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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(rèn)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(rèn)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(rèn)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(rèn)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(rèn)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(rèn)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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- 《留別》
- 《秋夜聽搗衣》
- 《送客歸湖南》
- 《贈竇牟(一作竇洛陽牟見簡篇章,偶贈絕句)》
- 《春霽晚望》
- 《花枕》
- 《初渡淮北岸》
- 《留別》
- 《秋夜聽搗衣》
- 《送客歸湖南》
- 《下第后蒙侍郎示意指于新先輩宣恩感謝》
- 《行思》
- 《夜泊渭津》
- 《贈同游》
- 《送客之蜀》
- 《閣前雙槿》
- 《鐘陵雪夜酬友人》
- 《下第后蒙侍郎示意指于新先輩宣恩感謝》
- 《行思》
- 《夜泊渭津》
- 《贈同游》
- 《送別》
- 《送客歸常州》
- 《初次巴陵》
- 《送嚴(yán)使君游山》
- 《衛(wèi)明府寄枇杷葉以詩答》
- 《龍池寺望月寄韋使君閻別駕》
- 《冬夜耿拾遺王秀才就宿因傷故人》
- 《送太易上人赴東洛》
- 《送崔校書赴梓幕》
- 〖傷感〗 “淚濕闌干花著露。愁到眉峰碧聚!
- 〖傷感〗 “一夜東風(fēng),枕邊吹散愁多少。”
- 〖傷感〗 “望極春愁,黯黯生天際!
- 〖傷感〗 “雨恨云愁,江南依舊稱佳麗!
- 〖傷感〗 “天長雁影稀,月落山容瘦,冷清清暮秋時候!
- 〖傷感〗 “銀箭金壺漏水多,起看秋月墜江波!
- 〖傷感〗 “滿地殘紅宮錦污,昨夜南園風(fēng)雨!
- 〖傷感〗 “西風(fēng)吹老洞庭波,一夜湘君白發(fā)多!
- 〖傷感〗 “庭軒寂寞近清明,殘花中酒,又是去年病。”
- 〖傷感〗 “聽元宵,今歲嗟呀,愁也千家,怨也千家!
- 〖傷感〗 “冥冥重泉哭不聞,蕭蕭暮雨人歸去。”
- 〖傷感〗 “慷慨惟平生,俯仰獨悲傷。”
- 〖傷感〗 “卻愁擁髻向燈前,說不盡、離人話!
- 〖傷感〗 “秋寂寞。秋風(fēng)夜雨傷離索!
- 〖傷感〗 “但憑闌無語,煙花三月春愁!
- 〖傷感〗 “爭教清淚不成冰?好處便輕別!
- 〖傷感〗 “客醉倚河橋,清光愁玉簫!
- 〖傷感〗 “春衫著破誰針線。點點行行淚痕滿!
- 〖傷感〗 “多少新亭揮淚客,誰夢中原塊土!
- 〖傷感〗 “秋草六朝寒,花雨空壇。更無人處一憑闌!
- 〖傷感〗 “佳人相對泣,淚下羅衣濕!
- 〖傷感〗 “謾道愁須殢酒,酒未醒、愁已先回!
- 〖傷感〗 “倚竹不勝愁,暗想江頭歸路!
- 〖傷感〗 “肌玉暗消衣帶緩,淚珠斜透花鈿側(cè)!
- 〖傷感〗 “玉屏風(fēng)冷愁人。醉爛漫、梅花翠云!
- 〖傷感〗 “雁足無書古塞幽。一程煙草一程愁!
- 〖傷感〗 “佳期大堤下,淚向南云滿。”
- 〖傷感〗 “傷心莫語,記那日旗亭,水嬉散盡,中酒阻風(fēng)去!
- 〖傷感〗 “唯有閑愁將不去,依舊住,伴人直到黃昏雨!
- 〖傷感〗 “徙倚霜風(fēng)里,落日伴人愁。”