緒論 1
單元1 初識(shí)人工智能 2
1.1 人工智能的概念 3
1.1.1 人工智能的定義 3
1.1.2 圖靈測(cè)試 4
1.1.3 人工智能能力分類 5
1.2 人工智能的發(fā)展歷程 6
1.2.1 人工智能發(fā)展的3次浪潮 6
1.2.2 人工智能的未來(lái) 8
1.3 人工智能的典型應(yīng)用 9
1.3.1 人工智能在各行業(yè)中的典型應(yīng)用 9
1.3.2 人工智能在各行業(yè)中的基礎(chǔ) 12
1.4 人工智能開(kāi)發(fā)準(zhǔn)備 13
1.4.1 國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái) 13
1.4.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備工作 14
☆任務(wù)1.1 搭建Hello AI開(kāi)發(fā)環(huán)境 16
?任務(wù)1.2 Python處理JSON格式數(shù)據(jù) 19
單元小結(jié) 21
習(xí)題1 22

單元2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用 23
2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概念 24
2.1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)體系 24
2.1.2 典型案例：車牌識(shí)別 25
2.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù) 26
2.2.1 圖像分類 26
2.2.2 目標(biāo)檢測(cè)與定位 26
2.2.3 圖像分割 27
2.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)常見(jiàn)應(yīng)用 28
2.3.1 通用圖像處理及應(yīng)用 28
2.3.2 OCR及其應(yīng)用 30
2.3.3 人臉識(shí)別及其應(yīng)用 31
2.3.4 人體分析及其應(yīng)用 33
2.4 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用 36
☆任務(wù)2.1 公司文件文字識(shí)別 37
?任務(wù)2.2 公司會(huì)展人流量統(tǒng)計(jì) 40
單元小結(jié) 45
習(xí)題2 45
單元3 智能語(yǔ)音技術(shù)與應(yīng)用 48
3.1 智能語(yǔ)音處理的概念 49
3.1.1 語(yǔ)音處理技術(shù)體系 49
3.1.2 典型案例：懂你的智能音箱 50
3.2 語(yǔ)音處理常用技術(shù) 51
3.2.1 語(yǔ)音合成 51
3.2.2 語(yǔ)音識(shí)別 52
3.2.3 語(yǔ)音分析 54
3.2.4 聲紋識(shí)別 54
3.2.5 語(yǔ)音增強(qiáng) 55
3.3 語(yǔ)音處理常見(jiàn)應(yīng)用 56
3.3.1 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用 56
3.3.2 語(yǔ)音合成應(yīng)用 58
3.3.3 離線與在線的概念 58
☆任務(wù)3.1 基于語(yǔ)音合成的客服回復(fù)音頻化 59
?任務(wù)3.2 基于語(yǔ)音識(shí)別的會(huì)議錄音文本化 63
單元小結(jié) 66
習(xí)題3 66
單元4 自然語(yǔ)言處理與應(yīng)用 68
4.1 自然語(yǔ)言處理的概念 69
4.1.1 自然語(yǔ)言處理技術(shù)體系 69
4.1.2 典型案例：詞云圖的生成 70
4.1.3 自然語(yǔ)言中的歧義難題 71
4.2 自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù) 73
4.2.1 分詞 73
4.2.2 詞性標(biāo)注 74
4.2.3 命名實(shí)體識(shí)別 75
4.2.4 依存句法分析 76
4.3 自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用 76
4.3.1 機(jī)器翻譯 76
4.3.2 垃圾郵件分類 77
4.3.3 信息抽取 77
4.3.4 文本情感分析 78
4.3.5 智能問(wèn)答——聊天機(jī)器人 78
4.3.6 個(gè)性化推薦 79
4.4 知識(shí)圖譜及其應(yīng)用 80
4.4.1 知識(shí)圖譜的概念 80
4.4.2 知識(shí)圖譜的應(yīng)用 81
☆任務(wù)4.1 用戶評(píng)價(jià)情感分析 82
?任務(wù)4.2 用戶意圖理解 85
單元小結(jié) 91
習(xí)題4 91
單元5 智能機(jī)器人與智能問(wèn)答 93
5.1 智能機(jī)器人基礎(chǔ)知識(shí) 94
5.1.1 智能機(jī)器人技術(shù)框架 94
5.1.2 典型案例：“祝融號(hào)”火星車 95
5.1.3 智能機(jī)器人的定義 96
5.1.4 智能機(jī)器人的分類 97
5.2 工業(yè)機(jī)器人及其應(yīng)用 99
5.2.1 工業(yè)機(jī)器人的概念 99
5.2.2 工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用 100
5.3 服務(wù)機(jī)器人及其應(yīng)用 101
5.3.1 服務(wù)機(jī)器人的概念 101
5.3.2 服務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用 102
5.4 無(wú)人駕駛汽車 104
5.4.1 無(wú)人駕駛汽車的概念 104
5.4.2 無(wú)人駕駛汽車的分級(jí) 105
☆任務(wù)5.1 智能客服問(wèn)答系統(tǒng) 106
?任務(wù)5.2 基于文件創(chuàng)建自定義問(wèn)答技能 110
單元小結(jié) 111
習(xí)題5 111
單元6 人工智能應(yīng)用與創(chuàng)新 113
6.1 智能制造領(lǐng)域應(yīng)用 115
