人工智能技術(shù)導(dǎo)論

目錄
第1章 人工智能來龍去脈 1
知識探索 2
1.1 人工智能的內(nèi)涵、特點(diǎn)和分類 2
1.1.1 人工智能的內(nèi)涵 2
1.1.2 人工智能的特點(diǎn) 3
1.1.3 人工智能的分類 4
1.2 人工智能的發(fā)展史 4
1.2.1 起步發(fā)展期 6
1.2.2 反思發(fā)展期 6
1.2.3 應(yīng)用發(fā)展期 6
1.2.4 低迷發(fā)展期 6
1.2.5 穩(wěn)步發(fā)展期 7
1.2.6 蓬勃發(fā)展期 7
1.3 人工智能的應(yīng)用 7
1.3.1 人工智能在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用 8
1.3.2 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用 8
1.3.3 人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用 8
1.3.4 人工智能在家居領(lǐng)域中的應(yīng)用 9
1.3.5 人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用 9
1.3.6 人工智能在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用 9
1.3.7 人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用 10
1.4 人工智能的未來發(fā)展趨勢 10
案例體驗 11
拓展閱讀 12
本章總結(jié) 12
學(xué)習(xí)評價 13
思考探索 14
【參考文獻(xiàn)】 15
第2章 人工智能系統(tǒng)開發(fā)流程 16
知識探索 17
2.1 人工智能系統(tǒng)構(gòu)成 17
2.2 人工智能系統(tǒng)開發(fā)流程 19
2.2.1 分析業(yè)務(wù)需求 20
2.2.2 采集/收集數(shù)據(jù) 21
2.2.3 標(biāo)注數(shù)據(jù) 21
2.2.4 訓(xùn)練模型 21
2.2.5 評估模型效果 21
2.2.6 部署模型 21
2.3 人工智能系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 23
2.3.1 Python 23
2.3.2 PyCharm集成開發(fā)環(huán)境 24
2.3.3 Anaconda庫管理工具 24
2.3.4 常用第三方庫 25
案例體驗 27
拓展閱讀 31
本章總結(jié) 32
學(xué)習(xí)評價 33
思考探索 33
第3章 人工智能數(shù)據(jù)需求 34
知識探索 35
3.1 事物、數(shù)據(jù)與信息 35
3.1.1 事物與數(shù)據(jù) 35
3.1.2 數(shù)據(jù)與信息 36
3.1.3 數(shù)據(jù)的類型 37
3.2 大數(shù)據(jù)的基本特征 39
3.2.1 數(shù)據(jù)量大 39
3.2.2 數(shù)據(jù)類型繁多 40
3.2.3 處理速度快 41
3.2.4 價值密度低 42
3.3 大數(shù)據(jù)的作用 42
3.3.1 改變經(jīng)濟(jì)社會管理方式 43
3.3.2 促進(jìn)行業(yè)融合發(fā)展 44
3.3.3 推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級 44
3.3.4 助力智慧城市建設(shè) 45
3.3.5 創(chuàng)新商業(yè)模式 45
3.3.6 改變科學(xué)研究的方法論 46
3.4 人工智能依賴大數(shù)據(jù) 46
3.4.1 人工智能與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系 46
3.4.2 人工智能與大數(shù)據(jù)的區(qū)別 47
案例體驗 48
拓展閱讀 56
本章總結(jié) 56
學(xué)習(xí)評價 57
思考探索 58
【參考文獻(xiàn)】 59
第4章 人工智能計算方法 60
知識探索 61
4.1 數(shù)據(jù)的運(yùn)算與算法 61
4.1.1 數(shù)據(jù)的運(yùn)算方法 61
4.1.2 算法的定義和特征 61
