新一代人工智能:無代碼人工智能開發(fā)平臺實踐
定 價:89.8 元
- 作者:蘆碧波張建春王春陽蘇柏順
- 出版時間:2023/4/1
- ISBN:9787115601032
- 出 版 社:人民郵電出版社
- 中圖法分類:TP18
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:128開
本書是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)<叶嗄陮嵺`的結(jié)晶。它深入淺出地講解了無代碼人工智能開發(fā)平臺實踐,可以激發(fā)讀者對人工智能的興趣、學(xué)習(xí)人工智能知識、明確人工智能要素、掌握人工智能應(yīng)用流程,并在學(xué)習(xí)和工作中不斷拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,探索新的人工智能落地應(yīng)用場景。本書首先介紹了人工智能和無代碼人工智能平臺EasyDL的基本用法,涉及圖像智能分析、文本智能分析、語音智能分析、EasyDL OCR等;然后,重點闡釋了人工智能模型調(diào)用、人工智能模型部署方面的內(nèi)容;最后,分析人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用案例并介紹相關(guān)的學(xué)科競賽。
本書不僅可以作為高等院校各專業(yè)的人工智能通識教育教輔,而且可以作為計算機類、人工智能類專業(yè)低年級本科學(xué)生的入門教輔。此外,本書也可以作為人工智能比賽參賽人員及對人工智能感興趣人員的參考書。
1.知識點豐富實用;谌斯ぶ悄荛_發(fā)平臺實現(xiàn),幫助讀者進行人工智能模型的自我創(chuàng)作,激發(fā)讀者對人工智能的興趣,學(xué)習(xí)人工智能知識,明確人工智能要素,掌握人工智能技術(shù)應(yīng)用流程。
2.內(nèi)容詳細,講解可靠。本書深入淺出地講解了人工智能開發(fā)平臺的相關(guān)內(nèi)容,涉及理論介紹、平臺特點、平臺優(yōu)勢、開發(fā)案例以及相關(guān)配套的賽事等。
3.理論與實踐相結(jié)合。不僅介紹人工智能開發(fā)平臺相關(guān)技術(shù)的基本應(yīng)用和實現(xiàn),而且討論多種實際應(yīng)用場景,幫助讀者真正理解并應(yīng)用到實際開發(fā)中。
蘆碧波,博士,教授,碩士生導(dǎo)師,長期從事人工智能、圖像 視頻處理和分析等方面的研究。主持國家自然科學(xué)基金等省部級項目10多項。秉持“人人都能學(xué)A”的理念,基于無代碼人工智能平臺在高校開設(shè)人工智能通識課,推廣AI普及化教育。
張建春,博士,碩士生導(dǎo)師,焦作市高層次人才。目前從事人工智能、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)仿真、軟件開發(fā)等方面的教學(xué)和科學(xué)研究工作。長期與多所科研單位、企業(yè)保持合作關(guān)系,發(fā)表學(xué)術(shù)論文10多篇,參編教材2部。
王春陽,博士,碩士生導(dǎo)師,焦作市高層次人才,日本千葉大學(xué)訪問學(xué)者。主要從事人工智能及遙感應(yīng)用的研究。主持和參與國家自然科學(xué)基金等項目8項,獲得河南省科技進步二等獎1項,發(fā)表學(xué)術(shù)論文30多篇。
蘇柏順,博士。目前主要從事人工智能通識教育與嵌入式技術(shù)的教學(xué)工作,長期關(guān)注邊緣計算解決方案和應(yīng)用。參與河南省科技攻關(guān)項目4項,在國內(nèi)外期刊及國際會議上發(fā)表論文15篇,出版教材3部。
第 1章 人工智能概述 1
1.1 什么是人工智能 2
1.1.1 人工智能的定義 2
1.1.2 人工智能的起源 2
1.2 人工智能的發(fā)展歷史 2
1.3 新一代人工智能的三要素 3
1.3.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集 4
