新書推薦：
《
遇阳（全2册）【晋江甜文作者提裙代表作，网络原名《放学后别来我办公室》】
》
售價：HK$
87.8
《
通胀的教训
》
售價：HK$
75.9
《
婚礼的前一天 穗积漫画作品集
》
售價：HK$
47.1
《
狂野的希望：在灰暗的日子里找到光亮
》
售價：HK$
65.8
《
如何从敌人身上获益（普鲁塔克《道德论丛》精华选编）
》
售價：HK$
63.8
《
峰值体验2
》
售價：HK$
74.8
《
经纬度丛书·财与兵：中国近代化与晚清政治博弈
》
售價：HK$
74.8
《
AI生图变现100例
》
售價：HK$
65.8
|
| 編輯推薦： |
|
《人工智能导论实践教程》主要为学生和从业者提供计算机视觉、人工智能等领域的基础导论，帮助读者理解并掌握这些学科的基础概念和技术，并且通过详细的实验和实训内容，使读者不仅能够理解理论，还能够动手实践，强化其实际操作能力；推动产学合作，促进高校知识和企业实践的有机结合，培养更加符合时代需求的技术人才。
|
| 內容簡介： |
《人工智能导论实践教程》是人工智能基础与实践领域的入门教材，以人工智能理论与实践的紧密结合为基础，以培养读者的创新能力和实践能力为目标，从多学科交叉的视角组织教学内容，突出理论讲解与实训指导的统一。本书共8章，内容涵盖人工智能概述、大数据与人工智能、机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、人工智能导论实践与应用以及人工智能与社会学等方面。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书内容全面、结构合理、语言简练、注重理论与实践结合，具有很强的实用性和可操作性。本书可作为高等院校计算机及相关专业本科生的教材，也可供大中专院校及人工智能技术培训课程使用。同时，对于希望系统学习人工智能基础知识的从业人员和自学者而言，本书也是一本非常有价值的参考书。
|
| 目錄：
|
第1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能的起源 2
1.1.1 人工智能的科学基础与技术发展 2
1.1.2 人工智能的实践应用与研究方向 3
1.1.3 机器学习与人工智能对话系统的诞生 4
1.1.4 人工智能的早期投资与期望 5
1.1.5 人工智能的预言与现实的碰撞 5
1.1.6 人工智能的寒冬与专家系统的兴起 5
1.1.7 日本的第五代计算机项目与全球投资动向 5
1.1.8 人工智能的学术进展与文化影响 6
1.1.9 人工智能的商业挑战与研究的再次受阻 6
1.1.10 人工智能的历史转折点与深蓝的胜利 7
1.2 近现代人工智能的发展 7
1.2.1 深蓝的胜利与人工智能的局限性 8
1.2.2 人工智能的理解与处理复杂性 8
1.2.3 人工智能的数学基础与神经网络发展 8
1.2.4 人工智能在视觉识别领域的进步 9
1.2.5 OpenAI的发展与人工智能的风险管理 9
1.3 人工智能的基本概念 10
1.3.1 人工智能的定义与范畴 10
1.3.2 人工智能的目标与应用 11
1.4 本章小结 11
1.5 本章习题 12
第2章 大数据与人工智能 14
2.1 大数据 14
2.1.1 什么是大数据 14
2.1.2 大数据相关技术 15
2.1.3 大数据与人工智能的关系及其在实践中的应用 18
2.2 大数据基础 19
2.2.1 数据类型与来源 19
2.2.2 数据存储与管理 20
2.2.3 数据预处理与清洗 22
2.3 本章小结 23
2.4 本章习题 24
第3章 机器学习 25
3.1 机器学习基础 25
3.1.1 机器学习概述 25
3.1.2 机器学习的分类 26
3.1.3 机器学习的原理 27
3.2 数据预处理 29
3.2.1 机器学习中的数据清洗 30
3.2.2 特征选择与特征工程 31
3.2.3 数归一体化与标准化 31
