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Python计算机视觉和自然语言处理电子书

1.技术热:用Python讲解自然语言处理技术和计算机视觉技术;; 2.作者知名:多名作者联合编写,继承了AI在机器人领域应用的权威经验; 3.内容丰富:用ROS发更智能的机器人系统,用NLP技术和OpenCV技术让机器人更加智能; 4.立足实践:书中包含大量练习与项目,帮助读者快速掌握机器人发技术,全方位提升读者的动手能力和研发能力。 5.配套资源:配套的代码资源包和彩色图片包,让你边学边对照,学习效率更高。

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作       者:阿尔瓦罗·莫雷纳·阿尔贝罗拉(Álvaro Morena Alberola等著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2021-06-01

字       数:16.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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机器人是人工智能时代的重要产物,为人类的工作和生活提供了非常多的助力。对于智能机器人而言,视觉识别能力和对话能力是非常重要的两个方面,本书就是基于这两个技术展介绍,并通过一系列的编程案例和实践项目,引导读者高效掌握机器人的发技巧。 本书基于Python语言行讲解,结合机器人操作系统(ROS)平台给出了丰富多样的机器人发方案。本书立足于机器人的视觉和语言处理,通过OpenCV、自然语言处理、循环神经网络、卷积神经网络等技术提高机器人的视觉识别能力和对话能力。全书包括多个练习和项目,通过知识和编程实践相结合的方式,快速带领读者掌握实用的机器人发技术。 本书适合机器人或智能软硬件研发领域的工程师阅读,也适合高校人工智能相关专业的师生阅读。<br/>【推荐语】<br/>1.技术热:用Python讲解自然语言处理技术和计算机视觉技术;; 2.作者知名:多名作者联合编写,继承了AI在机器人领域应用的权威经验; 3.内容丰富:用ROS发更智能的机器人系统,用NLP技术和OpenCV技术让机器人更加智能; 4.立足实践:书中包含大量练习与项目,帮助读者快速掌握机器人发技术,全方位提升读者的动手能力和研发能力。 5.配套资源:配套的代码资源包和彩色图片包,让你边学边对照,学习效率更高。<br/>【作者】<br/>阿尔瓦罗·莫雷纳·阿尔贝罗拉(álvaro Morena Alberola)是一名热爱机器人学和人工智能的计算机工程师,目前从事软件发工作。álvaro对基于人工视觉的人工智能(AI)核心部分非常感兴趣,并且喜欢尝试新技术和先的工具。对他来说,机器人可以让人类的生活更轻松,并且可以帮助人们完成他们自己无法完成的任务。 贡萨洛·莫利纳·加列戈(Gonzalo Molina Gallego)是一名计算机科学专业的硕士,主修人工智能和自然语言处理。他构建过基于文本的对话系统和对话代理,擅长提供方法论层面的建议。目前,他致力于研究跨领域对话系统方向的新技术。Gonzalo认为,未来的用户界面是基于对话的。 乌奈·加雷·马埃斯特雷(Unai Garay Maestre)是一名计算机科学专业的硕士,主修人工智能和计算机视觉。在为2018年的CIARP大会贡献的一篇论文中,他提出了一种使用变分自编码器行数据增强的新方法。他同时是一名机器学习工程师,使用深度神经网络处理图像。<br/>
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版 权

版权声明

内容提要

作者简介

前 言

资源与支持

第1章 机器人学基础

1.1 简介

1.2 机器人学的历史

1.3 人工智能

1.3.1 自然语言处理简介

1.3.2 计算机视觉简介

1.3.3 机器人的类型

1.3.4 机器人的硬件和软件

1.4 机器人定位

1.4.1 练习1:计算机器人的位置

1.4.2 如何进行机器人开发

1.4.3 练习2:使用Python计算轮子走过的距离

1.4.4 练习3:使用Python计算机器人的最终位置

1.4.5 项目1:使用Python和测距法进行机器人定位

1.5 小结

第2章 计算机视觉

2.1 简介

2.2 计算机视觉基本算法

2.2.1 图像相关术语

2.2.2 OpenCV

2.2.3 阈值化

2.2.4 练习4:对图像应用各种阈值化操作

2.2.5 形态学变换

2.2.6 练习5:对图像应用形态学变换

2.2.7 模糊(平滑)

2.2.8 练习6:对图像应用模糊方法

2.2.9 练习7:加载图像并应用所学的各种方法

2.3 机器学习简介

2.3.1 决策树和提升方法

2.3.2 练习8:使用决策树、随机森林和AdaBoost进行数字预测

2.3.3 人工神经网络

2.3.4 练习9:构建第一个神经网络

2.3.5 项目2:对Fashion-MNIST数据集中的10种衣物进行分类

2.4 小结

第3章 自然语言处理

3.1 简介

3.1.1 自然语言处理

3.1.2 自然语言处理的两个部分

3.1.3 NLP的各层次

3.2 Python中的NLP

3.2.1 自然语言工具包(NLTK)

