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人教版高三信息技術(shù)選擇性必修4 人工智能初步目錄
封面/前言/目錄
第1章 人工智能概述
主題學(xué)習(xí)項目:人工智能在身邊
1.1人工智能基礎(chǔ)
1.1.1初識人工智能
1.1.2人工智能的基本特征
1.2人工智能發(fā)展歷程和現(xiàn)狀
1.2.1人工智能的發(fā)展歷程
1.2.2人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3人工智能研究內(nèi)容與應(yīng)用
1.3.1人工智能的主要研究內(nèi)容
1.3.2人工智能的應(yīng)用
總結(jié)評價
第2章 人工智能技術(shù)基本原理
主題學(xué)習(xí)項目:智能技術(shù)初體驗
2.1知識表示與專家系統(tǒng)
2.1.1知識表示
2.1.2啟發(fā)式搜索
2.1.3貝葉斯推理
2.1.4專家系統(tǒng)
2.2回歸算法
2.2.1回歸在學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
2.2.2回歸算法的一般流程
2.3使用決策樹進行分類
2.3.1認識決策樹
2.3.2構(gòu)造決策樹的一般流程
2.4使用K-均值算法進行聚類
2.4.1認識基于距離的聚類
2.4.2K-均值聚類算法的一般流程
2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
2.5.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.3深度學(xué)習(xí)及軟硬件平臺
總結(jié)評價
第3章 人工智能領(lǐng)域應(yīng)用
主題學(xué)習(xí)項目:智能陪伴巧實踐
3.1計算機視覺
3.1.1計算機視覺簡介
3.1.2計算機視覺的應(yīng)用
3.2自然語言處理
3.2.1自然語言處理簡介
3.2.2自然語言處理的應(yīng)用
3.3機器理解與推理
3.3.1機器理解與推理的發(fā)展和現(xiàn)狀
3.3.2人工智能與腦科學(xué)
3.3.3認知推理的實踐應(yīng)用與展望
3.4博弈決策
3.4.1博弈決策的發(fā)展歷程
3.4.2強化學(xué)習(xí)及其應(yīng)用
3.5智能機器人
3.5.1智能機器人簡介
3.5.2智能機器人應(yīng)用實踐
總結(jié)評價
第4章 人工智能發(fā)展
主題學(xué)習(xí)項目:優(yōu)勢局限之我見
4.1價值和未來發(fā)展
4.1.1人工智能的應(yīng)用價值
4.1.2人工智能的未來發(fā)展
4.2倫理及安全挑戰(zhàn)
4.2.1人工智能的隱私挑戰(zhàn)
4.2.2人工智能的安全挑戰(zhàn)
4.2.3人工智能的倫理挑戰(zhàn)
4.3法規(guī)與應(yīng)用規(guī)范
4.3.1法規(guī)與責(zé)任
4.3.2規(guī)范與安全
總結(jié)評價
第1章 人工智能概述
主題學(xué)習(xí)項目:人工智能在身邊
1.1人工智能基礎(chǔ)
1.1.1初識人工智能
1.1.2人工智能的基本特征
1.2人工智能發(fā)展歷程和現(xiàn)狀
1.2.1人工智能的發(fā)展歷程
1.2.2人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3人工智能研究內(nèi)容與應(yīng)用
1.3.1人工智能的主要研究內(nèi)容
1.3.2人工智能的應(yīng)用
總結(jié)評價
第2章 人工智能技術(shù)基本原理
主題學(xué)習(xí)項目:智能技術(shù)初體驗
2.1知識表示與專家系統(tǒng)
2.1.1知識表示
2.1.2啟發(fā)式搜索
2.1.3貝葉斯推理
2.1.4專家系統(tǒng)
