了得網研究生_人工智能基礎與應用（微課版）

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人工智能基礎與應用（微課版）
該商品所屬分類：研究生 -> 工學
【市場價】	248-358元
【優惠價】	155-224元
【作者】	韓雁澤，劉洪濤
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材工學
【出版社】	人民郵電出版社
【ISBN】	9787115559579
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：128開

紙張：膠版紙

包裝：平裝-膠訂

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787115559579

叢書名：工業和信息化精品繫列教材——人工智能技術

作者：韓雁澤，劉洪濤

出版社：人民郵電出版社

出版時間：2021年03月

編輯推薦

1.突出素質教育，以培養學生的能力為本位，以提高學生的就業技能為導向。

2.內容簡潔、結構嚴謹、邏輯分明、條理清晰，在內容和形式上都有創新。

3.編寫由淺入深，從Python的基礎語法到機器學習再到深度學習，還有AI開放平臺的使用以及綜合項目的實現。

4.注重理論與實踐的結合，每個知識點都對應著實例進行剖析，將引入的實例結合理論和算法予以解決。

5.采用結合視頻教學的方法，並對每一個樣例提供源碼，每一個樣例都可以復現。

6.參與本書編寫工作的人員都是長期從事嵌入式和人工智能的工程師，具有豐富的實踐經驗。

內容簡介

本書涵蓋人工智能概述、Python編程基礎、TensorFlow機器學習框架、機器學習算法、MNIST數據集及神經網絡、TensorFlow高級框架、OpenCV開發與應用等基礎知識，並介紹且搭建了計算機視覺中的手寫數字識別與人臉識別、自然語言處理中的語音識別與智能聊天機器人具體項目，還介紹並實踐了AI開放平臺的接入與使用，*後在綜合實訓案例解析中完成了對所學知識的整合。

作者簡介

劉洪濤 2005年畢業於北京工業大學機電工程專業，碩士研究生學歷，目前就職於北京華清遠見科技信息有限公司。職位是華清遠見技術總監；ARM公司全球認證講師；參與編寫過幾十本專業圖書；國內知名物聯網方向技術顧問；首批高校物聯網專業建設教學指導委員會專家委員會成員；豐富的嵌入式及物聯網繫統軟、硬件產品開發經驗；主持開發過多個大型嵌入式及物聯網項目，涉及工業控制、網絡、通訊、消費電子等眾多領域。

第 1章人工智能概述1

1.1了解人工智能1

1.2了解深度學習2

1.3人工智能發展現狀4

1.4人工智能機器學習框架5

1.4.1機器學習框架簡介5

1.4.2TensorFlow5

第 1章人工智能概述1

1.1了解人工智能1

1.2了解深度學習2

1.3人工智能發展現狀4

1.4人工智能機器學習框架5

1.4.1機器學習框架簡介5

1.4.2TensorFlow5

1.4.3PaddlePaddle7

1.5怎樣學習人工智能7

1.6小結8

1.7練習題8

第 2章Python編程基礎9

2.1Python入門9

2.2開發環境搭建10

2.2.1安裝Python10

2.2.2安裝PyCharm13

2.2.3體驗PyCharm17

2.3基礎語法21

2.3.1基本輸入和輸出21

2.3.2Python運算符24

2.3.3Python數據類型33

2.3.4Python語句38

2.3.5Python函數43

2.4面向對像44

2.5第三方庫的使用45

2.5.1NumPy46

2.5.2Pandas49

2.5.3Matplotlib52

2.6小結57

2.7練習題57

第3章TensorFlow機器學習框架58

3.1TensorFlow介紹58

3.1.1TensorFlow基礎介紹58

3.1.2分布式TensorFlow61

3.2TensorFlow環境搭建61

3.2.1安裝Anaconda61

3.2.2使用pip的Windows環境安裝67

3.2.3使用pip的Linux環境安裝68

3.2.4使用源代碼編譯安裝68

3.3TensorFlow計算機加速68

3.3.1TensorFlow的使用68

3.3.2TensorFlow使用GPU加速70

3.4小結70

3.5練習題71

第4章機器學習算法72

4.1線性回歸72

4.1.1什麼是線性回歸72

4.1.2線性回歸例子引入73

4.1.3數學方法解決線性回歸問題75

4.1.4利用TensorFlow解決線性回歸問題78

4.2邏輯回歸81

4.2.1什麼是邏輯回歸81

4.2.2邏輯回歸例子引入82

4.2.3數學方法解決邏輯回歸問題83

4.2.4利用TensorFlow解決邏輯回歸問題83

4.3KNN85

4.3.1什麼是KNN86

4.3.2KNN例子引入86

4.3.3數學方法解決KNN問題87

4.3.4利用TensorFlow解決KNN問題91

4.4使用第三方模塊實現KNN92

4.5其他機器學習算法94

4.5.1支持向量機94

4.5.2決策樹94

4.5.3隨機森林95

4.5.4K-Means95

4.6小結95

4.7練習題95

第5章MNIST數據集及神經網絡96

5.1MNIST數據集簡介96

5.2常用函數97

5.2.1激活函數97

5.2.2池化函數99

5.2.3損失函數100

5.3深度神經網絡101

5.4經典卷積神經網絡介紹102

5.4.1LeNet-5模型及其實現103

5.4.2AlexNet介紹109

5.4.3VGGNet介紹109

5.4.4Inception模型及其實現109

5.5循環神經網絡112

5.5.1循環神經網絡簡介112

5.5.2循環神經網絡實現115

5.6優化器及優化方法117

5.6.1優化方法117

5.6.2學習率設置118

5.7小結118

5.8練習題118

第6章TensorFlow高級框架119

6.1TFLearn119

6.2Keras121

6.3小結123

6.4練習題124

第7章OpenCV開發與應用125

7.1OpenCV介紹125

7.2OpenCV常見應用127

7.2.1攝像頭調用127

7.2.2OpenCV的圖像簡單處理128

7.2.3圖像處理的意義及價值132

7.3小結133

7.4練習題133

第8章計算機視覺處理134

8.1計算機視覺開發介紹134

8.2手寫數字識別136

8.2.1項目介紹137

8.2.2圖像獲取以及預處理138

8.2.3圖像識別139

8.2.4結果顯示143

8.3人臉識別143

8.3.1項目介紹144

8.3.2人臉的數據集介紹144

8.3.3人臉識別流程145

8.3.4人臉識別方案145

8.3.5人臉識別應用146

8.4小結154

8.5練習題154

第9章自然語言處理155

9.1人工智能自然語言處理介紹155

9.2英文語音識別156

9.2.1項目介紹156

9.2.2訓練模型156

9.2.3測試效果160

9.3打造智能聊天機器人163

9.3.1seq2seq的機制原理163

9.3.2實踐163

9.4小結164

9.5練習題164

第 10章人工智能開放平臺應用165

10.1AI開放平臺介紹165

10.2百度AI開放平臺應用166

10.2.1百度AI開放平臺介紹166

10.2.2基於百度AI開放平臺的圖像識別166

10.2.3基於百度AI開放平臺的語音識別170

10.2.4基於百度AI開放平臺的人臉識別172

10.3更多AI開放平臺實踐175

10.3.1騰訊AI開放平臺175

10.3.2阿裡AI開放平臺175

10.3.3AI開放平臺176

10.3.4小愛AI開放平臺176

10.3.5訊飛AI開放平臺177

10.4小結177

10.5練習題177

第 11章綜合實訓案例解析178

11.1基於機械臂的工業分揀繫統178

11.1.1項目概要178

11.1.2項目設計179

11.1.3項目實現186

11.2小結193

11.3練習題193

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