3.2.2 练习10:NLTK入门

3.2.3 spaCy

3.2.4 练习11:spaCy入门

3.3 主题建模

3.3.1 词频-逆文档频率(TF-IDF)

3.3.2 潜在语义分析(LSA)

3.3.3 练习12:使用Python进行主题建模

3.3.4 项目3:处理一个语料库

3.4 语言建模

3.4.1 语言模型简介

3.4.2 二元模型

3.4.3 N元模型

3.4.4 计算概率

3.4.5 练习13:创建一个二元模型

3.5 小结

第4章 NLP神经网络

4.1 简介

4.2 循环神经网络

4.2.1 循环神经网络(RNN)简介

4.2.2 循环神经网络原理

4.2.3 RNN架构

4.2.4 长距离依赖问题

4.2.5 练习14:使用RNN预测房价

4.2.6 长短期记忆网络

4.2.7 练习15:预测数学函数的下一个解

4.3 神经语言模型

4.3.1 神经语言模型简介

4.3.2 RNN语言模型

4.3.3 练习16:对一个小语料库进行编码

4.3.4 RNN的输入维度

4.3.5 项目4:预测字符序列中的下一个字符

4.4 小结

第5章 计算机视觉中的卷积神经网络

5.1 简介

5.2 CNN基础

5.3 构建第一个CNN

练习17:构建一个CNN

5.4 改进模型的方法:数据增强

5.4.1 练习18:利用数据增强改进模型

5.4.2 项目5:使用数据增强来正确对花朵图像进行分类

5.5 最先进的模型:迁移学习

练习19:基于迁移学习对钞票进行分类

5.6 小结

第6章 机器人操作系统(ROS)

6.1 简介

6.2 ROS基本概念

6.3 ROS基本命令

6.4 安装和配置

6.5 Catkin工作空间和软件包

6.6 发布者和订阅者

6.6.1 练习20:编写简单的发布者和订阅者

6.6.2 练习21:编写较复杂的发布者和订阅者

6.7 模拟器

6.7.1 练习22:Turtlebot配置

6.7.2 练习23:模拟器和传感器

6.7.3 项目6:模拟器和传感器

6.8 小结

第7章 构建基于文本的对话系统(聊天机器人)

7.1 简介

7.2 向量空间中的词表示

7.2.1 词嵌入

7.2.2 余弦相似度

7.2.3 Word2Vec

7.2.4 Word2Vec的问题

7.2.5 Gensim

7.2.6 练习24:创建词嵌入

7.2.7 全局向量(GloVe)

7.2.8 练习25:使用预训练的GloVe模型观察词语在平面上的分布

7.3 对话系统

7.3.1 聊天机器人的开发工具

7.3.2 对话代理的类型

7.3.3 创建基于文本的对话系统

7.3.4 练习26:创建第一个对话代理

7.3.5 项目7:创建一个用来控制机器人的对话代理

7.4 小结

第8章 利用基于CNN的物体识别来指导机器人

8.1 简介

8.2 多物体识别和检测

8.2.1 练习27:构建第一个多物体检测和识别系统

8.2.2 ImageAI

8.3 视频中的多物体识别和检测

项目8:视频中的多物体检测和识别

8.4 小结

第9章 机器人的计算机视觉

9.1 简介

9.2 Darknet

Darknet基础安装

9.3 YOLO

9.3.1 使用YOLO进行预测

9.3.2 在摄像头上使用YOLO

9.3.3 练习28:YOLO编程

9.3.4 练习29:在ROS中集成YOLO

9.3.5 项目9:机器人保安

9.4 小结

附录 本书项目概览

第1章 机器人学基础

项目1:使用Python和测距法进行机器人定位

第2章 计算机视觉

项目2:对Fashion-MNIST数据集中的10种衣物进行分类

第3章 自然语言处理

项目3:处理一个语料库

第4章 NLP神经网络

项目4:预测字符序列中的下一个字符

第5章 计算机视觉中的卷积神经网络

项目5:使用数据增强来正确对花朵图像进行分类

第6章 机器人操作系统(ROS)

项目6:模拟器和传感器

第7章 构建基于文本的对话系统(聊天机器人)

项目7:创建一个用来控制机器人的对话代理

第8章 利用基于CNN的物体识别来指导机器人

项目8:视频中的多物体检测和识别

第9章 机器人的计算机视觉

项目9:机器人保安

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