2.2回歸算法
2.2.1回歸在學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
2.2.2回歸算法的一般流程
2.3使用決策樹進行分類
2.3.1認識決策樹
2.3.2構(gòu)造決策樹的一般流程
2.4使用K-均值算法進行聚類
2.4.1認識基于距離的聚類
2.4.2K-均值聚類算法的一般流程
2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
2.5.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.3深度學(xué)習(xí)及軟硬件平臺
總結(jié)評價
第3章 人工智能領(lǐng)域應(yīng)用
主題學(xué)習(xí)項目:智能陪伴巧實踐
3.1計算機視覺
3.1.1計算機視覺簡介
3.1.2計算機視覺的應(yīng)用
3.2自然語言處理
3.2.1自然語言處理簡介
3.2.2自然語言處理的應(yīng)用
3.3機器理解與推理
3.3.1機器理解與推理的發(fā)展和現(xiàn)狀
3.3.2人工智能與腦科學(xué)
3.3.3認知推理的實踐應(yīng)用與展望
3.4博弈決策
3.4.1博弈決策的發(fā)展歷程
3.4.2強化學(xué)習(xí)及其應(yīng)用
3.5智能機器人
3.5.1智能機器人簡介
3.5.2智能機器人應(yīng)用實踐
總結(jié)評價
第4章 人工智能發(fā)展
主題學(xué)習(xí)項目:優(yōu)勢局限之我見
4.1價值和未來發(fā)展
4.1.1人工智能的應(yīng)用價值
4.1.2人工智能的未來發(fā)展
4.2倫理及安全挑戰(zhàn)
4.2.1人工智能的隱私挑戰(zhàn)
4.2.2人工智能的安全挑戰(zhàn)
4.2.3人工智能的倫理挑戰(zhàn)
4.3法規(guī)與應(yīng)用規(guī)范
4.3.1法規(guī)與責(zé)任
4.3.2規(guī)范與安全
總結(jié)評價
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- 〖傷感〗 “愁凝處,渺渺殘照紅斂!
- 〖傷感〗 “碧窗斜月藹深暉,愁聽寒螀淚濕衣!
- 〖傷感〗 “羅袂從風(fēng)輕舉,愁殺采蓮女!”
- 〖傷感〗 “共說春來春去事,多時。一點愁心入翠眉!
- 〖傷感〗 “愁望春歸,春到更無緒!
- 〖傷感〗 “不系雕鞍門前柳,玉容寂寞見花羞,冷風(fēng)兒吹雨黃昏后!
- 〖傷感〗 “月色穿簾風(fēng)入竹,倚屏雙黛愁時!
- 〖傷感〗 “愁絕行人天易暮,行向鷓鴣聲里住。”
- 〖傷感〗 “使君憐小阮,應(yīng)念倚門愁。”
- 〖傷感〗 “參軍春思亂如云,白發(fā)題詩愁送春!
- 〖傷感〗 “闌干倚遍重來憑。淚粉偷將紅袖印!
- 〖傷感〗 “秋靜見旄頭,沙遠席羈愁。”
- 〖傷感〗 “自昔佳人多薄命,對古來、一片傷心月!
- 〖傷感〗 “試上銅臺歌舞處,惟有秋風(fēng)愁殺人!
- 〖傷感〗 “草綠裙腰山染黛,閑恨閑愁儂不解!
- 〖傷感〗 “道人憔悴春窗底。悶損闌干愁不倚!
- 〖傷感〗 “飛鴻過也。萬結(jié)愁腸無晝夜!
- 〖傷感〗 “千年忠義氣,日星光。離騷讀罷總堪傷!
- 〖傷感〗 “江南自是離愁苦,況游驄古道,歸雁平沙。”
- 〖傷感〗 “秋來愁更深,黛拂雙蛾淺!
- 〖傷感〗 “枕前何事最傷情?梧桐葉上,點點露珠零。”
- 〖傷感〗 “江燕話歸成曉別,水花紅減似春休。西風(fēng)梧井葉先愁!
- 〖傷感〗 “池上憑闌愁無侶。奈此個、單棲情緒。”
- 〖傷感〗 “才過斜陽,又是黃昏雨!
- 〖傷感〗 “朝落暮開空自許。竟無人解知心苦!
- 〖傷感〗 “寒食時看郭外春,野人無處不傷神。”
- 〖傷感〗 “萬里妾心愁更苦,十春和淚看嬋娟!
- 〖傷感〗 “湘波如淚色漻漻,楚厲迷魂逐恨遙!
- 〖傷感〗 “無作牛山悲,惻愴淚沾臆。”
- 〖傷感〗 “坐愁群芳歇,白露凋華滋!