![]() ![]() |
人工智能教程 讀者對象:本書可作為大學計算機的公共課教材,也可供相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員參考。 ![]()
本書的內(nèi)容包括初識人工智能、機器學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜及應(yīng)用、智能語言技術(shù)及應(yīng)用、自然語言處理及應(yīng)用、計算機視覺技術(shù)及應(yīng)用、智能機器人、大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能、人工智能之Python基礎(chǔ)、人工智能展望等。書中介紹了人工智能的相關(guān)知識,并通過案例實現(xiàn)、應(yīng)用場景、課后習題等內(nèi)容加深學生對知識點的理解,真正做到理論與實踐相結(jié)合。
曾毅,男,工程碩士,民進會員,蘭考三農(nóng)職業(yè)學院信息工程系負責人,副教授,研究方向:計算機應(yīng)用、軟件技術(shù)。發(fā)表論文20余篇,主持和參與河南省科技廳教育廳科研教研項目5項,指導(dǎo)省級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目2項,2023年獲河南省優(yōu)秀教師榮譽稱號。
第 1 章 初識人工智能 ................................................................................... 1
1.1 無處不在的人工智能 .................................................................................................... 1 1.1.1 科幻片中描繪的人工智能 ................................................................................. 1 1.1.2 人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀 ......................................................................................... 4 1.2 人工智能追根溯源 ...................................................................................................... 16 1.2.1 人工智能的由來 ............................................................................................... 16 1.2.2 人工智能的基本概念 ....................................................................................... 17 1.2.3 人工智能的發(fā)展歷程 ....................................................................................... 20 1.3 人工智能云應(yīng)用場景 .................................................................................................. 23 1.3.1 什么是人工智能云服務(wù) ................................................................................... 23 1.3.2 為什么人工智能需要遷移到云端 ................................................................... 24 1.3.3 人工智能云服務(wù)的類型 ................................................................................... 24 1.3.4 體驗人工智能云應(yīng)用 ....................................................................................... 24 1.4 未來發(fā)展趨勢 .............................................................................................................. 27 本章小結(jié) ....................................................................................................................... 29 課后習題 ....................................................................................................................... 30 第 2 章 機器學習 ........................................................................................ 32 2.1 認識機器學習 .............................................................................................................. 33 2.1.1 機器學習的定義 ............................................................................................... 33 2.1.2 機器學習算法的分類 ....................................................................................... 35 2.1.3 機器學習發(fā)展歷程 ........................................................................................... 38 2.1.4 機器學習的技術(shù)原理 ....................................................................................... 39 2.2 機器學習常用算法 ...................................................................................................... 42 2.2.1 線性回歸 ........................................................................................................... 42 2.2.2 支持向量機 ....................................................................................................... 44 2.2.3 決策樹 ............................................................................................................... 45 2.2.4 K-近鄰算法 ....................................................................................................... 46 2.2.5 樸素貝葉斯算法 ............................................................................................... 47 2.2.6 K 均值聚類算法 ............................................................................................... 48 2.3 監(jiān)督學習案例:計算機學習計算平均分 .................................................................. 49 2.4 無監(jiān)督學習案例:K 平均聚類算法實現(xiàn) .................................................................. 51 2.5 應(yīng)用場景 ...................................................................................................................... 55 2.6 未來展望 ...................................................................................................................... 56 本章小結(jié) ....................................................................................................................... 57 課后習題 ....................................................................................................................... 57 第 3 章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ................................................................................. 58 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 .............................................................................................................. 59 3.1.1 神經(jīng)元結(jié)構(gòu) ....................................................................................................... 59 3.1.2 感知機概述 ....................................................................................................... 60 3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ................................................................................................... 64 3.2 深度學習簡介 .............................................................................................................. 66 3.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ................................................................................................... 66 3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及原理 ....................................................................................... 68 3.2.3 經(jīng)典深度學習模型 ........................................................................................... 72 3.3 主流深度學習框架及使用 .......................................................................................... 73 3.3.1 TensorFlow 簡介 ............................................................................................... 73 3.3.2 PyTorch 簡介 .................................................................................................... 75 3.3.3 Caffe 簡介 ......................................................................................................... 