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內(nèi)容簡介

　　本書共11章，內(nèi)容包括人工智能基礎(chǔ)、實踐環(huán)境的搭建及軟件使用、Python基礎(chǔ)與練習(xí)、A*算法實驗、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別實驗、動物分類軟件設(shè)計實驗、垃圾分類實驗、手勢識別實驗、聲紋識別實驗、基于遷移學(xué)習(xí)的鋰離子電池健康狀態(tài)評估實驗以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群的鋰電池SOH評估實驗。本書概括了“人工智能基礎(chǔ)”“基于項目驅(qū)動的人工智能與數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)新實踐”等課程的主要實踐內(nèi)容，介紹了目前人工智能在應(yīng)用方面的主流場景，闡述了利用人工智能技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新實踐的基本原理和方法。本書可作為高等院校和高職高專院校電子信息類、計算機(jī)類、儀器類和機(jī)電類專業(yè)學(xué)生在人工智能領(lǐng)域的學(xué)習(xí)實踐用書，也可供有關(guān)行業(yè)的工程技術(shù)人員參考。

作者簡介

暫缺《人工智能基礎(chǔ)創(chuàng)新與實踐應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章人工智能基礎(chǔ)
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的發(fā)展歷史
第2章實踐環(huán)境的搭建及軟件使用
2.1 Python
2.2 Anaconda
2.3 PyTorch
2.4 PyCharm
2.5 Tensorflow和Keras
2.6 Jupyter Notebook
2.7 PaddlePaddle(飛槳)
2.8 Pyqt5
2.9 第三方庫的安裝
第3章 Python基礎(chǔ)與練習(xí)
3.1 Python簡介和訓(xùn)練目的
3.2 Python語言基礎(chǔ)
3.3 Python的函數(shù)
3.4 多個程序文件間函數(shù)與類的調(diào)用與導(dǎo)入
3.5 Python的編碼規(guī)范
3.6 習(xí)題
第4章 A*算法實驗
4.1 實驗?zāi)康暮蛯嶒灲榻B
4.2 實驗算法原理及步驟
4.3 實驗條件和內(nèi)容
4.4 實驗流程參考
4.5 實驗結(jié)果
4.6 實驗及實驗報告要求
4.7 實驗程序解析
第5章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別實驗
5.1 實驗?zāi)康暮蛯嶒灜h(huán)境配置
5.2 實驗原理及概念
5.3 實驗內(nèi)容
5.4 Keras的初步使用( 種方法)
5.5 Keras的第二種方法(選學(xué)部分)
5.6 基于Keras的手寫數(shù)字識別實驗步驟
5.7 基于PaddlePaddle的手寫數(shù)字識別
5.8 實驗及實驗報告要求
第6章動物分類軟件設(shè)計實驗
6.1 實驗?zāi)康暮蛯嶒灜h(huán)境配置
6.2 基于PaddleHub的動物識別實驗
6.3 利用Pycharm移植完成動物識別程序設(shè)計
6.4 基于Pyqt5的可視化軟件界面設(shè)計
6.5 Pyqt5調(diào)用PyCharm程序
6.6 打包工具Pyinstaller
6.7 程序設(shè)計可能遇到的問題
第7章垃圾分類實驗
7.1 實驗?zāi)康暮蛯嶒灲榻B
7.2 實驗算法原理及步驟
7.3 實驗條件和內(nèi)容
7.4 實驗流程參考