人工智能应用技术基础 - 职业教育通识课系列教材 - 中国高校教材图书网
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书名： |
人工智能应用技术基础
职业教育通识课系列教材
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| ISBN： | 9787560676890 |
条码： | 5606 |
| 作者： |
钟火旺
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装订： | |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥46.00
折扣价：￥43.70
折扣：0.95
节省了2.3元
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字数： |
400千字
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| 出版社： |
西安电子科技大学出版社 |
页数： |
272页
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| 发行编号： | |
每包册数： |
9
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| 出版日期： |
2025-8-5 |
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| 内容简介： |
本书遵循我国职业教育、技能人才教育课程改革的基本理念，以人工智能方向的实际应用为核心，以技能培养为重点，对人工智能应用技术进行了系统讲解。本书共分为8个项目，主要内容包括人工智能基础知识、机器学习模型构建、深度学习基础与应用、计算机视觉技术、自然语言处理技术、智能语音与人机交互、AI平台与工具使用、人工智能项目开发与部署，以及人工智能行业应用案例分析。每个项目均包含多个任务，读者通过实际操作与案例分析，可逐步掌握人工智能的核心技术与应用方法，培养工程实践能力与创新能力。
本书可作为职业院校人工智能通识课教材，也可以作为新一代信息技术相关专业的专业基础课程教材，同时，本书还可作为人工智能从业人员和技术爱好者的自学参考书籍。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
项目一 初识人工智能 1
项目架构 1
任务一 人工智能的起源和定义 1
任务目标 2
任务内容 2
1.1.1 人工智能的诞生历程 2
1.1.2 全球与我国人工智能的发展史 3
1.1.3 人工智能的定义 5
任务思考 5
习题巩固 6
任务二 人工智能中的三大流派 7
任务目标 7
任务内容 7
1.2.1 符号主义 7
1.2.2 连接主义 8
1.2.3 行为主义 9
任务思考 10
习题巩固 11
任务三 体验人工智能在日常生活中的
实际应用 12
任务目标 12
任务内容 12
1.3.1 探索及分析人工智能在
日常生活中的实际应用 12
1.3.2 体验AI在智能语音助手方面的
实际应用 13
1.3.3 体验AI在图像识别和处理方面
的实际应用及操作 15
1.3.4 体验AI在大规模预训练语言模型
方面的实际应用及基础操作 17
任务思考 21
习题巩固 22
项目二 探索数字世界中人工智能技术的
基础 23
项目架构 23
任务一 数据与知识表示 23
任务目标 24
任务内容 24
2.1.1 知识概述：数据、信息、
知识 24
2.1.2 知识的特性 25
2.1.3 知识的分类 27
2.1.4 知识表示与知识的表示方法 30
2.1.5 语义网络 32
任务思考 34
习题巩固 34
任务二 推理与搜索技术 35
任务目标 35
任务内容 36
2.2.1 搜索概述 36
2.2.2 推理概述 37
2.2.3 状态空间的搜索策略 38
2.2.4 状态空间的盲目搜索 39
2.2.5 状态空间的启发式搜索 41
2.2.6 遗传算法搜索 42
2.2.7 基于规则的演绎推理 44
2.2.8 产生式推理 45
2.2.9 不确定性推理 46
任务思考 47
习题巩固 48
任务三 编写一个简单的基于规则的
专家系统 48
任务目标 49
任务内容 49
2.3.1 专家系统的基本概念 49
2.3.2 规则推理机制概述 51
2.3.3 汽车故障诊断专家系统的
设计与实现 52
任务思考 56
习题巩固 57
项目三 在AI中如何让机器习得知识 59
项目架构 59
任务一 学习相关的基本概念 59
任务目标 59
任务内容 60
3.1.1 标签 60
3.1.2 特征 62
3.1.3 模型 64
3.1.4 回归与分类 66
3.1.5 聚类 67
任务思考 69
习题巩固 69
任务二 机器学习概述 70
任务目标 70
任务内容 70
3.2.1 机器学习的定义 70
3.2.2 机器学习的过程 73
3.2.3 机器学习的分类 78
任务思考 79
习题巩固 79
任务三 交通标识识别系统项目 80
任务目标 80
任务内容 80
3.3.1 交通标识识别系统概述及
分析 80
3.3.2 交通标识识别系统的设计与
实现 82
3.3.3 交通标识识别系统完整代码及
运行结果的解析 88
任务思考 94
