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人工智慧應用基礎(高等職業教育電腦類課程新形態一體化教材)

  • 作者：編者:姜東洋//劉世興|責編:楊曉昱//趙志鵬//侯穎
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111720515
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：151
人民幣：RMB 54 元      售價：元
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內容大鋼
    本書本著培養高職學生的人工智慧基本素養、人工智慧思維和人工智慧應用實踐能力的目標，內容選取符合高職學生的特點，強調人工智慧的通識性、典型性和實用性，具有可操作性。
    本書選取了涵蓋人工智慧領域的多個典型案例，採用項目化模式構建教學案例，突出實踐。每個案例由循序漸進的遞進式任務組成，支持課堂分層次教學實施。全書共分7章，主要內容包括人工智慧概述、Python基礎、圖像識別與網路安全、自然語言處理與輿情分析、生物特徵識別與智慧校園、大數據與日常生活、機器學習與分類。
    本書可作為高職高專及中等職業院校人工智慧應用基礎通識課程的教材，也可作為電子信息、電腦相關專業的人工智慧入門教材。
作者介紹
編者:姜東洋//劉世興|責編:楊曉昱//趙志鵬//侯穎
目錄
前言
第1章  人工智慧概述
  1.1  人工智慧簡介
    1.1.1  人工智慧的定義
    1.1.2  人工智慧的起源和發展
    1.1.3  人工智慧背景下的道德規範
  1.2  人工智慧產業的創新與發展
    1.2.1  人工智慧產業鏈全景分析
    1.2.2  人工智慧的核心技術體系
    1.2.3  大力發展人工智慧的意義
  課後習題
第2章  Python基礎
  2.1  案例導入：基於AI技術的首個國風虛擬網紅Ling出道
  2.2  Python語言簡介
  2.3  Python語言的應用場景
  2.4  項目實踐：製作一個動態二維碼
    2.4.1  提出問題
    2.4.2  分析問題
    2.4.3  相關知識
    2.4.4  解決問題
  2.5  項目實踐：圖片的讀/寫
    2.5.1  提出問題
    2.5.2  分析問題
    2.5.3  相關知識
    2.5.4  解決問題
  課後習題
第3章  圖像識別與網路安全
  3.1  案例導入：抖音道具的圖像識別技術
  3.2  圖像識別技術簡介
    3.2.1  圖像識別的概念
    3.2.2  圖像識別的原理
    3.2.3  圖像識別的發展歷程
  3.3  圖像識別的應用場景
    3.3.1  醫療影像診斷
    3.3.2  工業視覺檢測
    3.3.3  筆跡識別
    3.3.4  人臉識別
  3.4  項目實踐：圖像識別在智慧停車系統中的應用
    3.4.1  提出問題
    3.4.2  分析問題
    3.4.3  相關知識
    3.4.4  解決問題
  課後習題
第4章  自然語言處理與輿情分析
  4.1  案例導入：聊天機器人
    4.1.1  聊天機器人概述
    4.1.2  聊天機器人的種類
    4.1.3  聊天機器人系統的組成
  4.2  自然語言處理簡介
    4.2.1  自然語言處理的概念

    4.2.2  自然語言處理的發展歷程
    4.2.3  自然語言的含義及組成
    4.2.4  自然語言處理的層次
  4.3  自然語言處理的應用場景
    4.3.1  機器翻譯
    4.3.2  語音識別
    4.3.3  情感分析
  4.4  項目實踐：某商品評論輿情分析
    4.4.1  提出問題
    4.4.2  分析問題
    4.4.3  相關知識
    4.4.4  解決問題
  課後習題
第5章  生物特徵識別與智慧校園
  5.1  案例導入：智慧校園中的人臉識別系統
  5.2  生物特徵識別技術簡介
    5.2.1  生物特徵識別的概念
    5.2.2  生物特徵識別的分類
    5.2.3  生物特徵識別的發展歷程
  5.3  生物特徵識別的應用場景
  5.4  項目實踐：圖書借閱管理系統的人臉借書
    5.4.1  提出問題
    5.4.2  分析問題
    5.4.3  相關知識
    5.4.4  解決問題
  課後習題
第6章  大數據與日常生活
  6.1  案例導入：大數據下的電商服務模式轉變
  6.2  大數據技術概述
    6.2.1  大數據與大數據技術的概念
    6.2.2  大數據技術的原理
    6.2.3  大數據技術的發展歷程
  6.3  大數據技術的應用場景
    6.3.1  新冠疫情的防控和預測
    6.3.2  垃圾分類智能化
    6.3.3  交通大數據保障暢通出行
    6.3.4  農牧大數據助力量化生產
    6.3.5  食品大數據保證舌尖上的安全
  6.4  項目實踐：某平台線上超市全年銷售數據分析
    6.4.1  提出問題
    6.4.2  分析問題
    6.4.3  相關知識
    6.4.4  解決問題
  課後習題
第7章  機器學習與分類
  7.1  案例導入：房價預估
  7.2  機器學習概述
    7.2.1  機器學習簡介
    7.2.2  機器學習的種類
    7.2.3  機器學習的發展歷程

    7.2.4  機器學習的流程
  7.3  機器學習的應用場景
    7.3.1  垃圾電子郵件過濾
    7.3.2  推薦系統
    7.3.3  金融反欺詐
  7.4  項目實踐：學生成績分類
    7.4.1  提出問題
    7.4.2  分析問題
    7.4.3  相關知識
    7.4.4  解決問題
  課後習題
參考文獻

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