1.3.2 算法與深度學(xué)習(xí)框架 5
1.3.3 算力 5
1.4 新一代人工智能產(chǎn)業(yè)全景結(jié)構(gòu) 5
1.4.1 基礎(chǔ)層 5
1.4.2 技術(shù)層 6
1.4.3 應(yīng)用層 6
1.5 人工智能產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域 6
1.5.1 人工智能產(chǎn)業(yè) 6
1.5.2 人工智能在智慧城市中的應(yīng)用 7
1.5.3 人工智能在智慧現(xiàn)場安監(jiān)中的應(yīng)用 8
1.6 人工智能體驗 8
1.6.1 百度AI能力體驗中心 8
1.6.2 圖像識別 9
1.6.3 圖像增強與特效 12
1.6.4 人臉與人體識別 13
1.6.5 語音技術(shù) 17
1.6.6 自然語言處理 17
1.6.7 通用文字識別 20
1.6.8 卡證文字識別 22
1.6.9 交通文字識別 23
1.6.10 票據(jù)文字識別 25
1.6.11 其他文字識別 27
小結(jié) 27
練習(xí) 28
第 2章 人工智能產(chǎn)品開發(fā)與EasyDL平臺 29
2.1 人工智能產(chǎn)品開發(fā) 30
2.1.1 人工智能產(chǎn)品開發(fā)流程 30
2.1.2 模型評判常用指標 31
2.2 EasyDL平臺介紹 32
2.2.1 EasyDL平臺是什么 32
2.2.2 EasyDL平臺使用基本流程 33
2.2.3 模型部署方式 33
2.2.4 EasyDL平臺系列產(chǎn)品 34
2.2.5 EasyDL產(chǎn)品優(yōu)勢 39
2.3 AI產(chǎn)品市場和服務(wù)平臺 41
2.3.1 AI市場提供的產(chǎn)品和服務(wù) 41
2.3.2 AI市場的交易方 42
小結(jié) 42
練習(xí) 42
第3章 圖像智能分析 43
3.1 視覺感知與圖像 44
3.2 圖像的表示和存儲 45
3.2.1 圖像的表示與數(shù)字化 45
3.2.2 圖像的存儲 46
3.3 圖像分類 46
3.3.1 圖像分類的基本概念 46
3.3.2 圖像分類問題處理流程 47
3.3.3 靜態(tài)物品圖像分類的問題分析和數(shù)據(jù)采集 47
3.3.4 基于EasyDL平臺的圖像分類模型訓(xùn)練 48
3.3.5 模型校驗 58
3.3.6 模型發(fā)布 61
3.4 物體檢測 64
3.4.1 物體檢測的基本概念 64
3.4.2 物體檢測處理流程 65
3.4.3 靜態(tài)物品物體檢測的問題分析和數(shù)據(jù)采集 65
3.4.4 基于EasyDL平臺的物體檢測模型訓(xùn)練 66
3.4.5 模型校驗 74
3.4.6 模型發(fā)布 76
3.5 圖像分割 78
3.5.1 圖像分割的基本概念 78
3.5.2 靜態(tài)物品圖像分割的問題分析和數(shù)據(jù)采集 79
3.5.3 基于EasyDL平臺的圖像分割模型訓(xùn)練 80
3.5.4 模型校驗 87
3.5.5 模型發(fā)布 87
小結(jié) 90
練習(xí) 91
第4章 文本智能分析 92
4.1 自然語言處理與文本 93
4.2 文本分類 94
4.2.1 問題分析 95
4.2.2 模型創(chuàng)建 95
4.2.3 數(shù)據(jù)準備 96
4.2.4 模型訓(xùn)練 100
4.2.5 模型發(fā)布 105
4.3 短文本相似度分析 108
4.3.1 問題分析 108
4.3.2 模型創(chuàng)建 109
4.3.3 數(shù)據(jù)準備 109
4.3.4 模型訓(xùn)練 111
4.3.5 模型發(fā)布 112
4.4 情感傾向分析 113
4.4.1 問題分析 113
4.4.2 模型創(chuàng)建 113
4.4.3 數(shù)據(jù)準備 114
4.4.4 模型訓(xùn)練 116
4.4.5 模型發(fā)布 118
小結(jié) 118
