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內(nèi)容簡介

　　本教材較為全面地介紹了人工智能應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注等技術(shù)。全書分為4篇，共12個項目，包括了解數(shù)據(jù)采集、了解網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、了解端側(cè)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與加載、了解數(shù)據(jù)處理、圖像數(shù)據(jù)處理、文本數(shù)據(jù)處理、了解數(shù)據(jù)標(biāo)注、圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注、文本數(shù)據(jù)標(biāo)注、深度學(xué)習(xí)圖像分類應(yīng)用實戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)情感分析應(yīng)用實戰(zhàn)等內(nèi)容。本教材以企業(yè)用人需求為導(dǎo)向、以崗位技能和綜合素質(zhì)為核心，通過理論與實戰(zhàn)相結(jié)合的方式組織內(nèi)容，以培養(yǎng)能夠根據(jù)項目需求完成數(shù)據(jù)的采集、處理、標(biāo)注等的人才。\n本教材可用于1+X證書制度試點工作中的人工智能深度學(xué)習(xí)工程應(yīng)用職業(yè)技能等級證書（初級）的教學(xué)和培訓(xùn)，也適合作為中等職業(yè)學(xué)校、高等職業(yè)院校、應(yīng)用型本科院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，還適合作為需補充學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)知識的技術(shù)人員的參考用書。

作者簡介

　　劉艷飛，女，副教授職稱，任CFF職業(yè)教育發(fā)展委員會人工智能技術(shù)服務(wù)工作組副組長。主要從事人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)教學(xué)和科研工作。近五年，主持建設(shè)完成省級精品在線開放課1門，榮獲省職業(yè)院校信息化教學(xué)比賽一等獎，指導(dǎo)學(xué)生獲省職業(yè)院校技能大賽一等獎、“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽省賽銀獎多項。主持省級和中國職業(yè)技術(shù)教育學(xué)會等各類課題15項，主編出版教材2部，獲得軟件著作權(quán)6件，是學(xué)校人工智能應(yīng)用教師工作室負(fù)責(zé)人。

