本书旨在培养高职学生的信息素养、计算思维和人工智能素养等数字时代的三个基本素养。
全书共分六个单元, 主要内容包括开启人工智能新时代、人工智能应用微体验、图像识别、声音
识别、自然语言处理和人工神经网络。本书内容选取将人工智能的基本理论知识和典型行业应用
相结合, 通过任务实践, 将理论知识融入体验式应用案例中, 做到易学、易懂、有趣。
本书面向高职高专院校各专业学生, 选取了人工智能中的关键技术和典型应用, 以Python
为开发语言, 通识与技能并重, 具有很强的操作性和实用性, 既可作为高职高专及中等职业院校
人工智能公共基础课程的教材, 也可作为计算机类、电子信息类相关专业的人工智能基础课程入
门教材。
为方便教学, 本书配备电子课件等教学资源。凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业
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前言
二维码索引
单元一
开启人工智能
新时代
【学习目标】 001
【学习路线】 001
【专业英文词汇】 001
【知识准备】 002
一、什么是人工智能 002
二、人工智能的发展历程 003
三、人工智能的产业结构 005
四、人工智能的核心技术 006
五、人工智能的应用领域 011
【任务实践】 013
任务 百度人工智能云应用体验 013
【单元小结】 015
【单元测试】 015
单元二
人工智能应用
微体验
【学习目标】 017
【学习路线】 017
【专业英文词汇】 018
【知识准备】 018
一、人工智能的发展方向 018
二、人工智能(AI) 开发的基本过程 019
【任务实践】 021
任务一 基于百度API 的图像识别 021
任务二 基于百度API 的语音识别 028
任务三 基于百度API 的人脸识别 032
【单元小结】 038
【单元测试】 038
单元三
图像识别——
让机器别具慧眼
【学习目标】 043
【学习路线】 043
【专业英文词汇】 044
【知识准备】 044
一、什么是机器学习 044
二、机器学习的主要任务 045
三、如何选择合适的算法 046
四、典型的机器学习算法 047
【任务实践】 050
任务一 使用K 近邻算法预测目标变量值 050
任务二 使用决策树算法预测目标变量值 056
【单元小结】 067
【单元测试】 067
单元四
声音识别——
让机器耳听八方
【学习目标】 069
【学习路线】 069
【专业英文词汇】 070
【知识准备】 070
一、语音识别 070
二、声纹识别 070
三、语音合成 071
四、鸡尾酒会问题 072
五、远场识别 074
【任务实践】 074
任务一 语音录制并实现自动化交互问答 074
任务二 基于百度API 的语音合成 081
【单元小结】 085
【单元测试】 085
单元五
自然语言处理——
让机器识文断字
【学习目标】 086
【学习路线】 086
【专业英文词汇】 087
【知识准备】 087
一、自然语言处理简介 087
二、自然语言处理的发展史 089
三、自然语言处理技术 091
【任务实践】 097
任务一 提取英文文本的词频 097
任务二 中文文本情感分析 102
【单元小结】 108
【单元测试】 108
单元六
人工神经网络——
让机器足智多谋
【学习目标】 110
【学习路线】 110
【专业英文词汇】 110
【知识准备】 111
一、人工神经网络介绍 111
二、深入理解神经网络 115
【任务实践】 117
任务 基于反向传播神经网络的性别识别 117
【单元小结】 138
【单元测试】 138
参考文献 140
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