6.1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用 115
6.1.2 設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù) 117
6.2 其他行業(yè)應(yīng)用 118
6.2.1 AI+機(jī)器人 118
6.2.2 AI+農(nóng)業(yè) 119
6.2.3 AI+教育 121
6.2.4 AI+金融 122
6.2.5 AI+營(yíng)銷 123
6.3 人工智能與工作崗位 124
6.3.1 機(jī)器人取代部分人類工作 124
6.3.2 消失與新增的崗位 126
6.4 專業(yè)創(chuàng)新案例 130
6.4.1 AI+無(wú)人機(jī)應(yīng)用創(chuàng)新 130
6.4.2 學(xué)生創(chuàng)新案例 131
☆任務(wù)6.1 基于EasyDL訓(xùn)練分類模型 133
?任務(wù)6.2 訓(xùn)練自定義深度學(xué)習(xí)模型 140
單元小結(jié) 141
習(xí)題6 141
單元7 機(jī)器學(xué)習(xí)與模型訓(xùn)練 143
7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念 144
7.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)框架 144
7.1.2 典型案例：泰坦尼克號(hào)乘客生存預(yù)測(cè) 145
7.2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類 147
7.2.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 148
7.2.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 149
7.2.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 149
7.2.4 遷移學(xué)習(xí) 149
7.2.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 150
7.3 機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法 150
7.3.1 線性回歸 150
7.3.2 支持向量機(jī) 151
7.3.3 決策樹(shù) 151
7.3.4 K最近鄰 152
7.3.5 K均值聚類 152
7.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用 153
☆任務(wù)7.1 訓(xùn)練回歸模型 155
?任務(wù)7.2 泰坦尼克號(hào)乘客生存預(yù)測(cè) 157
單元小結(jié) 160
習(xí)題7 160
單元8 深度學(xué)習(xí)與模型訓(xùn)練 162
8.1 深度學(xué)習(xí)的概念 163
8.1.1 深度學(xué)習(xí)算法框架 163
8.1.2 典型案例：AI繪畫(huà) 163
8.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 165
8.2.1 神經(jīng)元模型 165
8.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 165
8.3 深度學(xué)習(xí)常用術(shù)語(yǔ) 167
8.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 167
8.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)術(shù)語(yǔ) 167
8.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 170
8.4.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理 170
8.4.2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 171
☆任務(wù)8.1 深度學(xué)習(xí)模型調(diào)參 171
?任務(wù)8.2 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 174
單元小結(jié) 177
習(xí)題8 177
單元9 人工智能法律與倫理 178
9.1 人工智能中的倫理問(wèn)題 179
9.1.1 隱私泄露問(wèn)題 179
9.1.2 偏見(jiàn)問(wèn)題 180
9.2 人工智能中的法律問(wèn)題 182
9.2.1 人格權(quán)的保護(hù) 183
9.2.2 侵權(quán)責(zé)任的認(rèn)定 183
9.2.3 數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)的保護(hù) 183
9.2.4 知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù) 184
9.2.5 機(jī)器人的法律主體地位 185
單元小結(jié) 185
習(xí)題9 185
單元10 迎賓機(jī)器人項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 187
10.1 人臉檢測(cè) 189
10.2 人臉?biāo)阉?191
10.3 科大訊飛語(yǔ)音合成 193
10.4 科大訊飛語(yǔ)音識(shí)別 196
10.5 公司介紹FAQ問(wèn)答 198
10.6 員工崗位職責(zé)問(wèn)答 201
10.7 系統(tǒng)集成歡迎問(wèn)候 205
10.8 系統(tǒng)集成語(yǔ)音問(wèn)答 208
附錄A 授課計(jì)劃推薦方案 212
附錄B 國(guó)內(nèi)首批國(guó)家級(jí)新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)功能 214
參考文獻(xiàn) 217