本书紧跟新一代信息技术和人工智能主流技术的发展,选用Python这一人工智能领域的重要语言,培养学生的人工智能应用能力,以项目、任务为导向,将思政元素和相关知识的讲解贯穿在任务的实施过程中,对标1 X计算机视觉应用开发职业技能等级证书,使学生掌握人工智能在计算机视觉方面的具体应用,坚持与高等职业教育教学思想、岗位需求相结合的原则,通过具体的实施步骤完成预定的工作任务。本书的主要内容包括揭开人工智能的神秘面纱、初识物联网、探索大数据、走进云计算、解密区块链、学习Python基础、认识图像识别、认识自然语言处理、认识机器学习9个项目,通俗易懂,内容连贯,由浅入深,简单实用。
本书可作为职业本科及高职高专院校计算机类、电子信息类和自动化等专业的教材,也可作为人工智能初学者及相关开发人员的自学参考书。
本书配有电子课件,凡使用本书作为教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com注册后下载。咨询电话:010-88379375。
前 言
随着新一代信息技术的不断发展,人工智能正引发可产生链式反应的科学突破,催生一批颠覆性技术,加速培育经济发展新动能,塑造新型产业体系,引领新一轮科技革命和产业变革,深刻改变人类的社会生活。因此新时代的大学生应掌握人工智能知识,能灵活运用人工智能技术分析和解决实际问题。
为了适应国家培养高素质技能型专业人才的需要,本书力求内容新颖,叙述简练,应用性强。特色如下:
1)本书坚持正确的政治方向和价值导向,秉持和践行立德树人的教学理念,特设素质目标模块,将人工智能技术与思政元素相结合,将科技强国自主可控树立远大理想等内容融入课堂,思政元素贯穿教育教学全过程,做到润物细无声。
2)本书对标计算机视觉应用开发1 X证书制度标准,针对图像数据采集、标注、预处理、模型训练和部署等内容,通过若干任务的具体操作,使学生掌握人工智能具体应用的同时,也能考取1 X证书,实现书证融通、课证融通。
3)本书采用项目式编写体例,实施任务驱动,每个项目包括任务导入、素质目标、任务目标、任务分析、任务实施、任务评价、知识拓展、知识巩固和项目总结,框架清晰,循序渐进,层次分明。
4)本书以Python为载体进行人工智能相关程序的设计。Python是一种面向对象、解释性高级程序设计语言,由于其语法简单功能强大、编写简洁、可读性好,能够用少量代码实现复杂的功能,已成为各行业应用开发的首选编程语言,目前已被大规模应用在人工智能领域。
5)本书为校企合作开发的教材。华为技术有限公司、深圳讯方技术有限公司等企业一线人员为本书的编写提供了大量的案例素材与宝贵建议,在此一并表示衷心的感谢!
本书可作为职业本科、高职高专院校计算机类、电子信息类和自动化类专业的教学用书,也可作为人工智能初学者及相关开发人员的自学参考书。
本书的项目一由高磊磊编写,项目二由王月娇编写,项目三、项目四由杨美霞编写,项目五、项目六由史倩倩编写,项目七由闫波波编写,项目八由陈媛媛编写,项目九由李晓晴编写,华为技术有限公司天津鲲鹏生态创新中心CEO王一夫等企业专家参与了本书部分内容编写,并提供技术支持。本书由杨美霞任主编并统稿。
由于编者水平所限,书中错误和不足之处敬请读者批评指正。
编 者
前言
二维码清单
项目一 揭开人工智能的神秘面纱...
任务一 掌握人工智能的基本概念...
任务二 探究人工智能的发展历程...
任务三 盘点世界主要国家的人工智能战略布局...
任务四 解析人工智能的关键技术...
任务五 探索人工智能成功应用的领域...
任务六 驾驭无处不在的人工智能...
项目总结...
项目二 初识物联网...
任务一 掌握物联网的基本概念...
任务二 揭秘RFID技术...
任务三 探究传感器与无线传感网...
任务四 走进物联网通信...
任务五 体验物联网应用...
项目总结...
项目三 探索大数据...
任务一 掌握大数据的基本概念...
任务二 解析大数据的核心技术...
任务三 融通大数据与人工智能...
项目总结...
项目四 走进云计算...
任务一 掌握云计算的基本概念...
任务二 解析云计算的关键技术...
任务三 体验云计算产品...
项目总结...
项目五 解密区块链...
任务一 掌握比特币的基本概念...
任务二 解析区块链的关键技术...
任务三 融通区块链与人工智能...
项目总结...
项目六 学习Python基础...
任务一 绘制多彩多角星...
任务二 实现健康分类判断...
任务三 编写体育比赛打分程序...
项目总结...
项目七 认识图像识别...
任务一 掌握图像识别技术...
任务二 掌握人脸识别技术...
项目总结...
项目八 认识自然语言处理...
任务一 掌握自然语言处理的基本概念...
任务二 展望自然语言处理的应用及未来...
任务三 了解聊天机器人中的自然语言应用...
任务四 动手做文本情感倾向性分析实验...
项目总结...
项目九 认识机器学习...
任务一 掌握机器学习的基本概念...
任务二 了解机器学习的特点...
任务三 探究机器学习的发展历程...
任务四 理解机器学习的类型...
任务五 梳理机器学习的流程...
项目总结...
附 录 完整的IRIS数据集...
参考文献