76 3.3.4 PaddlePaddle 簡介 ............................................................................................ 76 3.3.5 TensorFlow 的使用 ........................................................................................... 77 3.4 應(yīng)用場景 ...................................................................................................................... 78 3.4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用 ............................................................... 78 3.4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學中的應(yīng)用 ....................................................................... 80 3.4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟領(lǐng)域中的應(yīng)用 ............................................................... 81 3.4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用 ............................................................... 81 3.4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心理學領(lǐng)域中的應(yīng)用 ........................................................... 82 本章小結(jié) ....................................................................................................................... 82 課后習題 ....................................................................................................................... 83 第 4 章 知識圖譜及應(yīng)用 ............................................................................. 84 4.1 知識圖譜的概念 .......................................................................................................... 85 4.1.1 知識圖譜的定義 ............................................................................................... 85 4.1.2 知識圖譜的表示 ............................................................................................... 85 4.1.3 知識圖譜技術(shù)的發(fā)展歷程 ............................................................................... 86 4.2 知識圖譜的特點 .......................................................................................................... 88 4.3 知識圖譜構(gòu)建 .............................................................................................................. 92 4.3.1 業(yè)務(wù)問題定義 ................................................................................................... 92 4.3.2 數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理 ....................................................................................... 93 4.3.3 知識圖譜的設(shè)計 ............................................................................................... 94 4.3.4 知識圖譜的存儲 ............................................................................................... 96 4.3.5 上層應(yīng)用開發(fā)與系統(tǒng)評估 ............................................................................... 97 4.4 案例實現(xiàn):客戶意圖理解 ........................................................................................ 101 4.5 應(yīng)用場景 .................................................................................................................... 105 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 108 課后習題 ..................................................................................................................... 108 第 5 章 智能語音技術(shù)及應(yīng)用 .................................................................... 110 5.1 語音基本知識 ............................................................................................................ 111 5.2 語音識別 .................................................................................................................... 112 5.2.1 語音識別的概念 ............................................................................................. 112 5.2.2 語音識別的工作原理 ..................................................................................... 113 5.2.3 語音識別系統(tǒng)的實現(xiàn) ..................................................................................... 114 5.2.4 語音識別的應(yīng)用 ............................................................................................. 116 5.3 語音合成 .................................................................................................................... 118 5.3.1 語音合成的概念 ............................................................................................. 118 5.3.2 語音合成的應(yīng)用 ............................................................................................. 119 5.4 聲紋識別 .................................................................................................................... 120 5.4.1 什么是聲紋 ..................................................................................................... 120 5.4.2 聲紋識別技術(shù) ................................................................................................. 121 5.5 案例實現(xiàn):客服回復(fù)音頻化 .................................................................................... 122 5.6 應(yīng)用場景 .................................................................................................................... 126 5.7 現(xiàn)狀、未來展望 ........................................................................................................ 128 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 129 課后習題 ..................................................................................................................... 129 第 6 章 自然語言處理及應(yīng)用 .................................................................... 131 6.1 智能語音助手 ............................................................................................................ 131 6.2 自然語言處理概述 .................................................................................................... 133 6.2.1 自然語言處理的發(fā)展歷程 ............................................................................. 134 6.2.2 自然語言處理的一般流程 ............................................................................. 135 6.2.3 自然語言處理的研究內(nèi)容 ............................................................................. 138 6.2.4 自然語言處理中的難點 ................................................................................. 140 6.3 案例實現(xiàn):用戶評價情感分析 ................................................................................ 142 6.4 應(yīng)用場景 .................................................................................................................... 145 6.4.1 機器翻譯 ......................................................................................................... 145 6.4.2 垃圾郵件分類 ................................................................................................. 