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粵教版高三信息技術(shù)選擇性必修4 人工智能初步目錄
第一章 人工智能概述
項(xiàng)目范例 調(diào)查漢英自動(dòng)翻譯機(jī)的人工智能發(fā)展歷程
1.1 人工智能及其特征
1.1.1 人工智能
1.1.2 人工智能的基本特征
1.2 人工智能發(fā)展歷程與趨勢(shì)
1.2.1 人工智能的發(fā)展歷程
1.2.2 新一代人工智能的興起
1.2.3 人工智能發(fā)展的研究趨勢(shì)
1.3 人工智能的應(yīng)用
1.3.1 人工智能在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用
1.3.2 人工智能在社會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用
第二章 人工智能基礎(chǔ)算法及應(yīng)用
項(xiàng)目范例 剖析汽車自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)
2.1 人工智能編程語言與開發(fā)平臺(tái)
2.1.1 常用人工智能編程語言
2.1.2 Python在人工智能中的運(yùn)用
2.1.3 典型人工智能開發(fā)平臺(tái)
2.2 啟發(fā)式搜索
2.2.1 啟發(fā)式搜索原理
2.2.2 啟發(fā)式搜索的分類
2.2.3 啟發(fā)式搜索的應(yīng)用
2.3 自然語言處理
2.3.1 情感分析
2.3.2 機(jī)器翻譯
2.3.3 機(jī)器閱讀理解
2.3.4 智能搜索引擎
2.4 生物特征識(shí)別
2.4.1 指紋識(shí)別系統(tǒng)
2.4.2 人臉識(shí)別系統(tǒng)
2.4.3 虹膜識(shí)別系統(tǒng)
2.4.4 指靜脈識(shí)別系統(tǒng)
第三章 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法
項(xiàng)目范例 剖析垃圾郵件智能分類系統(tǒng)
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
3.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要類型
3.2 貝葉斯分類器
3.2.1 樸素貝葉斯分類器
3.2.2 樸素貝葉斯分類器的類型
3.2.3 樸素貝葉斯分類器的應(yīng)用
3.3 聚類
3.3.1 系統(tǒng)聚類算法
3.3.2 K-Means聚類算法
3.3.3 K-Means聚類算法的應(yīng)用
3.4 決策樹
3.4.1 決策樹及其類型
3.4.2 決策樹的生成
3.4.3 決策樹的應(yīng)用
3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
3.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第四章 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)
項(xiàng)目范例 開發(fā)拍照識(shí)物智能玩具系統(tǒng)
4.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目分析
4.1.1 項(xiàng)目描述
4.1.2 需求分析
4.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)
4.2.1 總體設(shè)計(jì)
4.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.2.3 軟件模塊設(shè)計(jì)
4.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)施
4.3.1 程序設(shè)計(jì)
4.3.2 圖像識(shí)別模塊開發(fā)
4.3.3 系統(tǒng)集成
第五章 人工智能系統(tǒng)的安全
項(xiàng)目范例 從“自動(dòng)駕駛汽車傷人事件”分析人機(jī)共處的安全風(fēng)險(xiǎn)和倫理挑戰(zhàn)
5.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)和倫理挑戰(zhàn)
5.1.1 常見人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的基本組成
5.1.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)
