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| 內容簡介： |
本书从人工智能的产业概况切入，配以丰富的图片，系统介绍人工智能的发展概况、技术基础和编程基础等实用内容。基于“六个项目”“六个主题”“六个步骤”，采用“六六六”教学法，讲解人工智能在语音识别、语音交互、语义理解、知识图谱、机器视觉、深度学习方面的项目应用案例。通过对本书的学习，读者可以在短时间内全面、系统地了解开发人工智能应用的基本方法。
本书可作为普通高校及中高职院校软件技术、人工智能、智能制造等相关专业的教材，以及人工智能培训机构的培训教材，也可供从事相关行业的技术人员参考使用。
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| 關於作者： |
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海渡教研中心（即海渡教育集团教学研发中心）由哈尔滨工业大学孙力教授（电气工程与自动化学院电磁驱动与控制研究所所长、博士生导师）担任首席科研专家，依托哈尔滨工业大学在机器人研究方面30多年的技术优势，聚焦工业机器人、智能制造、工业互联网与人工智能四大产业领域，专注先进制造业装备研制及课程研发。于2021年入选“1＋X证书制度试点职业教育培训评价组织”，并于2022年获评“第七届黄炎培职业教育奖”。迄今出版专业教材60余部，总发行量突破100万册。拥有各类知识产权80余项。参与起草制定国家及行业标准包括《工业互联网产业人才岗位能力要求》（T／MITEC003-2020）、《工业机器人系统操作员》（GZB 6-30-99-00-2020）、《工业视觉系统运维员》（GZB 6-31-07-02-2023）、《机器视觉系统技术应用师》（JCZB JX04-24-08-2020）。教育合作平台包括学习强国、全国产业工人技能学习平台（技能强国）、工业和信息化技术技能人才网上学习平台、中华人民共和国人力资源和社会保障部教育培训网、中国就业（新职业在线学习平台）、钉钉等。
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| 目錄：
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第一部分 基础理论
第1章 人工智能概况
1.1 人工智能产业概况
1.2 人工智能发展概况
1.2.1 人工智能简史
1.2.2 国外发展现状
1.2.3 国内发展现状
1.2.4 产业发展趋势
1.3 人工智能技术概况
1.3.1 定义和特点
1.3.2 体系架构
1.3.3 主要技术方向
1.4 人工智能行业应用
1.4.1 智能制造
1.4.2 智能家居
1.4.3 智能交通
1.4.4 智能医疗
1.4.5 智能金融
1.5 人工智能技术人才培养
1.5.1 人才分类
1.5.2 产业人才现状
1.5.3 产业人才职业规划
1.5.4 产业融合学习方法
第2章 人工智能技术基础
2.1 数据基础
2.1.1 大数据的内涵和特征
2.1.2 大数据与人工智能
2.2 算力基础
2.2.1 人工智能芯片
2.2.2 人工智能云计算平台
2.3 算法基础
2.3.1 机器学习
2.3.2 深度学习
第3章 人工智能编程基础
3.1 Python简介及安装
3.1.1 Python介绍
3.1.2 软件安装
3.2 软件界面
3.2.1 主界面
3.2.2 菜单栏
3.2.3 基本操作
3.3 编程语言
3.3.1 基础语法
3.3.2 数据类型
3.3.3 流程控制
3.3.4 函数基础
3.3.5 异常处理
3.3.6 面向对象
3.4 编程调试
3.4.1 项目创建
3.4.2 程序编写
3.4.3 项目调试
第二部分 项目应用
第4章 基于语音识别的智能听写项目
4.1 项目目的
4.1.1 项目背景
4.1.2 项目需求
4.1.3 项目目的
4.2 项目分析
4.2.1 项目构架
4.2.2 项目流程
4.3 项目要点
4.3.1 语音识别基础
4.3.2 Websocket接口
4.3.3 JSON字符串基础
4.3.4 语音识别服务接口
4.4 项目步骤
4.4.1 应用平台配置
4.4.2 系统环境配置
4.4.3 关联模块设计
4.4.4 主体程序设计
4.4.5 模块程序调试
4.4.6 项目总体运行
4.5 项目验证
4.6 项目总结
4.6.1 项目评价
4.6.2 项目拓展
第5章 基于语音交互的同声传译项目
5.1 项目目的
5.1.1 项目背景
5.1.2 项目需求
5.1.3 项目目的
5.2 项目分析
5.2.1 项目构架
5.2.2 项目流程
5.3 项目要点
5.3.1 机器翻译基础
5.3.2 机器翻译服务接口
5.3.3 语音合成基础
5.3.4 语音合成服务接口
5.4 项目步骤
5.4.1 应用平台配置
5.4.2 系统环境配置
5.4.3 关联模块设计
5.4.4 主体程序设计
5.4.5 模块程序调试
5.4.6 项目总体运行
5.5 项目验证
5.6 项目总结
5.6.1 项目评价
5.6.2 项目拓展
第6章 基于语义理解的垃圾分类项目
6.1 项目目的
6.1.1 项目背景
6.1.2 项目需求
6.1.3 项目目的
6.2 项目分析
6.2.1 项目构架
6.2.2 项目流程
6.3 项目要点
6.3.1 语义理解基础
6.3.2 讯飞AIUI平台服务接口
6.3.3 讯飞开放技能
6.4 项目步骤
6.4.1 应用平台配置
6.4.2 系统环境配置
6.4.3 关联模块设计
6.4.4 主体程序设计
6.4.5 模块程序调试
6.4.6 项目总体运行
6.5 项目验证
6.6 项目总结
6.6.1 项目评价
6.6.2 项目拓展
第7章 基于知识图谱的智能问答项目
7.1 项目目的
7.1.1 项目背景
7.1.2 项目需求
7.1.3 项目目的
7.2 项目分析
7.2.1 项目构架
7.2.2 项目流程
7.3 项目要点
7.3.1 知识图谱
7.3.2 知识库技能
7.4 项目步骤
7.4.1 应用平台配置
7.4.2 系统环境配置
7.4.3 关联模块设计
7.4.4 主体程序设计
7.4.5 模块程序调试
7.4.6 项目总体运行
7.5 项目验证
7.6 项目总结
7.6.1 项目评价
7.6.2 项目拓展
第8章 基于机器视觉的物体识别项目
8.1 项目目的
8.1.1 项目背景
8.1.2 项目需求
8.1.3 项目目的
8.2 项目分析
8.2.1 项目构架
8.2.2 项目流程
8.3 项目要点
8.3.1 物体识别服务接口
8.3.2 openpyxl模块使用基础
8.3.3 Pillow模块使用基础
8.4 项目步骤
8.4.1 应用平台配置
8.4.2 系统环境配置
8.4.3 关联模块设计
8.4.4 主体程序设计
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