146 6.4.3 信息抽取 ......................................................................................................... 147 6.4.4 文本情感分析 ................................................................................................. 147 6.4.5 智能問答 ......................................................................................................... 147 6.4.6 個性化推薦 ..................................................................................................... 148 6.5 未來展望 .................................................................................................................... 149 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 149 課后習題 ..................................................................................................................... 149 第 7 章 計算機視覺技術(shù)及應(yīng)用 ................................................................. 151 7.1 計算機視覺基本知識 ................................................................................................ 152 7.2 人臉識別 .................................................................................................................... 156 7.2.1 人臉識別概念 ................................................................................................. 156 7.2.2 人臉識別應(yīng)用 ................................................................................................. 157 7.3 圖像識別 .................................................................................................................... 160 7.3.1 圖像識別基礎(chǔ)知識 ......................................................................................... 160 7.3.2 圖像識別與深度學習 ..................................................................................... 161 7.3.3 圖像識別技術(shù)的應(yīng)用 ..................................................................................... 161 7.4 文字識別 .................................................................................................................... 163 7.4.1 OCR 基本概念 ................................................................................................ 163 7.4.2 OCR 常見應(yīng)用 ................................................................................................ 164 7.5 人體分析及應(yīng)用 ........................................................................................................ 165 7.6 訊飛開放平臺使用方法和途徑 ................................................................................ 167 7.7 案例實現(xiàn):公司會展人流統(tǒng)計 ................................................................................ 169 7.8 應(yīng)用場景 .................................................................................................................... 172 7.8.1 視頻/監(jiān)控分析 ................................................................................................ 172 7.8.2 工業(yè)視覺檢測 ................................................................................................. 173 7.8.3 醫(yī)療影像診斷 ................................................................................................. 174 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 174 課后習題 ..................................................................................................................... 174 第 8 章 智能機器人 ................................................................................... 177 8.1 智能機器人概述 ........................................................................................................ 177 8.1.1 智能機器人的定義 ......................................................................................... 178 8.1.2 智能機器人的分類 ......................................................................................... 179 8.1.3 智能機器人關(guān)鍵技術(shù) ..................................................................................... 183 8.2 服務(wù)機器人 ................................................................................................................ 187 8.2.1 服務(wù)機器人的概念 ......................................................................................... 187 8.2.2 服務(wù)機器人的應(yīng)用 ......................................................................................... 188 8.3 無人車 ........................................................................................................................ 192 8.4 案例實現(xiàn):智能問答系統(tǒng) ........................................................................................ 194 8.5 應(yīng)用場景 .................................................................................................................... 198 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 201 課后習題 ..................................................................................................................... 201 第 9 章 大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能 ........................................................................ 203 9.1 大數(shù)據(jù) ........................................................................................................................ 204 9.1.1 大數(shù)據(jù)是什么 ................................................................................................. 204 9.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)體系 ............................................................................................. 205 9.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù) ..................................................................................................... 206 9.1.4 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系 ............................................................................. 210 9.2 商業(yè)智能 .................................................................................................................... 211 9.3 案例實現(xiàn):銷售數(shù)據(jù)分析 ........................................................................................ 213 9.3.1 提出問題 ......................................................................................................... 213 9.3.2 解決方案 ......................................................................................................... 213 9.3.3 預(yù)備知識 ......................................................................................................... 214 9.3.4 任務(wù) 1——導(dǎo)入數(shù)據(jù)、設(shè)置格式 .................................................................. 215 9.3.5 任務(wù) 2——建立數(shù)據(jù)模型 .............................................................................. 