理論篇

第 1章 人工智能概述1

1.1 人工智能簡(jiǎn)介1

1.1.1 人工智能的定義與核心特征1

1.1.2 人工智能對(duì)人類(lèi)智能的模擬與超越2

1.2 人工智能的發(fā)展歷程3

1.3 人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3

1.4 人工智能的核心技術(shù)4

1.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)5

1.4.2 知識(shí)圖譜5

1.4.3 自然語(yǔ)言處理6

1.4.4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)7

1.4.5 人機(jī)交互7

1.5 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域8

1.6 人工智能風(fēng)險(xiǎn)9

1.7 本章小結(jié)10

1.8 習(xí)題11

第 2章 Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)12

2.1 Python基礎(chǔ)知識(shí)12

2.1.1 Python簡(jiǎn)介12

2.1.2 Python編程環(huán)境13

2.1.3 Python基本數(shù)據(jù)類(lèi)型17

2.1.4 Python組合數(shù)據(jù)類(lèi)型20

2.1.5 內(nèi)置函數(shù)27

2.1.6 運(yùn)算符與表達(dá)式28

2.2 Python程序控制語(yǔ)句30

2.2.1 條件語(yǔ)句30

2.2.2 循環(huán)語(yǔ)句33

2.2.3 可迭代對(duì)象的遍歷方法34

2.2.4 異常處理36

2.3 函數(shù)36

2.3.1 函數(shù)定義36

2.3.2 函數(shù)調(diào)用37

2.3.3 模塊與包的使用40

2.3.4 第三方庫(kù)的安裝與使用41

2.3.5 文件操作43

2.4 本章小結(jié)45

2.5 習(xí)題45

第3章 Numpy數(shù)值分析庫(kù)47

3.1 Numpy數(shù)組創(chuàng)建與操作47

3.1.1 Numpy數(shù)組創(chuàng)建48

3.1.2 Numpy數(shù)組屬性49

3.1.3 Numpy數(shù)組基本操作50

3.1.4 Numpy函數(shù)51

3.2 Numpy數(shù)據(jù)類(lèi)型53

3.2.1 Numpy數(shù)據(jù)類(lèi)型概述53

3.2.2 Numpy數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換54

3.3 Numpy數(shù)組廣播機(jī)制54

3.4 特殊數(shù)值處理56

3.5 本章小結(jié)56

3.6 習(xí)題56

第4章 Pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)58

4.1 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建與操作58

4.1.1 序列創(chuàng)建與基本操作58

4.1.2 數(shù)據(jù)框創(chuàng)建與基本操作61

4.2 數(shù)據(jù)選擇與過(guò)濾63

4.2.1 使用選擇器和快速訪(fǎng)問(wèn)器63

4.2.2 基于條件的數(shù)據(jù)篩選65

4.2.3多條件聯(lián)合篩選66

4.3 數(shù)據(jù)分組與聚合66

4.3.1 數(shù)據(jù)分組66

4.3.2 對(duì)分組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作67

4.3.3 分組后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換68

4.4 合并和連接68

4.4.1 數(shù)據(jù)框合并69

4.4.2合并方式69

4.4.3 數(shù)據(jù)框連接70

4.5 數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)70

4.5.1 讀寫(xiě)CSV文件70

4.5.2 讀寫(xiě)Excel文件71

4.6 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理72

4.6.1 缺失值檢測(cè)與處理72

4.6.2 異常值檢測(cè)與處理73

4.6.3 重復(fù)值檢測(cè)與處理73

4.6.4 數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換74

4.7 時(shí)間序列處理74

4.7.1 時(shí)間序列生成與索引設(shè)置75

4.7.2 時(shí)間間隔計(jì)算與轉(zhuǎn)換76

4.7.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)重采樣77

4.7.4 移動(dòng)窗口計(jì)算77

4.7.5時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析78

4.8 本章小結(jié)79

4.9 習(xí)題80

第5章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用81

5.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)81

5.1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概念與發(fā)展歷程81

5.1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理流程82

5.1.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與相關(guān)領(lǐng)域的聯(lián)系與區(qū)別85