5.1.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的倫理挑戰(zhàn)
5.2 維護(hù)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)安全的基本方法
5.2.1 安全風(fēng)險(xiǎn)分析與審計(jì)跟蹤
5.2.2 備份與應(yīng)急處理
5.2.3 安全管理教育與制度建設(shè)
5.3 人工智能社會(huì)化應(yīng)用的規(guī)范與法規(guī)
5.3.1 人工智能應(yīng)用的道德規(guī)范和行為守則
5.3.2 人工智能應(yīng)用的民事與刑事法規(guī)
項(xiàng)目范例 調(diào)查漢英自動(dòng)翻譯機(jī)的人工智能發(fā)展歷程
1.1 人工智能及其特征
1.1.1 人工智能
1.1.2 人工智能的基本特征
1.2 人工智能發(fā)展歷程與趨勢(shì)
1.2.1 人工智能的發(fā)展歷程
1.2.2 新一代人工智能的興起
1.2.3 人工智能發(fā)展的研究趨勢(shì)
1.3 人工智能的應(yīng)用
1.3.1 人工智能在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用
1.3.2 人工智能在社會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用
第二章 人工智能基礎(chǔ)算法及應(yīng)用
項(xiàng)目范例 剖析汽車自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)
2.1 人工智能編程語言與開發(fā)平臺(tái)
2.1.1 常用人工智能編程語言
2.1.2 Python在人工智能中的運(yùn)用
2.1.3 典型人工智能開發(fā)平臺(tái)
2.2 啟發(fā)式搜索
2.2.1 啟發(fā)式搜索原理
2.2.2 啟發(fā)式搜索的分類
2.2.3 啟發(fā)式搜索的應(yīng)用
2.3 自然語言處理
2.3.1 情感分析
2.3.2 機(jī)器翻譯
2.3.3 機(jī)器閱讀理解
2.3.4 智能搜索引擎
2.4 生物特征識(shí)別
2.4.1 指紋識(shí)別系統(tǒng)
2.4.2 人臉識(shí)別系統(tǒng)
2.4.3 虹膜識(shí)別系統(tǒng)
2.4.4 指靜脈識(shí)別系統(tǒng)
第三章 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法
項(xiàng)目范例 剖析垃圾郵件智能分類系統(tǒng)
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
3.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要類型
3.2 貝葉斯分類器
3.2.1 樸素貝葉斯分類器
3.2.2 樸素貝葉斯分類器的類型
3.2.3 樸素貝葉斯分類器的應(yīng)用
3.3 聚類
3.3.1 系統(tǒng)聚類算法
3.3.2 K-Means聚類算法
3.3.3 K-Means聚類算法的應(yīng)用
3.4 決策樹
3.4.1 決策樹及其類型
3.4.2 決策樹的生成
3.4.3 決策樹的應(yīng)用
3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
3.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第四章 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)
項(xiàng)目范例 開發(fā)拍照識(shí)物智能玩具系統(tǒng)
4.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目分析
4.1.1 項(xiàng)目描述
4.1.2 需求分析
4.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)
4.2.1 總體設(shè)計(jì)
4.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.2.3 軟件模塊設(shè)計(jì)
4.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)施
4.3.1 程序設(shè)計(jì)
4.3.2 圖像識(shí)別模塊開發(fā)
4.3.3 系統(tǒng)集成
第五章 人工智能系統(tǒng)的安全
