人工智能基礎(chǔ)

前言

第一部分  基礎(chǔ)篇

第1章  初見(jiàn)人工智能3

1.1  什么是人工智能3

1.2  人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用5

1.3  人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系9

1.4  習(xí)題11

第2章  牛刀小試：查異辨花12

2.1  分類(lèi)任務(wù)介紹12

2.2  提取分類(lèi)任務(wù)中的特征13

2.3  分類(lèi)器介紹15

2.4  分類(lèi)器的測(cè)試和應(yīng)用22

2.5  習(xí)題23

第3章  別具慧眼：識(shí)圖人物25

3.1  計(jì)算機(jī)眼中的圖像25

3.2  圖像的特征概述29

3.3  圖像的幾何變換37

3.4  深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43

3.5  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46

3.6  圖像分類(lèi)在日常生活中的應(yīng)用：人臉識(shí)別48

3.7  習(xí)題52

第4章  耳聽(tīng)八方：析音賞樂(lè)53

4.1  聲音的三要素53

4.2  語(yǔ)音識(shí)別的原理和過(guò)程56

4.3  語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用69

4.4  習(xí)題72

第5章  識(shí)文斷字：理解文本73

5.1  文本分析任務(wù)的特點(diǎn)73

5.2  文本模型74

5.3  文本分析任務(wù)的應(yīng)用79

5.4  習(xí)題80

第二部分  語(yǔ)言篇

第6章  Python 編譯環(huán)境84

6.1  認(rèn)識(shí)Python84

6.2  用Python編寫(xiě)程序87

6.3  運(yùn)行Python程序88

第7章  變量和數(shù)據(jù)類(lèi)型89

7.1  變量89

7.2  簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類(lèi)型91

第8章  循環(huán)語(yǔ)句94

8.1  for循環(huán)94

8.2  while循環(huán)97

第9章  條件語(yǔ)句100

9.1  if語(yǔ)句100

9.2  認(rèn)識(shí)布爾值102

9.3  else語(yǔ)句104

9.4  elif語(yǔ)句105

第10章  函數(shù)107

10.1  定義函數(shù)107

10.2  參數(shù)109

10.3  返回結(jié)果110

第三部分  實(shí)踐篇

第11章  玩轉(zhuǎn)樹(shù)莓派113

11.1  認(rèn)識(shí)樹(shù)莓派113

11.2  實(shí)驗(yàn)一：基于DS18B20溫度傳感器的室內(nèi)溫度監(jiān)控實(shí)驗(yàn)115

11.3  實(shí)驗(yàn)二：基于S9012PNP晶體管的風(fēng)扇控制實(shí)驗(yàn)120

11.4  實(shí)驗(yàn)三：基于AC-S801 RGB LED的LED發(fā)光控制實(shí)驗(yàn)127

第12章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初探139

12.1  什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)139

12.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)141

12.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化實(shí)驗(yàn)144

第13章  TensorFlow簡(jiǎn)介147

13.1  什么是TensorFlow147

13.2  TensorFlow的應(yīng)用及發(fā)展149

第14章  第一個(gè)TensorFlow程序152

14.1  TensorFlow的運(yùn)行方式152

14.2  運(yùn)行TensorFlow程序154

14.3  手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)161

附錄  LXA-AIE-B1人工智能實(shí)驗(yàn)箱168

參考文獻(xiàn)173