4.1.3 算法的實現(xiàn)流程 63
4.2 人工智能算法 63
4.2.1 人工智能算法的分類 64
4.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí) 65
4.2.3 深度學(xué)習(xí) 71
4.3 人工智能算法工具 76
4.3.1 常用開源框架 76
4.3.2 算法應(yīng)用基本方法 78
案例體驗 79
拓展閱讀 85
本章總結(jié) 86
學(xué)習(xí)評價 87
思考探索 87
【參考文獻(xiàn)】 89
第5章 人工智能關(guān)鍵技術(shù) 90
知識探索 91
5.1 計算機(jī)視覺技術(shù) 91
5.1.1 圖像處理基礎(chǔ) 93
5.1.2 圖像分類 94
5.1.3 目標(biāo)檢測 97
5.1.4 圖像分割 98
5.2 智能語音技術(shù) 101
5.2.1 智能語音系統(tǒng)構(gòu)成 101
5.2.2 智能語音的應(yīng)用 105
5.3 自然語言處理技術(shù) 106
5.3.1 自然語言處理任務(wù)層級 107
5.3.2 自然語言處理技術(shù)體系 108
5.3.3 自然語言處理應(yīng)用 109
5.4 知識圖譜技術(shù) 111
5.4.1 知識圖譜認(rèn)知 111
5.4.2 知識圖譜構(gòu)建流程 114
案例體驗 116
拓展閱讀 127
本章總結(jié) 128
學(xué)習(xí)評價 129
思考探索 129
【參考文獻(xiàn)】 131
第6章 人工智能產(chǎn)品形態(tài) 132
知識探索 133
6.1 人臉識別類產(chǎn)品 133
6.1.1 人臉識別發(fā)展現(xiàn)狀 134
6.1.2 人臉識別關(guān)鍵技術(shù) 135
6.1.3 人臉識別應(yīng)用領(lǐng)域 138
6.2 智能機(jī)器人產(chǎn)品 140
6.2.1 智能感知系統(tǒng) 142
6.2.2 智能決策系統(tǒng) 142
6.2.3 智能執(zhí)行系統(tǒng) 143
6.2.4 智能交互系統(tǒng) 144
6.3 智能 類產(chǎn)品 144
6.3.1 智能 系統(tǒng)概述 145
6.3.2 智能 基本思想 146
6.3.3 智能 系統(tǒng)流程 147
6.3.4 智能 系統(tǒng)實例 149
6.3.5 智能 系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域 152
6.4 智能語音類產(chǎn)品 152
6.4.1 智能語音助手發(fā)展歷程 153
6.4.2 智能語音助手關(guān)鍵技術(shù) 154
6.4.3 智能語音助手應(yīng)用領(lǐng)域 154
案例體驗 155
拓展閱讀 159
本章總結(jié) 160
學(xué)習(xí)評價 161
思考探索 161
【參考文獻(xiàn)】 163
第7章 人工智能行業(yè)應(yīng)用 164
知識探索 165
7.1 人工智能+工業(yè) 165
7.1.1 工業(yè)機(jī)器人 165
7.1.2 智能物流 168
7.1.3 智能工廠 171
7.1.4 制造強(qiáng)國 173
7.2 人工智能+醫(yī)療 175
7.2.1 醫(yī)療機(jī)器人 175
7.2.2 智能診斷與診療 177
7.2.3 智能健康管理 178
7.3 人工智能+服務(wù) 179
7.3.1 智能交通服務(wù) 180
7.3.2 智能銀行服務(wù) 182
7.3.3 智能客戶服務(wù) 185
7.3.4 智能家居服務(wù) 186
案例體驗 188
拓展閱讀 191
本章總結(jié) 192
學(xué)習(xí)評價 193
思考探索 194
【參考文獻(xiàn)】 194
第8章 人工智能倫理法規(guī) 195
知識探索 196
8.1 人工智能倫理道德 196
8.1.1 人工智能商業(yè)倫理 197
8.1.2 人工智能技術(shù)倫理 198
8.1.3 人工智能倫理治理機(jī)制 199
8.2 人工智能安全規(guī)范 199
8.2.1 人工智能網(wǎng)絡(luò)空間安全 200
8.2.2 人工智能社會安全 203
8.2.3 人工智能 安全 205
案例體驗 207
拓展閱讀 209
本章總結(jié) 210
學(xué)習(xí)評價 211
思考探索 212