圖書目錄

第 1篇數(shù)據(jù)采集 1\n
項目１了解數(shù)據(jù)采集 2\n
項目描述 2\n
知識準(zhǔn)備 3\n
1．1 大數(shù)據(jù) 3\n
1．1．1 數(shù)據(jù)來源 3\n
1．1．2 數(shù)據(jù)類型 3\n
1．2 數(shù)據(jù)采集 4\n
1．2．1 數(shù)據(jù)采集的三大要求 4\n
1．2．2 數(shù)據(jù)采集方式 4\n
1．3 數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用行業(yè) 5\n
項目實施 “石頭剪刀布”圖像數(shù)據(jù)采集 6\n
1．4 實施思路 6\n
1．5 實施步驟 6\n
知識拓展 12\n
課后實訓(xùn) 12\n
項目２了解網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集 14\n
項目描述 14\n
知識準(zhǔn)備 15\n
2．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理及流程 15\n
2．2 網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)：HTML 15\n
2．3 第三方庫：BeautifulSoup4 16\n
項目實施爬取“石頭剪刀布”靜態(tài)頁面數(shù)據(jù) 17\n
2．4 實施思路 17\n
2．5 實施步驟 18\n
知識拓展 21\n
2．6 urllib 22\n
2．7 requests 22\n
課后實訓(xùn) 23\n
項目３了解端側(cè)數(shù)據(jù)采集 24\n
項目描述 24\n
知識準(zhǔn)備 24\n
3．1 端側(cè)數(shù)據(jù)采集概述 24\n
3．1．1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 25\n
3．1．2 數(shù)字輸入輸出模塊 25\n
3．1．3 模擬輸入輸出模塊 25\n
3．1．4 數(shù)據(jù)采集卡 25\n
3．2 數(shù)據(jù)采集端側(cè)設(shè)備 25\n
3．2．1 圖像采集設(shè)備：CCD傳感器與CMOS傳感器 26\n
3．2．2 音頻采集設(shè)備：麥克風(fēng) 27\n
3．3 端側(cè)數(shù)據(jù)采集方式 27\n
3．3．1 圖像采集 27\n
3．3．2 語音采集 28\n
3．4 EasyData智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺 28\n
項目實施視頻抽幀數(shù)據(jù)采集 29\n
3．5 實施思路 29\n
3．6 實施步驟 29\n
知識拓展 31\n
課后實訓(xùn) 32\n
項目４數(shù)據(jù)存儲與加載 33\n
項目描述 33\n
知識準(zhǔn)備 34\n
4．1 數(shù)據(jù)編碼 34\n
4．1．1 圖像編碼 34\n
4．1．2 文本編碼 34\n
4．2 數(shù)據(jù)存儲格式 35\n
4．2．1 圖像數(shù)據(jù)存儲格式 35\n
4．2．2 文本數(shù)據(jù)存儲格式 36\n
4．3 數(shù)據(jù)加載及存儲 37\n
4．3．1 圖像數(shù)據(jù)加載及存儲 37\n
4．3．2 文本數(shù)據(jù)加載及存儲 38\n
項目實施加載、操作并存儲Excel表格文件 39\n
4．4 實施思路 39\n
4．5 實施步驟 39\n
知識拓展 40\n
課后實訓(xùn) 41\n
第 2篇數(shù)據(jù)處理 42\n
項目５了解數(shù)據(jù)處理 43\n
項目描述 43\n
知識準(zhǔn)備 43\n
5．1 數(shù)據(jù)處理工具 43\n
5．2 數(shù)據(jù)處理步驟 44\n
5．2．1 數(shù)據(jù)清洗 44\n
5．2．2 數(shù)據(jù)分析 45\n
5．2．3 數(shù)據(jù)可視化 45\n
5．3 數(shù)據(jù)處理行業(yè)應(yīng)用 46\n
5．3．1 人臉識別 46\n
5．3．2 工業(yè)自動化 46\n
5．3．3 機器翻譯 46\n
5．3．4 醫(yī)療健康分析 47\n
項目實施 EasyData處理文本數(shù)據(jù) 47\n
5．4 實施思路 47\n
5．5 實施步驟 47\n
知識拓展 52\n
課后實訓(xùn) 53\n
項目６圖像數(shù)據(jù)處理 54\n
項目描述 54\n
知識準(zhǔn)備 54\n
6．1 圖像基礎(chǔ)知識 54\n
6．1．1 圖像的概念 55\n
6．1．2 圖像的存儲方式 55\n
6．2 圖像數(shù)據(jù)處理方法 55\n
6．2．1 圖像數(shù)據(jù)清洗 55\n
6．2．2 圖像數(shù)據(jù)分析 56\n
6．2．3 圖像數(shù)據(jù)可視化 56\n
6．3 Python庫介紹 56\n
6．3．1 OpenCV庫 56\n
6．3．2 Matplotlib庫 57\n
6．3．3 os庫 57\n
項目實施 “石頭剪刀布”圖像處理 58\n
6．4 實施思路 58\n
6．5 實施步驟 58\n
知識拓展 64\n
6．6 圖像水平翻轉(zhuǎn) 64\n
6．7 圖像垂直翻轉(zhuǎn) 66\n
6．8 圖像對角翻轉(zhuǎn) 66\n
課后實訓(xùn) 67\n
項目７文本數(shù)據(jù)處理 68\n
項目描述 68\n
知識準(zhǔn)備 68\n
7．1 文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用 68\n
7．2 文本數(shù)據(jù)處理方法 69\n
7．2．1 文本數(shù)據(jù)清洗 69\n
7．2．2 文本數(shù)據(jù)分析與可視化 72\n
項目實施對話情感傾向分析 73\n
7．3 實施思路 73\n
7．4 實施步驟 74\n
知識拓展 80\n
7．5 正態(tài)分布圖法 80\n
7．6 聚類算法 80\n
課后實訓(xùn) 80\n
第3篇數(shù)據(jù)標(biāo)注 82\n
項目８了解數(shù)據(jù)標(biāo)注 83\n
項目描述 83\n
知識準(zhǔn)備 83\n
8．1 數(shù)據(jù)標(biāo)注的概念 83\n
8．2 數(shù)據(jù)標(biāo)注的類型 84\n
8．3 數(shù)據(jù)標(biāo)注的意義 84\n
8．4 數(shù)據(jù)標(biāo)注在行業(yè)中的應(yīng)用 84\n
8．4．1 智能交通 84\n
8．4．2 智能語音 85\n
8．4．3 智能金融 85\n
8．4．4 智能家居 86\n
8．4．5 電子商務(wù) 86\n
項目實施標(biāo)注“花卉識別”數(shù)據(jù)集 87\n
8．5 實施思路 87\n
8．6 實施步驟 87\n
知識拓展 92\n
8．7 數(shù)據(jù)標(biāo)注的難題 92\n
8．8 數(shù)據(jù)標(biāo)注的角色 93\n
課后實訓(xùn) 93\n
項目９圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注 94\n
項目描述 94\n
知識準(zhǔn)備 94\n
9．1 常見的圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 94\n
9．2 常用的數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)集 95\n
9．3 圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 96\n
9．4 圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用領(lǐng)域 96\n
9．4．1 自動駕駛領(lǐng)域 96\n
9．4．2 工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域 98\n
9．4．3 智能安防領(lǐng)域 98\n
項目實施標(biāo)注“垃圾分類”數(shù)據(jù)集 99\n
9．5 實施思路 99\n
9．6 實施步驟 99\n
知識拓展 102\n
課后實訓(xùn) 103\n
項目10 文本數(shù)據(jù)標(biāo)注 104\n
項目描述 104\n
知識準(zhǔn)備 104\n
10．1 文本實體標(biāo)注 104\n
10．2 文本情感分類標(biāo)注 105\n
10．3 文本相似度標(biāo)注 105\n
項目實施標(biāo)注“微博文本情感分類”數(shù)據(jù)集 105\n
10．4 實施思路 105\n
10．5 實施步驟 106\n
知識拓展 108\n
課后實訓(xùn) 108\n
第4篇深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實戰(zhàn) 110\n
項目11 深度學(xué)習(xí)圖像分類應(yīng)用實戰(zhàn) 111\n
項目描述 111\n
知識準(zhǔn)備 111\n
11．1 智能垃圾分類的行業(yè)背景 111\n
11．2 智能垃圾分類的流程 112\n
11．2．1 數(shù)據(jù)標(biāo)注 112\n
11．2．2 模型訓(xùn)練 114\n
11．3 智能垃圾分類的應(yīng)用 115\n
項目實施垃圾分類 116\n
11．4 實施思路 116\n
11．5 實施步驟 116\n
知識拓展 138\n
課后實訓(xùn) 139\n
項目12 深度學(xué)習(xí)情感分析應(yīng)用實戰(zhàn) 140\n
項目描述 140\n
知識準(zhǔn)備 140\n
12．1 情感分析的行業(yè)背景 140\n
12．2 智能情感分析的流程 142\n
12．2．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 142\n
12．2．2 數(shù)據(jù)處理 142\n
12．2．3 數(shù)據(jù)標(biāo)注 143\n
12．2．4 模型訓(xùn)練 143\n
項目實施情感分析 144\n
12．3 實施思路 144\n
12．4 實施步驟 144\n
知識拓展 159\n
課后實訓(xùn) 160