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人工智能应用素养 版权信息
- ISBN：9787560672304
- 条形码：9787560672304 ; 978-7-5606-7230-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能应用素养 本书特色
《人工智能应用素养》一书以其独特的视角和实用的内容，为读者展现了人工智能在多个行业领域中的交叉应用与未来趋势。本书不仅适用于非人工智能专业应用人员、高校师生，也是广大社会普通人员了解人工智能技术的通识性读物。
本书开篇即为我们清晰地介绍了人工智能的基本概念、术语以及当前行业的发展动态和生态。这对于许多初学者和跨界从业者来说，无疑是一个极好的起点。在人工智能的大潮中，很多人可能会因为对基础概念比较模糊而感到迷茫，但本书却以简明扼要的方式，为我们揭示了人工智能的庐山真面目。
书中选取了电子信息工程、网络通信、智能制造、数字商务、数码艺术、智能交通这六个常见的工业生产领域，作为人工智能典型交叉应用的行业案例。这样的选择不仅具有代表性，也充分展示了人工智能技术的广泛性和深度。通过对这些行业人工智能应用现状和未来趋势的介绍，读者能够清晰地看到人工智能如何与各行业深度融合，创造出更多的价值和可能性。
尤为值得一提的是，书中为每个行业都详细介绍了一个典型的应用案例。这些案例不仅具有实用性，而且具有很强的启发性。通过这些案例，读者不仅可以了解人工智能在具体行业中的应用流程，而且可以从中汲取灵感，思考如何将人工智能技术应用于自己的工作和生活。
此外，本书还考虑到了不同读者的需求和背景。它既可以作为各行业生产过程中智能产品设计与运维、行业智能化方案制定与推广、行业智能化产品销售等岗位从业人员的参考书籍，也可以作为高校师生的学习教材。这种广泛的适用性，使得本书能够在不同领域和层次上发挥作用，为人工智能的普及和应用做出贡献。
总的来说，《人工智能应用素养》是一本非常实用且具有前瞻性的书籍。它不仅为我们提供了丰富的知识和案例，更为我们指明了人工智能在未来的发展方向和趋势。对于那些希望了解和掌握人工智能应用基本流程的读者来说，这本书无疑是一本不可或缺的指南。
人工智能应用素养 内容简介
本书立足服务国家智能制造产业升级的需求，阐述了人工智能的基本概念、术语以及行业的发展态势和生态环境，详细介绍了人工智能在电子信息工程、网络通信、智能制造、数字商务、数字艺术和智能交通这六大常见工业生产领域的交叉应用和实践案例，在通过这本具有通识性的教材，推动人工智能技术在不同领域的交叉应用，同时普及跨领域的人工智能知识。
人工智能应用素养 目录
**部分 人工智能应用生态概述
第1章 人工智能技术概述 2
1.1 人工智能的基本概念 2
1.2 人工智能技术的实现 8
1.3 人工智能技术的现状以及未来 13
本章小结 16
思考题 17
第2章 人工智能产业生态 18
2.1 人工智能四要素 18
2.2 人工智能产业生态 35
2.3 AIGC产业生态 39
本章小结 44
思考题 44
第3章 人工智能技术学业向导 45
3.1 人工智能产业人才需求 45
3.2 人工智能复合型人才学业向导 54
本章小结 57
思考题 58
第二部分 人工智能在产业中的应用
第4章 人工智能在电子信息领域中的应用 60
4.1 人工智能在芯片设计及制造方向的应用 60
4.2 人工智能在电子电路设计制造方向的应用 65
4.3 人工智能在电力电子方向上的应用 69
4.4 人工智能在遥控无人机中的应用 72
4.5 人工智能在未来电子信息领域应用的展望 78
本章小结 79
思考题 79
第5章 人工智能在通信技术领域中的应用 80
5.1 人工智能对通信业的影响 80
5.2 人工智能在通信业的应用现状 83
5.3 典型通信技术人工智能应用场景 86
5.4 人工智能助力下通信领域面临的问题与展望 91
本章小结 93
思考题 93
第6章 人工智能在智能制造领域中的应用 94
6.1 人工智能对制造业的影响 94
6.2 人工智能助力下制造业产业链 96
6.3 典型智能制造人工智能应用场景 99
6.4 人工智能助力下制造领域面临的问题与展望 108
本章小结 111
思考题 111
第7章 人工智能在数字商务领域中的应用 112
7.1 人工智能对电子商务的影响 112
7.2 人工智能催生商务领域新模式、新岗位 115
7.3 典型商务领域人工智能应用场景 118
7.4 人工智能助力下商务领域面临的问题与展望 125
本章小结 129
思考题 129
第8章 人工智能在数字艺术设计领域中的应用 130
8.1 传统艺术设计的发展趋势 130
8.2 人工智能对艺术设计的影响 133
8.3 艺术设计典型场景介绍 136
8.4 人工智能时代下艺术设计产业的机遇与挑战 142
本章小结 144
思考题 144
第9章 人工智能在智能交通领域中的应用 145
9.1 人工智能对交通产业的影响 145
9.2 人工智能助力下交通产业链 146
9.3 典型交通领域人工智能应用场景 148
9.4 人工智能助力下交通领域面临的问题与展望 157
本章小结 162
思考题 162
第三部分 人工智能应用实战入门
第10章 人工智能应用开发平台组建 164
10.1 常用开发环境 164
10.2 部署Python开发环境 164
本章小结 177
思考题 177
第11章 电子信息领域中AI的应用——光伏发电量预测实战 178
11.1 光伏发电站发电量预测案例背景 178
11.2 案例实现总体框架流程 179
11.3 案例环境准备 180
11.4 案例数据准备 181
11.5 模型创建 188
11.6 模型调优 193
11.7 发电量预测与导出 197
本章小结 199
思考题 199
第12章 通信技术领域中AI的应用——网络流量异常检测实战 200
12.1 网络流量异常检测业务背景 200
12.2 数据集 201
12.3 Python数据预处理 206
12.4 KNN实现入侵检测算法实现 212
本章小结 215
思考题 216
第13章 智能制造领域中AI的应用——智能分拣实战 217
13.1 智能分拣需求业务背景 217
13.2 视觉分拣系统设计 218
13.3 品类分类算法——基于卷积神经网络的图像分类算法 220
13.4 数据集准备 223
13.5 模型加载和训练 226
13.6 基于迁移学习改进 231
本章小结 233
思考题 233
第14章 电子商务领域中AI的应用——电影推荐实战 234
14.1 电影推荐需求业务背景 234
14.2 电影推荐案例实现总体框架流程 236
14.3 案例数据准备 237
14.4 训练参数优化 243
14.5 模型训练 246
14.6 评估训练模型 248
14.7 训练模型使用 249
本章小结 251
思考题 251
第15章 数字艺术设计领域中AI的应用——绘画风格迁移实战 252
15.1 绘画风格迁移产业的背景 252
15.2 绘画风格迁移的技术方案 253
15.3 项目相关基础知识 256
15.4 特征提取 258
15.5 训练生成图像 262
15.6 输出结果 267
本章小结 268
思考题 269
第16章 智能交通领域中AI的应用——小车自动驾驶实战 270
16.1 自动驾驶产业背景 270
16.2 智能车系统设计 270
16.3 标志物识别算法——YOLO算法简介 272
16.4 数据标注——利用标注数据集 274
16.5 数据集格式转换和划分 279
16.6 YOLOv5模型准备和训练 283
16.7 模型推理 292
本章小结 293
思考题 294
参考文献 295
展开全部
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