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图书 人工智能应用基础(TensorFlow版高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材)
内容
内容推荐
TensorFlow是谷歌公司于2015年研发的深度学习框架。它的出现降低了人工智能时代的入门门槛,提高了开发效率。本书针对TensorFlow 2.0版本编写,基于工作过程进行系统化的体例设计,采用理论知识结合项目实例的形式,由浅入深地介绍TensorFlow深度学习框架的原理、特性、编程技巧和应用方法。本书包含深度学习的入门知识和大量实践经验,内容通俗易懂,书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,案例丰富,实用性强。
本书配套的数字课程将在“智慧职教”(www.icve.com.cn)网站上线,读者可登录网站学习,授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教服务指南”。此外,本书还提供了其他丰富的数字化课程教学资源,包括电子课件(PPT)、实训案例、资源文件及源代码等,教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com索取。
本书既可作为高等职业院校人工智能课程的教材,也可供想快速上手TensorFlow、了解深度学习技术及应用的人员参考。
目录
单元1 深度学习与TensorFlow框架
引例描述
任务1-1人工智能概述
任务陈述
知识准备
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.2 深度学习入门方法
1.3 主流的人工智能服务平台
1.4 深度学习的应用
任务实施
任务拓展:基于Face++和Python编程实现年龄、性别分析
项目实训:百度AI开放平台实现情感倾向分析
任务1-2深度学习TensorFlow框架
任务陈述
知识准备
1.5 TensorFlow简介
1.6 TensorFlow框架与其他深度学习框架对比
1.7 TensorFlow环境搭建
任务实施
任务拓展:使用Anaconda开发环境实现基础编程
项目实训:使用PyCharm开发环境实现基础编程
单元小结
单元2 TensorFlow搭建神经网络
引例描述
任务2-1TensorFlow基础知识
任务陈述
知识准备
2.1 基础语法
2.2 监督学习与非监督学习
2.3 训练及优化网络模型
任务实施
任务拓展:对指定数据进行线性回归预测
项目实训:非线性回归
任务2-2服装服饰智能分拣
任务陈述
知识准备
2.4 数据集
任务实施
任务拓展:搭建多层神经网络实现服装服饰智能分拣
项目实训:手写数字识别
单元小结
单元3卷积神经网络
引例描述
任务3-1卷积神经网络的概念
任务陈述
知识准备
3.1 卷积神经网络概念
3.2 经典卷积神经网络模型
3.3 CIFAR-10数据集简介
任务实施
任务拓展:使用卷积神经网络实现猫狗分类
项目实训:卷积神经网络实现手写数字识别
任务3-2人脸识别
任务陈述
知识准备
3.4 人脸识别简介
3.5 人脸识别流程
任务实施
任务拓展:使用face_recogrIition模块快速实现人脸识别
项目实训:人脸情绪识别
单元小结
单元4 神经网络可视化
引例描述
任务4PlayGround可视化和TensorBoard可视化
任务陈述
知识准备
4.1 PlayGround可视化
4.2 TensorBoard可视化
任务实施
任务拓展:手写数字高维向量生成PROJECTOR文件
项目实训:监控人脸识别身份认证神经网络运行状态指标
单元小结
单元5 循环神经网络
引例描述
任务5-1循环神经网络简介
任务陈述
知识准备
5.1 循环神经网络概念
5.2 长短时记忆网络模型
5.3 循环神经网络发展
任务实施
任务拓展:采用双向RNN模型预测文本分类
项目实训:使用单层双向循环神经网络模型预测文本分类
任务5-2自然语言处理
任务陈述
知识准备
5.4 自然语言处理
任务实施
任务拓展:可视化分析网络模型
项目实训:检索学习的嵌入
单元小结
单元6 自编码与强化学习
引例描述
任务6-1自编码
任务陈述
知识准备
6.1 自编码的概念
6.2 自编码的分类
任务实施
项目实训:自编码实现服装服饰智能分拣
任务6-2强化学习
任务陈述
知识准备
6.3 强化学习的概念
6.4 强化学习的特点
6.5 强化学习的应用
任务实施
任务拓展:基于ε—greedy方法实现强化学习走迷宫
项目实训:强化学习解决CartPole
单元小结
单元7 TensorFlow高层封装
引例描述
任务7Keras
任务陈述
知识准备
7.1 Keras简介
7.2 Keras应用
任务实施
任务拓展:使用Keras搭建神经网络实现性别、情绪识别
项目实训:搭建Keras神经网络破解网站验证码
单元小结
单元8 TensorFlow生态体系
引例描述
任务8—1TensorFlow.js
任务陈述
知识准备
8.1 TensorFlow.js简介
8.2 TensorFlow.js应用
8.3 TensorFlow.js基本组件
任务实施
任务拓展:TensorFlow.js实现手写数字识别
项目实训:TensorFlow.js实现人体姿态评估
任务8—2TensorFlowLite
任务陈述
知识准备
8.4 TensorFlowLitete简介
8.5 TensorFlowLite应用
8.6 TensorFlowLite基础入门
任务实施
任务拓展:TensorFlowLiteiOS图像分类识别
项目实训:TensorFlowLite实现智能回复机器人
单元小结
参考文献
标签
缩略图
书名 人工智能应用基础(TensorFlow版高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材)
副书名
原作名
作者
译者
编者 王新强//盛鸿宇
绘者
出版社 高等教育出版社
商品编码(ISBN) 9787040545210
开本 16开
页数 255
版次 1
装订 平装
字数 360
出版时间 2020-09-01
首版时间 2020-09-01
印刷时间 2020-09-01
正文语种
读者对象 高职
适用范围
发行范围 公开发行
发行模式 实体书
首发网站
连载网址
图书大类
图书小类
重量 478
CIP核字 2020115936
中图分类号 TP18
丛书名
印张 17.25
印次 1
出版地 北京
260
183
13
整理
媒质
用纸
是否注音
影印版本
出版商国别 CN
是否套装
著作权合同登记号
版权提供者
定价
印数
出品方
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更新时间:2025/5/8 2:26:02