人工智能應用實戰(zhàn)

定　價：￥39.80

作　者：	劉艷飛，常城
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115575814	出版時間：	2022-07-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	160	字數(shù)：

內容簡介

　　本教材較為全面地介紹了人工智能應用場景下的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標注等技術。全書分為4篇，共12個項目，包括了解數(shù)據(jù)采集、了解網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集、了解端側數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與加載、了解數(shù)據(jù)處理、圖像數(shù)據(jù)處理、文本數(shù)據(jù)處理、了解數(shù)據(jù)標注、圖像數(shù)據(jù)標注、文本數(shù)據(jù)標注、深度學習圖像分類應用實戰(zhàn)、深度學習情感分析應用實戰(zhàn)等內容。本教材以企業(yè)用人需求為導向、以崗位技能和綜合素質為核心，通過理論與實戰(zhàn)相結合的方式組織內容，以培養(yǎng)能夠根據(jù)項目需求完成數(shù)據(jù)的采集、處理、標注等的人才。\n本教材可用于1+X證書制度試點工作中的人工智能深度學習工程應用職業(yè)技能等級證書（初級）的教學和培訓，也適合作為中等職業(yè)學校、高等職業(yè)院校、應用型本科院校人工智能相關專業(yè)的教材，還適合作為需補充學習深度學習應用開發(fā)知識的技術人員的參考用書。

作者簡介

　　劉艷飛，女，副教授職稱，任CFF職業(yè)教育發(fā)展委員會人工智能技術服務工作組副組長。主要從事人工智能技術應用專業(yè)教學和科研工作。近五年，主持建設完成省級精品在線開放課1門，榮獲省職業(yè)院校信息化教學比賽一等獎，指導學生獲省職業(yè)院校技能大賽一等獎、“互聯(lián)網(wǎng)+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽省賽銀獎多項。主持省級和中國職業(yè)技術教育學會等各類課題15項，主編出版教材2部，獲得軟件著作權6件，是學校人工智能應用教師工作室負責人。

