6.3  圖像中值濾波實驗
  6.4  圖像分割實驗
  6.5  仿射變換實驗
  6.6  三角形仿射實驗
  6.7  基於Hopfield神經網路的圖片識別
  6.8  基於支持向量機的人臉識別
  6.9  基於隱馬爾科夫的語音識別
第7章  自然語言處理
  7.1  NLP概述
  7.2  詞性標注
  7.3  中文分詞——逆向最大匹配
  7.4  中文分詞——基於隱馬爾科夫模型
  7.5  文本分類實驗
  7.6  文本模式識別實驗
  7.7  GloVe詞向量模型
第8章  智能機器人
  8.1  機器人硬體
  8.2  開發環境
    8.2.1  虛擬機開發環境
    8.2.2  網路配置
    8.2.3  開發主機SSH登錄Nano
    8.2.4  編程開發環境
  8.3  ROS基本操作
  8.4  OpenCV機器人視覺開發
  8.5  語音合成開發
  8.6  SLAM激光雷達建圖
第9章  應用開發實訓案例智能家居
  9.1  基於深度卷積神經網路的表情識別
  9.2  氛圍燈控制
  9.3  人臉表情識別模型推理功能插件構建
  9.4  氛圍燈控制系統功能插件構建
第10章  應用開發實訓案例——智能停車場
  10.1  車牌識別模型
  10.2  閘機控制系統
  10.3  車牌識別功能插件構建
  10.4  道閘控制功能插件構建

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