习题巩固 94
项目四 人工智能前沿技术之深度学习 97
项目架构 97
任务一 深度学习基础 97
任务目标 98
任务内容 98
4.1.1 深度学习概述 98
4.1.2 深度学习的应用优势 100
4.1.3 深度学习的应用领域 101
任务思考 108
习题巩固 108
任务二 数字世界的神经元网络细胞 109
任务目标 109
任务内容 109
4.2.1 神经元与感知机 109
4.2.2 前馈神经网络 113
4.2.3 激活函数 115
4.2.4 反向传播算法 117
任务思考 120
习题巩固 120
任务三 人脸口罩识别项目 120
任务目标 121
任务内容 121
4.3.1 人脸口罩识别系统概述及
分析 121
4.3.2 人脸口罩识别系统的设计与
实现 123
4.3.3 交通标识识别系统完整代码及
运行结果解析 129
任务思考 135
习题巩固 136
项目五 揭秘计算机视觉的由来 137
项目架构 137
任务一 计算机视觉概述 137
任务目标 138
任务内容 138
5.1.1 计算机视觉的基本概念 138
5.1.2 计算机视觉的技术层次 147
5.1.3 计算机视觉与人工智能的
关系 149
任务思考 152
习题巩固 152
任务二 计算机视觉的发展历史与
应用领域 153
任务目标 153
任务内容 153
5.2.1 计算机视觉技术的
早期发展 153
5.2.2 深度学习技术的引入 156
5.2.3 计算机视觉技术的
发展现状 158
5.2.4 计算机视觉技术的
应用领域 166
任务思考 170
习题巩固 170
任务三 使用OpenCV实现基础图像
操作 171
任务目标 171
任务内容 171
5.3.1 OpenCV库的基本概念 171
5.3.2 OpenCV的安装与使用 172
5.3.3 使用OpenCV实现图像的
基础操作 174
任务思考 178
习题巩固 178
项目六 自然语言处理技术 181
项目架构 181
任务一 自然语言处理基础 181
任务目标 181
任务内容 182
6.1.1 自然语言处理概述 182
6.1.2 自然语言处理技术的
发展历程 186
任务思考 187
习题巩固 188
任务二 自然语言的文本处理与表示 188
任务目标 189
任务内容 189
6.2.1 文本预处理技术概述 189
6.2.2 词袋模型 190
6.2.3 两种词向量表示 191
任务思考 193
习题巩固 193
任务三 文本分词与词性标注项目实战 194
任务目标 194
任务内容 195
6.3.1 文本分词与词性标注的
基本概念 195
6.3.2 文本分词与词性标注系统的
设计与实现 196
任务思考 200
习题巩固 201
项目七 解码人工智能生成内容AIGC的
独特技术 202
项目架构 202
任务一 AIGC的发展历程与概念 202
任务目标 203
任务内容 203
7.1.1 AIGC的历史沿革 203
7.1.2 AIGC的概念与内涵 206
任务思考 207
习题巩固 207
任务二 AIGC的技术体系及其
演进方向 208
任务目标 208
任务内容 208
7.2.1 AIGC技术升级步入深化阶段的
历程 208
7.2.2 视觉大模型提升AIGC感知
能力的延展 210
7.2.3 语言大模型增强AIGC认知
能力的发展 212
7.2.4 多模态大模型升级AIGC
内容创作能力 213
7.2.5 趣谈AIGC技术演化出的
三大前沿能力 215
任务思考 216
习题巩固 217
任务三 基于情感知识增强的预训练模型
分析预测项目实战 218
任务目标 218
任务内容 218
7.3.1 预训练模型概述 218
7.3.2 情感分析及情感知识的
基本概念 219
7.3.3 实现基于情感知识增强的
预训练模型及其应用 220
任务思考 229
习题巩固 229
项目八 拥抱AI大模型的奇妙世界 231
项目架构 231
任务一 大模型技术的基本概念 231
任务目标 232
任务内容 232
8.1.1 大模型的定义、内涵、作用 232
8.1.2 大模型的发展历程 233
8.1.3 大模型的类型 235
8.1.4 大模型对经济社会发展的
意义 236
8.1.5 大模型技术的风险与挑战 238
任务思考 238
习题巩固 239
任务二 多模态大模型的技术发展 240
任务目标 240
任务内容 240
8.2.1 模态与多模态 240
8.2.2 多模态大模型的技术体系 241
8.2.3 多模态大模型的网络结构
设计 242
8.2.4 多模态大模型的自监督学习
优化 243
8.2.5 多模态大模型的下游任务微调
适配 245
任务思考 247
习题巩固 248
任务三 私有化多模态大模型项目实战 248
任务目标 249
任务内容 249
8.3.1 多模态大模型的基本概念 249
8.3.2 Ollama、OpenWebUI和
Llama3的介绍 249
8.3.3 使用Ollama?+?OpenWebUI?+?
Llama3本地部署私有化多模态
大模型 250
任务思考 254
习题巩固 254
附录 习题巩固答案解析 256
参考文献 263
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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