3.2.4 数据集处理 32
3.3 监督学习算法 33
3.3.1 回归算法 34
3.3.2 分类算法 36
3.4 非监督学习算法 37
3.4.1 聚类算法 38
3.4.2 降维算法 38
3.4.3 基于神经网络的非监督学习 39
3.4.4 关联规则学习 40
3.5 本章小结 46
3.6 本章习题 47
第4章 神经网络 49
4.1 神经网络简介 50
4.2 深度学习 51
4.2.1 深度学习的发展 51
4.2.2 深度学习的基础 53
4.2.3 深度学习的相关算法 60
4.2.4 深度学习的主流框架及应用 62
4.3 深度神经网络的实际应用 63
4.3.1 神经网络与深度学习 63
4.3.2 计算机视觉 64
4.3.3 自然语言处理 64
4.3.4 语音处理 65
4.3.5 推荐系统 65
4.3.6 医疗健康 65
4.3.7 金融科技 66
4.3.8 自动驾驶 66
4.3.9 游戏与娱乐 66
4.3.10 工业自动化 67
4.3.11 智能家居 67
4.4 本章小结 69
4.5 本章习题 70
第5章 自然语言处理 71
5.1 自然语言处理基础 72
5.1.1 自然语言处理概述 72
5.1.2 自然语言处理的应用领域 74
5.2 自然语言处理与相关技术 76
5.2.1 自然语言学基础 76
5.2.2 文本预处理 77
5.2.3 语言模型 78
5.2.4 文本分类 79
5.2.5 语义分析与情感分析 80
5.2.6 文本生成和对话系统 81
5.3 自然语言处理实训练习 82
5.3.1 语料预处理 83
5.3.2 正向最大匹配法和逆向最大匹配法 86
5.3.3 隐马尔可夫模型和Viterbi算法 88
5.3.4 jieba分词 90
5.4 本章小结 92
5.5 本章习题 92
第6章 计算机视觉 94
6.1 计算机视觉基础 94
6.1.1 计算机视觉的概念 94
6.1.2 早期计算机视觉的发展与研究 95
6.1.3 计算机视觉的多学科融合 95
6.2 计算机视觉原理 96
6.2.1 OpenCV与机器学习之间的关系 96
6.2.2 计算机视觉处理流程 99
6.3 深度学习在计算机视觉中的应用 108
6.3.1 深度学习的基本原理 108
6.3.2 深度学习在图像分类中的应用 108
6.3.3 深度学习在物体检测中的应用 109
6.3.4 深度学习在图像分割中的应用 109
6.3.5 深度学习在其他视觉任务中的应用 110
6.3.6 深度学习在计算机视觉中的挑战和未来发展方向 110
6.4 本章小结 122
6.5 本章习题 122
第7章 人工智能导论实践与应用 124
7.1 人工智能与Python 124
7.1.1 人工智能的发展 125
7.1.2 Python的起源与发展 125
7.2 如何搭建Python环境 126
7.2.1 Python 3.8.5简介 126
7.2.2 Python 3.8.5安装准备 126
7.2.3 安装工具 127
7.2.4 环境配置 127
7.3 Python 3.8.5安装实践 135
7.3.1 Windows 系统安装 135
7.3.2 Linux系统安装 138
7.3.3 macOS系统安装 140
7.4 Python 3.8.5安装相关疑难解答 141
7.4.1 常见安装问题 141
7.4.2 高级安装问题 142
7.5 Python 3.8.5环境配置和使用 142
7.5.1 环境变量配置 143
7.5.2 Python命令行使用 143
7.6 虚拟环境管理 144
7.6.1 使用virtualenv创建虚拟环境 145
7.6.2 管理和激活虚拟环境 145
7.7 Python开发工具 146
7.7.1 TensorFlow 146
7.7.2 PyTorch 147
7.7.3 Keras 149
