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| 編輯推薦： |
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1.本书作者是多年从事一线开发工作的工程师，具有较为丰富的开发经验。2.本书内容丰富，涉及实例分析、感知体验、实训活动探究等环节。3.本书采用大量的实践案例，实战型极高，内容非常直观，可读性较强。
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| 內容簡介： |
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本书由5个项目组成，内容包括人工智能概述、新一代信息技术的应用、人工智能之自动识别技术、人工智能之Python语言、人工智能之机器学习。本书系统阐述人工智能的基本原理、实现技术及应用，全面地反映国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。本书作为国家职业教育改革实施方案中倡导使用的新型活页式教材，既可作为人工智能、信息处理、电气自动化等相关专业的教材，也可作为从事计算机科学研究及开发、应用的教学和科研人员的参考书。
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| 關於作者： |
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张红，山东省人工智能学会委员、山东省人工智能协会专家库专家、山东省“三八”红旗手、山东省“十佳百优”辅导员，现任德州职业技术学院现代信息技术教研室主任，已出版著作有《商务软件高级应用》、《顺信而为?C干部信息化能力提升》、《Dreamweaver CC实例教程》等。
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| 目錄：
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项目一 人工智能概述1任务1.1 人工智能的概念、特征31.1.1 人工智能的概念31.1.2 人工智能的特征5任务1.2 人工智能的发展历程71.2.1 人工智能的发展史71.2.2 人工智能的发展带来的启示11任务1.3 人工智能的研究目标和内容121.3.1 人工智能的研究目标121.3.2 人工智能的研究内容13任务1.4 人工智能产业的全球发展现状与在我国的发展格局151.4.1 全球人工智能产业的发展现状151.4.2 我国人工智能产业的发展格局17任务1.5 人工智能的发展趋势191.5.1 人工智能应用领域的发展趋势191.5.2 人工智能相关产业链的发展趋势21实训一 体验人工智能技术23实训二 分析人工智能发展图谱的构建流程24实训三 调研人工智能的应用25案例一 科幻电影中的人工智能26案例二 人工智能之图像识别27习题28项目二 新一代信息技术的应用31任务2.1 虚拟现实技术332.1.1 虚拟现实技术的概念332.1.2 虚拟现实技术的发展332.1.3 虚拟现实技术的特征342.1.4 虚拟现实技术的应用34任务2.2 物联网362.2.1 物联网的概念362.2.2 物联网的发展362.2.3 物联网的关键技术372.2.4 物联网的应用37任务2.3 云计算402.3.1 云计算的概念402.3.2 云计算的发展402.3.3 云计算的关键技术412.3.4 云计算的应用42任务2.4 大数据442.4.1 大数据的概念442.4.2 大数据的数据类型452.4.3 大数据的意义452.4.4 大数据的发展趋势46任务2.5 5G472.5.1 5G的概念472.5.2 5G的特点472.5.3 5G的关键技术472.5.4 5G的应用49任务2.6 区块链502.6.1 区块链的概念512.6.2 区块链的特征512.6.3 区块链的核心技术512.6.4 区块链的应用52实训一 使用百度指数功能获得大数据信息55实训二 调研并优化智慧校园59案例一 走进“云”博物馆60案例二 身边的人工智能：智慧农业62习题66项目三 人工智能之自动识别技术69任务3.1 自动识别技术概述713.1.1 自动识别技术的定义723.1.2 自动识别技术的原理72任务3.2 自动识别技术的发展733.2.1 自动识别技术的发展阶段733.2.2 自动识别技术的发展趋势74任务3.3 自动识别技术的分类753.3.1 自动识别技术的类别753.3.2 自动识别技术之传感器85实训一 无人驾驶小车避障89实训二 传感器的应用91案例 “扫一扫”背后的秘密92习题100项目四 人工智能之Python语言103任务4.1 Python软件的安装与配置1054.1.1 安装Python1054.1.2 测试Python的安装结果1094.1.3 安装PyCharm1094.1.4 PyCharm的启动与配置112任务4.2 Python语言程序的基本语法1154.2.1 Python语言源程序的基本语法单位、书写格式与基本规则1154.2.2 Python的基本数据类型1184.2.3 Python的基本运算符和表达式1204.2.4 Python的条件判断分支与循环1244.2.5 Python的库：Turtle128任务4.3 Python语言程序的编写131实训一 快速绘制一个等边三角形136实训二 快速绘制一个多角星142实训三 绘制多彩多角星148案例一 游戏中的人工智能150案例二 虚拟试衣间中的人工智能152习题154项目五 人工智能之机器学习157任务5.1 机器学习简介1595.1.1 机器学习的定义1595.1.2 机器学习的术语1605.1.3 机器学习的应用场景161任务5.2 机器学习的类型1625.2.1 监督学习1635.2.2 无监督学习1635.2.3 强化学习1645.2.4 深度学习164任务5.3 机器学习算法1655.3.1 线性回归1655.3.2 逻辑回归1665.3.3 决策树1675.3.4 贝叶斯分类1685.3.5 支持向量机1695.3.6 K近邻查询算法1705.3.7 K均值聚类算法171任务5.4 机器学习算法的应用1735.4.1 数据分析与挖掘1745.4.2 模式识别1745.4.3 在生物信息学上的应用1745.4.4 在人工智能中的应用175实训一 绘制算法流程图176实训二 浅析人工智能、机器学习、深度学习之间的关系178案例一 探索机器学习的过程179案例二 生鲜的分类180习题182参考文献185
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