項(xiàng)目范例 從“自動(dòng)駕駛汽車傷人事件”分析人機(jī)共處的安全風(fēng)險(xiǎn)和倫理挑戰(zhàn)
5.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)和倫理挑戰(zhàn)
5.1.1 常見人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的基本組成
5.1.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)
5.1.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的倫理挑戰(zhàn)
5.2 維護(hù)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)安全的基本方法
5.2.1 安全風(fēng)險(xiǎn)分析與審計(jì)跟蹤
5.2.2 備份與應(yīng)急處理
5.2.3 安全管理教育與制度建設(shè)
5.3 人工智能社會(huì)化應(yīng)用的規(guī)范與法規(guī)
5.3.1 人工智能應(yīng)用的道德規(guī)范和行為守則
5.3.2 人工智能應(yīng)用的民事與刑事法規(guī)
- 三年級(jí)數(shù)學(xué)上冊(cè)(2025秋版)
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- 八年級(jí)英語上冊(cè)(2025年版)
- 八年級(jí)英語上冊(cè)(2025年版)
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- 八年級(jí)數(shù)學(xué)上冊(cè)(2025年版)
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- 《旅舍對(duì)雪贈(zèng)考功王員外》
- 《送友人還洛》
- 《邊頭作》
- 《冬夜寄韓弇(一作秋夜寄司空文明)》
- 《元丞宅送胡濬及第東歸覲省》
- 《題崔端公園林》
- 《送成都韋丞還蜀》
- 《送潘述宏詞下第歸江外》
- 《曉發(fā)瓜州》
- 《臥病寄閻寀》
- 《送耿拾遺湋使江南括圖書》
- 《書志贈(zèng)暢當(dāng)》
- 《寄暢當(dāng)》
- 《宿云際寺贈(zèng)深上人》
- 《慈恩寺暕上人房招耿拾遺》
- 《題鄭少府林園》
- 《代村中老人答》
- 《送雍郢州》
- 《送司空文明歸江上舊居》
- 《送衛(wèi)雄下第歸同州》
- 《送郭參軍赴絳州》
- 《晚次巴陵》
- 《夜宴虢縣張明府宅逢宇文評(píng)事》
- 《送宋校書赴宣州幕》
- 《送黎少府赴陽(yáng)翟》
- 《送何兆下第還蜀》
- 《野寺病居喜盧綸見訪》
- 《送濮陽(yáng)錄事赴忠州》
- 《送從舅成都丞廣南歸蜀(一作盧綸詩(shī))》
- 《宿洞庭》
- 〖傷感〗 “梁園日暮亂飛鴉,極目蕭條三兩家!
- 〖傷感〗 “可惜一片清歌,都付與黃昏!
- 〖傷感〗 “蚤是傷春夢(mèng)雨天,可堪芳草更芊芊!
- 〖傷感〗 “楊柳絲絲弄輕柔,煙縷織成愁!
- 〖傷感〗 “請(qǐng)為父老歌:艱難愧深情!”
- 〖傷感〗 “花明柳暗繞天愁,上盡重城更上樓!
- 〖傷感〗 “百囀無人能解,因風(fēng)飛過薔薇。”
- 〖傷感〗 “門外無人問落花,綠陰冉冉遍天涯!
- 〖傷感〗 “雨橫風(fēng)狂三月暮,門掩黃昏,無計(jì)留春住。”
- 〖傷感〗 “未必素娥無悵恨,玉蟾清冷桂花孤!
- 〖傷感〗 “燕支長(zhǎng)寒雪作花,蛾眉憔悴沒胡沙!
- 〖傷感〗 “歌泣不成天已暮,悲風(fēng)日夜起江生。”
- 〖傷感〗 “大樹無枝向北風(fēng),十年遺恨泣英雄!
- 〖傷感〗 “曾伴浮云歸晚翠,猶陪落日泛秋聲!
- 〖傷感〗 “幽蘭旋老,杜若還生,水鄉(xiāng)尚寄旅!
- 〖傷感〗 “去年燕子天涯,今年燕子誰家?”
- 〖傷感〗 “兒女此情同。往事朦朧。湘娥竹上淚痕濃!
- 〖傷感〗 “滿腹詩(shī)書漫古今,頻年流落易傷心!
- 〖傷感〗 “偷彈清淚寄煙波,見江頭故人,為言憔悴如許!
- 〖傷感〗 “豪華盡成春夢(mèng),留下古今愁!
- 〖傷感〗 “漸老多憂百事忙,天寒日短更心傷!
- 〖傷感〗 “莫道傷高恨遠(yuǎn),付與臨風(fēng)笛。”
- 〖傷感〗 “送客自傷身易老,不知何處待先生!
- 〖傷感〗 “恨舊愁新。有淚無言對(duì)晚春!
- 〖傷感〗 “零落江南不自由。兩綢繆。料得吟鸞夜夜愁!
- 〖傷感〗 “扁舟去作江南客,旅雁孤云!
- 〖傷感〗 傷感〗 “無端聽畫角,枕畔紅冰薄!
- 〖傷感〗 “去年今日關(guān)山路,細(xì)雨梅花正斷魂!
- 〖傷感〗 “滯雨通宵又徹明,百憂如草雨中生!