7.7.4 Scikit-learn 151
7.7.5 Pandas 153
7.7.6 NumPy 156
7.7.7 Scipy 158
7.7.8 NLTK 161
7.7.9 Gensim 163
7.7.10 Scikit-image 165
7.7.11 H2O 167
7.8 人工智能在实际领域的应用 169
7.8.1 医疗领域 169
7.8.2 金融领域 171
7.8.3 自动驾驶与辅助驾驶 173
7.8.4 智慧交通 175
7.8.5 智能制造与工业4.0 177
7.9 本章小结 179
7.10 本章习题 179
第8章 人工智能与社会学 181
8.1 人工智能与大模型的关系 182
8.1.1 人工智能与大模型的定义与基础 182
8.1.2 大模型在人工智能中的角色 182
8.1.3 大模型的特点 183
8.1.4 大模型在人工智能中的挑战 183
8.2 人工智能与人的区别 184
8.3 人工智能的道德伦理 185
8.4 人工智能与法律 187
8.5 本章小结 190
8.6 本章习题 190
参考文献 191
|
| 內容試閱：
|
党的二十大报告强调，科技自立自强是高质量发展的关键，人工智能作为核心领域，为科技创新和产业升级提供了动力。《人工智能导论实践教程》通过将理论与实践紧密结合，培养创新型人才，助力国家科技发展。
人工智能在绿色发展中发挥着重要作用，通过智慧城市、智能交通等应用优化资源利用，践行生态文明理念。《人工智能导论实践教程》引导读者探索技术如何推动可持续发展，助力“双碳”目标实现。在民生领域，人工智能改善了医疗、教育等公共服务。本书结合实践案例，展示人工智能如何提升生活质量，助力增进民生福祉目标的实现。
当今社会是信息化社会，计算机与人工智能技术的快速发展深刻影响了各行各业的变革。为了为更多的学生和更多想要学习人工智能知识的群体提供人工智能的基础知识，广东理工学院与广东泰迪智能科技股份有限公司合作，结合高校的理论基础与企业的实际应用，共同编著了这本书。本书将理论与实践紧密结合，力求为读者提供一个全面、深入且实用的学习指南。
《人工智能导论实践教程》主要为学生和从业者提供计算机视觉、人工智能等领域的基础导论，帮助读者理解并掌握这些学科的基础概念和技术，并且通过详细的实验和实训内容，使读者不仅能够理解理论，还能够动手实践，强化其实际操作能力；推动产学合作，促进高校知识和企业实践的有机结合，培养更加符合时代需求的技术人才。
《人工智能导论实践教程》的特色与优势在于其校企合作的背景：理论部分由广东理工学院的资深教师编写，确保了内容的科学性与权威性；部分实验与实训内容则由广东泰迪智能科技股份有限公司提供，基于实际工程中的经验，使得实验更加贴近实际应用。这样的合作模式使本书更具实用性，同时让读者能够从理论到实践全面提升自己的能力。
本书共分8章，涵盖了从操作系统基础知识、文件管理，到人工智能、大数据的相关技术应用。每一章节不仅包含了理论知识，还配有丰富的案例分析和实验指导，力图将复杂的技术问题化繁为简，帮助读者更好地消化吸收。本书编写分工如下：第1章、第7章、第8章由杨建军编写，第2章由蔡深帆编写，第3章由徐礼金编写，第4章由吕嘉琪编写，第5章由徐圣炜编写，第6章由黎江枫编写，第3章、第4章、第6章实训由广东泰迪智能股份科技有限公司提供，本书由徐礼金担任主编并负责统稿及整理。实训是以双方建设的人工智能实训平台为基础而进行的，读者也可自行搭建环境进行操作。
通过本书的学习，读者将系统地掌握人工智能基础的相关理论知识及其简单应用，了解人工智能与大数据技术的发展趋势，并通过实践积累宝贵的经验。我们希望，本书能为每一位读者的学术和职业生涯提供有力的支持和帮助。
本书提供教学大纲、教学课件、电子教案、习题参考答案和模拟试卷，读者可扫下列二维码进行下载。
徐礼金
2025年1月
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
