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Preface 前言
第1章 绪论
1.1 人工智能从业人员职业道德及行业准则
1.2 职业素养与企业文化
1.3 习题与练习
第2章 人工智能概述
2.1 人工智能的定义
2.2 人工智能的经典问题
2.3 人工智能的发展史
2.4 人工智能的应用分支
2.5 人工智能产品应用体系
2.6 习题与练习
第3章 人工智能与大数据
3.1 人工智能与大数据概述
3.2 数据采集与预处理
3.3 数据可视化
3.4 习题与练习
第4章 机器学习应用技术
4.1 机器学习简介
4.2 机器学习的学习类型
4.3 机器学习的分类
4.4 机器学习的常见任务及其应用
4.5 习题与练习
第5章 神经网络应用技术
5.1 神经网络基本原理
5.2 神经网络的应用——图片识别
5.3 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
5.4 RBF网络——非线性函数回归的实现
5.5 习题与练习
第6章 深度学习应用技术
6.1 深度学习基本概念
6.2 卷积神经网络
6.3 循环神经网络
6.4 深度学习的应用
6.5 习题与练习
第7章 计算机视觉技术
7.1 OpenCV的安装及环境配置
7.2 图像分类
7.3 人脸识别
7.4 习题与练习
第8章 自然语言处理
8.1 语言的形态
8.2 中文分词原理
8.3 统计语言模型
8.4 NLP算法设计
8.5 文本数据标注管理与质量检验
8.6 习题与练习
第9章 语音与语音识别
9.1 语音中的噪声
9.2 语音标注规范
9.3 语音标注管理与质量检验
9.4 语音识别过程
9.5 语音识别的相关算法
9.6 语音识别应用场景及产品分类
9.7 习题与练习
第10章 人工智能开发环境
10.1 Linux操作系统
10.2 shell指令
10.3 Python的安装与移植
10.4 习题与练习
第11章 机器人的实现
11.1 ROS基本原理
11.2 ROS平台搭建
11.3 ROS机器人运动控制
11.4 ROS机器人的路径规划与导航
11.5 对话机器人分类
11.6 对话机器人技术对比
11.7 习题与练习
参考文献
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