人工智能 类型
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349千字 字数
2021-01-01 发行日期
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主编推荐语

本书深入浅出介绍AI技术原理、Python实践及前沿技术，适合相关人员阅读、教学参考。

内容简介

本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书也用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。本书适合对人工智能领域感兴趣并有一定数学基础的相关人员阅读，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 人工智能的起源与发展
  • 1.2 人工智能的主要应用行业与领域
  • 1.3 中国人工智能发展现状
  • 1.4 Python与人工智能
  • 1.5 构建Python人工智能编程环境
  • 第2章 数据处理常用算法
  • 2.1 傅里叶变换
  • 2.1.1 傅里叶分析的由来
  • 2.1.2 傅里叶变换原理与应用
  • 2.2 卷积
  • 2.2.1 数字信号处理与卷积运算
  • 2.2.2 NumPy卷积函数
  • 2.2.3 二维矩阵卷积计算
  • 2.2.4 图像卷积应用示例
  • 2.3 二分法求解
  • 2.4 最小二乘法曲线拟合
  • 2.4.1 最小二乘法的来历
  • 2.4.2 最小二乘法与曲线拟合
  • 2.5 泰勒级数
  • 2.5.1 泰勒公式
  • 2.5.2 泰勒级数展开与多项式近似
  • 2.6 差分法逼近微分
  • 2.6.1 差分法简介
  • 2.6.2 差分的不同形式及其代码实现
  • 2.7 蒙特卡罗方法
  • 2.7.1 蒙特卡罗方法原理
  • 2.7.2 蒙特卡罗方法应用
  • 2.8 梯度下降算法
  • 2.8.1 方向导数与梯度
  • 2.8.2 梯度下降
  • 2.8.3 基于梯度下降算法的线性回归
  • 第3章 图像识别与Python编程实践
  • 3.1 图像识别发展简介
  • 3.2 图像识别基本算法
  • 3.2.1 边缘检测
  • 3.2.2 角点检测
  • 3.2.3 几何形状检测
  • 3.2.4 尺度不变特征变换
  • 3.3 OpenCV与视频图像处理
  • 3.3.1 视频读写处理
  • 3.3.2 运动轨迹标记
  • 3.3.3 运动检测
  • 3.3.4 运动方向检测
  • 3.4 基于ImageAI的图像识别
  • 3.4.1 图像预测
  • 3.4.2 目标检测
  • 3.5 人脸识别
  • 3.5.1 基于Dlib的人脸识别
  • 3.5.2 基于Face_recognition的人脸识别
  • 3.6 Tesseract OCR与文本智能识别
  • 3.6.1 Tesseract OCR的安装配置
  • 3.6.2 基于Pytesseract的字符识别
  • 3.6.3 条形码检测与识别
  • 3.7 基于百度AI的智能图像识别
  • 3.7.1 通用物体识别
  • 3.7.2 车牌识别
  • 第4章 语音识别与Python编程实践
  • 4.1 语音识别简介
  • 4.1.1 语音识别的起源与发展
  • 4.1.2 语音识别的基本原理
  • 4.2 语音识别Python SDK
  • 4.2.1 Microsoft语音识别框架SAPI
  • 4.2.2 Speech
  • 4.2.3 Python_Speech_Features
  • 4.2.4 SpeechRecognition
  • 4.3 MFCC语音特征值提取算法
  • 4.3.1 MFCC语音特征值提取算法简介
  • 4.3.2 语音信号分帧
  • 4.3.3 计算MFCC系数
  • 4.4 基于百度AI的语音识别
  • 4.4.1 百度语音简介
  • 4.4.2 百度语音识别
  • 4.5 基于音频指纹的音乐识别
  • 4.5.1 音频信号采集与播放
  • 4.5.2 音频指纹生成
  • 4.5.3 数据存储与检索
  • 4.6 语音克隆技术简介
  • 第5章 自然语言处理与Python编程实践
  • 5.1 NLP的发展趋势与关键技术
  • 5.1.1 NLP的发展趋势
  • 5.1.2 NLP的关键技术
  • 5.2 NLP工具集NLTK
  • 5.2.1 NLTK的安装
  • 5.2.2 基于NLTK的简单文本分析
  • 5.3 文本切分与标准化
  • 5.3.1 文本切分
  • 5.3.2 中文分词
  • 5.3.3 标准化
  • 5.4 词性标注
  • 5.5 文本分类
  • 5.6 语言检测识别
  • 5.6.1 基于Langdetect的语言检测
  • 5.6.2 基于Langid的语言检测
  • 5.6.3 基于N-gram算法的语言检测
  • 5.7 情感分析
  • 5.7.1 简易情感分类器示例
  • 5.7.2 基于NLTK的电影评论情感分类
  • 第6章 深度学习与Python编程实践
  • 6.1 深度学习常用算法
  • 6.1.1 卷积神经网络
  • 6.1.2 循环神经网络
  • 6.1.3 生成对抗网络
  • 6.2 深度学习框架及其应用
  • 6.2.1 Theano
  • 6.2.2 PyTorch
  • 6.2.3 TensorFlow
  • 第7章 量子计算与Python编程实践
  • 7.1 量子计算概述
  • 7.1.1 什么是量子计算
  • 7.1.2 人工智能与量子计算
  • 7.2 量子计算发展现状
  • 7.2.1 国外量子计算发展概况
  • 7.2.2 中国量子计算进展
  • 7.3 IBM Quantum Experience量子计算云平台
  • 7.3.1 IBM Quantum Experience平台账号注册
  • 7.3.2 IBM Quantum Experience量子电路设计与运行
  • 7.4 基于Qiskit的量子计算Python编程接口
  • 7.5 基于Qiskit的量子计算编程实践
  • 7.5.1 Qconfig.py配置文件
  • 7.5.2 基于模拟终端的算法电路运行
  • 7.5.3 基于物理芯片的算法电路运行
  • 7.5.4 量子电路可视化
  • 7.5.5 量子傅里叶变换
  • 7.6 Rigetti Computing量子编程平台
  • 7.6.1 Forest SDK简介
  • 7.6.2 PyQuil安装
  • 7.6.3 PyQuil量子编程示例
  • 第8章 区块链技术与Python编程实践
  • 8.1 区块链技术简介
  • 8.2 区块链编程环境配置
  • 8.3 区块链技术与编程实践
  • 8.3.1 区块链的定义与创建
  • 8.3.2 共识机制
  • 8.3.3 创建节点
  • 8.3.4 测试运行示例区块链
  • 8.3.5 一致性算法
  • 第9章 并行计算与Python编程实践
  • 9.1 基于Multiprocessing的并行计算
  • 9.1.1 进程创建与管理
  • 9.1.2 进程数据交换
  • 9.1.3 进程同步
  • 9.2 GPU并行计算
  • 9.2.1 PyCUDA并行计算
  • 9.2.2 Numba GPU高性能计算
  • 9.3 MPI并行计算
  • 9.3.1 mpi4py简介
  • 9.3.2 mpi4py的安装与测试
  • 9.3.3 mpi4py并行计算
  • 9.4 ipyparallel并行计算
  • 9.4.1 ipyparallel的安装与启动
  • 9.4.2 ipyparallel并行计算
  • 第10章 增强现实与Python编程实践
  • 10.1 AR技术简介
  • 10.2 基于OpenCV的AR实现
  • 10.2.1 照相机模型
  • 10.2.2 基于OpenCV的AR编程实例
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。