218 9.3.6 任務(wù) 3——新建列和新建度量值 .................................................................. 219 9.3.7 任務(wù) 4——數(shù)據(jù)可視化 .................................................................................. 221 9.3.8 任務(wù) 5——制作交互式可視化面板 .............................................................. 223 9.3.9 任務(wù) 6——數(shù)據(jù)分析 ...................................................................................... 228 9.4 應(yīng)用場景 .................................................................................................................... 234 9.4.1 尿布與啤酒 ..................................................................................................... 234 9.4.2 數(shù)據(jù)新聞讓英國撤軍 ..................................................................................... 234 9.4.3 微軟大數(shù)據(jù)成功預(yù)測奧斯卡 21 項大獎 ....................................................... 235 9.4.4 Google 成功預(yù)測冬季流感 ............................................................................ 235 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 235 課后習題 ..................................................................................................................... 235 第 10 章 人工智能之 Python 基礎(chǔ) ............................................................ 238 10.1 Python 概述 ............................................................................................................. 239 10.1.1 了解 Python ................................................................................................... 239 10.1.2 Python 的版本............................................................................................... 240 10.2 搭建 Python 開發(fā)環(huán)境............................................................................................. 243 10.2.1 Python 開發(fā)環(huán)境概述 ................................................................................... 243 10.2.2 安裝 Python ................................................................................................... 244 10.2.3 第一個 Python 程序 ...................................................................................... 250 10.3 Python 開發(fā)工具...................................................................................................... 252 10.3.1 使用自帶的 IDLE ......................................................................................... 252 10.3.2 常用的第三方開發(fā)工具 ............................................................................... 255 10.4 案例:跳水比賽打分程序 ...................................................................................... 257 10.4.1 提出問題 ....................................................................................................... 257 10.4.2 解決方案 ....................................................................................................... 257 10.4.3 預(yù)備知識 ....................................................................................................... 258 10.4.4 任務(wù) 1——生成選手的 10 個分數(shù) .............................................................. 265 10.4.5 任務(wù) 2——得到選手的 8 個有效分 ............................................................ 266 10.4.6 任務(wù) 3——計算選手的平均分和最后得分 ................................................ 267 10.4.7 任務(wù) 4——將選手的得分寫入 Excel 文件 ................................................. 268 10.4.8 任務(wù) 5——將所有選手的得分寫入二維列表 ............................................ 269 10.4.9 任務(wù) 6——將所有選手的信息寫入二維列表 ............................................ 271 10.4.10 任務(wù) 7——將所有選手的得分排序后寫入 Excel 文件 ........................... 272 10.5 應(yīng)用場景 .................................................................................................................. 273 10.5.1 Python 的應(yīng)用場景 ....................................................................................... 273 10.5.2 Python 的應(yīng)用方向 ....................................................................................... 274 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 276 課后習題 ..................................................................................................................... 277 第 11 章 人工智能展望 ............................................................................. 278 11.1 智能時代的到來 ...................................................................................................... 279 11.1.1 人工智能的發(fā)展方向 ................................................................................... 279 11.1.2 人工智能發(fā)展態(tài)勢與思考 ........................................................................... 280 11.2 智能時代對道德與法律的影響 .............................................................................. 282 11.2.1 智能機器的道德主體地位的思考 ............................................................... 282 11.2.2 人工智能發(fā)展引發(fā)情感倫理問題 ............................................................... 283 11.2.3 人工智能引發(fā)新的社會安全和公平正義問題 ........................................... 284 11.2.4 智能時代的數(shù)字鴻溝 ................................................................................... 284 11.2.5 人工智能與法律 ........................................................................................... 285 11.3 智能時代背景下的職業(yè)規(guī)劃面臨的機遇與挑戰(zhàn) .................................................. 287 11.3.1 人工智能背景下職業(yè)規(guī)劃面臨的機遇 ....................................................... 287 11.3.2 人工智能背景下職業(yè)規(guī)劃面臨的挑戰(zhàn) ....................................................... 289 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 293 課后習題 ..................................................................................................................... 293 附錄 ............................................................................................................ 294 附錄 A 準備人工智能開發(fā)環(huán)境 ..................................................................................... 294 附錄 B 注冊成為 AI 開放平臺開發(fā)者 ........................................................................... 296 附錄 C 利用 FFmpeg 軟件進行音頻格式轉(zhuǎn)換 .............................................................. 297 附錄 D TensorFlow 框架的安裝配置 ............................................................................. 300 附錄 E 智能對話系統(tǒng)設(shè)計與實施 ................................................................................. 302 附錄 F 第一批 AI 國家開放創(chuàng)新平臺功能 ................................................................... 305 參考文獻 ..................................................................................................... 310
你還可能感興趣
我要評論
|