圖書目錄

第 1篇數(shù)據(jù)采集 1\n
項目１了解數(shù)據(jù)采集 2\n
項目描述 2\n
知識準備 3\n
1．1 大數(shù)據(jù) 3\n
1．1．1 數(shù)據(jù)來源 3\n
1．1．2 數(shù)據(jù)類型 3\n
1．2 數(shù)據(jù)采集 4\n
1．2．1 數(shù)據(jù)采集的三大要求 4\n
1．2．2 數(shù)據(jù)采集方式 4\n
1．3 數(shù)據(jù)采集的應用行業(yè) 5\n
項目實施 “石頭剪刀布”圖像數(shù)據(jù)采集 6\n
1．4 實施思路 6\n
1．5 實施步驟 6\n
知識拓展 12\n
課后實訓 12\n
項目２了解網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集 14\n
項目描述 14\n
知識準備 15\n
2．1 網(wǎng)絡爬蟲的原理及流程 15\n
2．2 網(wǎng)頁結構：HTML 15\n
2．3 第三方庫：BeautifulSoup4 16\n
項目實施爬取“石頭剪刀布”靜態(tài)頁面數(shù)據(jù) 17\n
2．4 實施思路 17\n
2．5 實施步驟 18\n
知識拓展 21\n
2．6 urllib 22\n
2．7 requests 22\n
課后實訓 23\n
項目３了解端側數(shù)據(jù)采集 24\n
項目描述 24\n
知識準備 24\n
3．1 端側數(shù)據(jù)采集概述 24\n
3．1．1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 25\n
3．1．2 數(shù)字輸入輸出模塊 25\n
3．1．3 模擬輸入輸出模塊 25\n
3．1．4 數(shù)據(jù)采集卡 25\n
3．2 數(shù)據(jù)采集端側設備 25\n
3．2．1 圖像采集設備：CCD傳感器與CMOS傳感器 26\n
3．2．2 音頻采集設備：麥克風 27\n
3．3 端側數(shù)據(jù)采集方式 27\n
3．3．1 圖像采集 27\n
3．3．2 語音采集 28\n
3．4 EasyData智能數(shù)據(jù)服務平臺 28\n
項目實施視頻抽幀數(shù)據(jù)采集 29\n
3．5 實施思路 29\n
3．6 實施步驟 29\n
知識拓展 31\n
課后實訓 32\n
項目４數(shù)據(jù)存儲與加載 33\n
項目描述 33\n
知識準備 34\n
4．1 數(shù)據(jù)編碼 34\n
4．1．1 圖像編碼 34\n
4．1．2 文本編碼 34\n
4．2 數(shù)據(jù)存儲格式 35\n
4．2．1 圖像數(shù)據(jù)存儲格式 35\n
4．2．2 文本數(shù)據(jù)存儲格式 36\n
4．3 數(shù)據(jù)加載及存儲 37\n
4．3．1 圖像數(shù)據(jù)加載及存儲 37\n
4．3．2 文本數(shù)據(jù)加載及存儲 38\n
項目實施加載、操作并存儲Excel表格文件 39\n
4．4 實施思路 39\n
4．5 實施步驟 39\n
知識拓展 40\n
課后實訓 41\n
第 2篇數(shù)據(jù)處理 42\n
項目５了解數(shù)據(jù)處理 43\n
項目描述 43\n
知識準備 43\n
5．1 數(shù)據(jù)處理工具 43\n
5．2 數(shù)據(jù)處理步驟 44\n
5．2．1 數(shù)據(jù)清洗 44\n
5．2．2 數(shù)據(jù)分析 45\n
5．2．3 數(shù)據(jù)可視化 45\n
5．3 數(shù)據(jù)處理行業(yè)應用 46\n
5．3．1 人臉識別 46\n
5．3．2 工業(yè)自動化 46\n
5．3．3 機器翻譯 46\n
5．3．4 醫(yī)療健康分析 47\n
項目實施 EasyData處理文本數(shù)據(jù) 47\n
5．4 實施思路 47\n
5．5 實施步驟 47\n
知識拓展 52\n
課后實訓 53\n
項目６圖像數(shù)據(jù)處理 54\n
項目描述 54\n
知識準備 54\n
6．1 圖像基礎知識 54\n
6．1．1 圖像的概念 55\n
6．1．2 圖像的存儲方式 55\n
6．2 圖像數(shù)據(jù)處理方法 55\n
6．2．1 圖像數(shù)據(jù)清洗 55\n
6．2．2 圖像數(shù)據(jù)分析 56\n
6．2．3 圖像數(shù)據(jù)可視化 56\n
6．3 Python庫介紹 56\n
6．3．1 OpenCV庫 56\n
6．3．2 Matplotlib庫 57\n
6．3．3 os庫 57\n
項目實施 “石頭剪刀布”圖像處理 58\n
6．4 實施思路 58\n
6．5 實施步驟 58\n
知識拓展 64\n
6．6 圖像水平翻轉 64\n
6．7 圖像垂直翻轉 66\n
6．8 圖像對角翻轉 66\n
課后實訓 67\n
項目７文本數(shù)據(jù)處理 68\n
項目描述 68\n
知識準備 68\n
7．1 文本數(shù)據(jù)處理的應用 68\n
7．2 文本數(shù)據(jù)處理方法 69\n
7．2．1 文本數(shù)據(jù)清洗 69\n
7．2．2 文本數(shù)據(jù)分析與可視化 72\n
項目實施對話情感傾向分析 73\n
7．3 實施思路 73\n
7．4 實施步驟 74\n
知識拓展 80\n
7．5 正態(tài)分布圖法 80\n
7．6 聚類算法 80\n
課后實訓 80\n
第3篇數(shù)據(jù)標注 82\n
項目８了解數(shù)據(jù)標注 83\n
項目描述 83\n
知識準備 83\n
8．1 數(shù)據(jù)標注的概念 83\n
8．2 數(shù)據(jù)標注的類型 84\n
8．3 數(shù)據(jù)標注的意義 84\n
8．4 數(shù)據(jù)標注在行業(yè)中的應用 84\n
8．4．1 智能交通 84\n
8．4．2 智能語音 85\n
8．4．3 智能金融 85\n
8．4．4 智能家居 86\n
8．4．5 電子商務 86\n
項目實施標注“花卉識別”數(shù)據(jù)集 87\n
8．5 實施思路 87\n
8．6 實施步驟 87\n
知識拓展 92\n
8．7 數(shù)據(jù)標注的難題 92\n
8．8 數(shù)據(jù)標注的角色 93\n
課后實訓 93\n
項目９圖像數(shù)據(jù)標注 94\n
項目描述 94\n
知識準備 94\n
9．1 常見的圖像數(shù)據(jù)標注工具 94\n
9．2 常用的數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)集 95\n
9．3 圖像數(shù)據(jù)標注質量標準 96\n
9．4 圖像數(shù)據(jù)標注的應用領域 96\n
9．4．1 自動駕駛領域 96\n
9．4．2 工業(yè)質檢領域 98\n
9．4．3 智能安防領域 98\n
項目實施標注“垃圾分類”數(shù)據(jù)集 99\n
9．5 實施思路 99\n
9．6 實施步驟 99\n
知識拓展 102\n
課后實訓 103\n
項目10 文本數(shù)據(jù)標注 104\n
項目描述 104\n
知識準備 104\n
10．1 文本實體標注 104\n
10．2 文本情感分類標注 105\n
10．3 文本相似度標注 105\n
項目實施標注“微博文本情感分類”數(shù)據(jù)集 105\n
10．4 實施思路 105\n
10．5 實施步驟 106\n
知識拓展 108\n
課后實訓 108\n
第4篇深度學習應用實戰(zhàn) 110\n
項目11 深度學習圖像分類應用實戰(zhàn) 111\n
項目描述 111\n
知識準備 111\n
11．1 智能垃圾分類的行業(yè)背景 111\n
11．2 智能垃圾分類的流程 112\n
11．2．1 數(shù)據(jù)標注 112\n
11．2．2 模型訓練 114\n
11．3 智能垃圾分類的應用 115\n
項目實施垃圾分類 116\n
11．4 實施思路 116\n
11．5 實施步驟 116\n
知識拓展 138\n
課后實訓 139\n
項目12 深度學習情感分析應用實戰(zhàn) 140\n
項目描述 140\n
知識準備 140\n
12．1 情感分析的行業(yè)背景 140\n
12．2 智能情感分析的流程 142\n
12．2．1 數(shù)據(jù)準備 142\n
12．2．2 數(shù)據(jù)處理 142\n
12．2．3 數(shù)據(jù)標注 143\n
12．2．4 模型訓練 143\n
項目實施情感分析 144\n
12．3 實施思路 144\n
12．4 實施步驟 144\n
知識拓展 159\n
課后實訓 160