練習(xí) 119
第5章 語音智能分析 120
5.1 語音處理 121
5.2 聲音分類 121
5.2.1 問題分析 121
5.2.2 模型創(chuàng)建 122
5.2.3 數(shù)據(jù)準備 122
5.2.4 模型訓(xùn)練 124
5.3 語音識別 127
5.3.1 問題分析 128
5.3.2 模型的創(chuàng)建與評估 128
5.3.3 模型訓(xùn)練 131
5.3.4 模型的上線與調(diào)用 132
小結(jié) 133
練習(xí) 133
第6章 EasyDL OCR 134
6.1 OCR簡介 135
6.2 OCR的應(yīng)用領(lǐng)域和場景 135
6.3 EasyDL OCR簡介 137
6.3.1 EasyDL OCR處理流程 137
6.3.2 EasyDL OCR產(chǎn)品優(yōu)勢 137
6.4 EasyDL OCR操作案例 138
6.4.1 問題背景 138
6.4.2 需求分析 138
6.4.3 數(shù)據(jù)準備 139
6.4.4 EasyDL OCR操作步驟 139
6.5 關(guān)于標注方案的討論 148
6.5.1 “金額”字段的標注 149
6.5.2 “校驗碼”字段的標注 149
小結(jié) 149
練習(xí) 150
第7章 EdgeBoard硬件部署 151
7.1 EdgeBoard計算卡簡介 153
7.2 安裝系統(tǒng) 153
7.2.1 串口連接 155
7.2.2 SSH連接 156
7.3 模型訓(xùn)練 159
7.4 硬件部署 166
小結(jié) 174
練習(xí) 174
第8章 基于EasyDL平臺的人工智能學(xué)科競賽 175
8.1 中國高校計算機大賽人工智能創(chuàng)意賽 176
8.1.1 比賽設(shè)置 176
8.1.2 比賽要求 178
8.2 賦能組比賽對專業(yè)認證中非技術(shù)能力的要求與考查 180
8.2.1 技術(shù)能力與非技術(shù)能力 180
8.2.2 C4-AI比賽評分標準對非技術(shù)指標的支撐 181
8.2.3 缺失的技術(shù)能力和非技術(shù)能力 182
8.3 2019—2021年C4-AI比賽獲獎項目數(shù)據(jù)分析 183
8.3.1 歷屆獲獎清單 183
8.3.2 賽事獲獎項目涉及的行業(yè)和專業(yè)分析 185
8.4 賽事展望 187
小結(jié) 187
練習(xí) 188
第9章 EasyDL平臺行業(yè)賦能案例 189
9.1 文旅行業(yè) 190
9.1.1 AI識魚,讓游客暢玩海洋館 190
9.1.2 EasyDL平臺助力智能解讀國粹精品 190
9.2 零售行業(yè) 191
9.2.1 EasyDL平臺助力智能結(jié)算,向智能零售更近一步 191
9.2.2 圖像識別驅(qū)動零售門店陳列審核升級 192
9.3 制造行業(yè) 193
9.3.1 EasyDL平臺使箱包檢針質(zhì)檢更輕松 193
9.3.2 AI助力機械質(zhì)檢高效化 194
9.4 交通運輸行業(yè) 194
9.4.1 EasyDL平臺為橋梁巡檢提質(zhì)增效 194
9.4.2 “AI出!敝悄茏R別船舶運輸狀態(tài) 195
9.4.3 百度大腦助力快遞到家更快、更安全 196
9.5 管理與服務(wù)行業(yè) 197
9.5.1 百度大腦助力水務(wù)部門實現(xiàn)地下資產(chǎn)智能管理 197
9.5.2 EasyDL平臺物體檢測實現(xiàn)公共空間能效管理 197
9.6 餐飲行業(yè) 198
9.7 教育行業(yè) 199
9.8 電力行業(yè) 200
9.9 醫(yī)療健康行業(yè) 201
9.10 企業(yè)服務(wù)行業(yè) 202
小結(jié) 202
練習(xí) 203
附錄A EasyDL功能更新 204
附錄B 飛槳EasyDL桌面版操作 208
附錄C 使用labelImg進行物體檢測標注 220
附錄D 行業(yè)補充案例 231