5.1.4 應(yīng)用領(lǐng)域87

5.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)87

5.2.1 圖像分類(lèi)87

5.2.2 目標(biāo)檢測(cè)與定位88

5.2.3 圖像分割89

5.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)常見(jiàn)應(yīng)用91

5.3.1 圖像技術(shù)91

5.3.2 OCR及其應(yīng)用97

5.3.3 人臉識(shí)別及其應(yīng)用99

5.3.4 人體分析及其應(yīng)用102

5.4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展105

5.4.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)105

5.4.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與展望106

5.5 本章小結(jié)107

5.6 習(xí)題107

第6章 智能語(yǔ)音處理與應(yīng)用110

6.1 智能語(yǔ)音處理概述110

6.1.1 智能語(yǔ)音處理的概念及其發(fā)展歷程110

6.1.2 智能語(yǔ)音處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)111

6.1.3 智能語(yǔ)音處理的應(yīng)用領(lǐng)域112

6.2 智能語(yǔ)音常用技術(shù)113

6.2.1 語(yǔ)音增強(qiáng)113

6.2.2 語(yǔ)音識(shí)別114

6.2.3 語(yǔ)音合成116

6.3 智能語(yǔ)音處理常見(jiàn)應(yīng)用117

6.3.1 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用117

6.3.2 語(yǔ)音合成應(yīng)用119

6.3.3 其他語(yǔ)音拓展應(yīng)用120

6.4 智能語(yǔ)音處理面臨的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)121

6.4.1 智能語(yǔ)音處理面臨的挑戰(zhàn)121

6.4.2 智能語(yǔ)音處理未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)122

6.5 本章小結(jié)123

6.6 習(xí)題123

第7 章自然語(yǔ)言處理與應(yīng)用126

7.1 自然語(yǔ)言處理概述基礎(chǔ)126

7.1.1 自然語(yǔ)言處理的概念及其發(fā)展歷程126

7.1.2 語(yǔ)言學(xué)基礎(chǔ)127

7.1.3 自然語(yǔ)言中的歧義問(wèn)題130

7.2 自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)任務(wù)132

7.2.1 文本清洗132

7.2.2 分詞133

7.2.3 詞性標(biāo)注134

7.2.4 命名實(shí)體識(shí)別135

7.2.5 依存句法分析136

7.3 自然語(yǔ)言處理常見(jiàn)應(yīng)用137

7.3.1 語(yǔ)言理解137

7.3.2 語(yǔ)言生成146

7.3.3 機(jī)器翻譯148

7.3.4 內(nèi)容審核149

7.3.5 個(gè)性化推薦150

7.3.6 智能問(wèn)答-聊天機(jī)器人152

7.4 自然語(yǔ)言處理技術(shù)前沿153

7.4.1 多模態(tài)融合153

7.4.2 可解釋性自然語(yǔ)言處理154

7.4.3 深度學(xué)習(xí)模型的不斷演進(jìn)154

7.5 本章小結(jié)155

7.6 習(xí)題155

第8章 生成式大模型應(yīng)用158

8.1 生成式大模型概述158

8.1.1生成式大模型簡(jiǎn)介158

8.1.2 國(guó)外主流生成式大模型介紹159

8.1.3 國(guó)內(nèi)主要生成式大模型介紹160

8.2 文心一言在學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用163

8.3 文心一言在工作方面的應(yīng)用164

8.4 文心一言在生活?yuàn)蕵?lè)方面的應(yīng)用166

8.5 文小言App169

8.6 本章小結(jié)170

8.7 習(xí)題170

實(shí)驗(yàn)篇

實(shí)驗(yàn)1 Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)172

實(shí)驗(yàn)2 Numpy數(shù)值分析庫(kù)實(shí)驗(yàn)176

實(shí)驗(yàn)3 Pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)實(shí)驗(yàn)178

實(shí)驗(yàn)4 百度人工智能能力應(yīng)用體驗(yàn)181

實(shí)驗(yàn)5 基于百度AI開(kāi)放平臺(tái)的文字識(shí)別應(yīng)用開(kāi)發(fā)184

實(shí)驗(yàn)6 基于百度AI開(kāi)放平臺(tái)的人臉識(shí)別考勤應(yīng)用開(kāi)發(fā)192

實(shí)驗(yàn)7 智能語(yǔ)音應(yīng)用體驗(yàn)201

實(shí)驗(yàn)8 FAQ自動(dòng)化交互問(wèn)答系統(tǒng)開(kāi)發(fā)204

實(shí)驗(yàn)9 基于百度AI開(kāi)放平臺(tái)的錄音轉(zhuǎn)寫(xiě)應(yīng)用開(kāi)發(fā)211

實(shí)驗(yàn)10 基于百度AI開(kāi)放平臺(tái)的自然語(yǔ)言處理體驗(yàn)與應(yīng)用開(kāi)發(fā)218

實(shí)驗(yàn)11 電商用戶(hù)評(píng)論的情感傾向分析223

實(shí)驗(yàn)12 基于文心一言的學(xué)習(xí)效率提升實(shí)驗(yàn)232

實(shí)驗(yàn)13 基于文心一言的工作與生活?yuàn)蕵?lè)場(chǎng)景應(yīng)用實(shí)驗(yàn)237

參考文獻(xiàn)246