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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
項目范例 調(diào)查漢英自動翻譯機的人工智能發(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
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
1.3 人工智能的應(yīng)用
1.3.1 人工智能在經(jīng)濟領(lǐng)域的應(yīng)用
1.3.2 人工智能在社會領(lǐng)域的應(yīng)用
第二章 人工智能基礎(chǔ)算法及應(yīng)用
項目范例 剖析汽車自動導(dǎo)航系統(tǒng)
2.1 人工智能編程語言與開發(fā)平臺
2.1.1 常用人工智能編程語言
2.1.2 Python在人工智能中的運用
2.1.3 典型人工智能開發(fā)平臺
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 機器翻譯
2.3.3 機器閱讀理解
2.3.4 智能搜索引擎
2.4 生物特征識別
2.4.1 指紋識別系統(tǒng)
2.4.2 人臉識別系統(tǒng)
2.4.3 虹膜識別系統(tǒng)
2.4.4 指靜脈識別系統(tǒng)
第三章 機器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法
項目范例 剖析垃圾郵件智能分類系統(tǒng)
3.1 機器學(xué)習(xí)概述
3.1.1 機器學(xué)習(xí)的基本原理
3.1.2 機器學(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)
項目范例 開發(fā)拍照識物智能玩具系統(tǒng)
4.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目分析
4.1.1 項目描述
4.1.2 需求分析
4.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目設(shè)計
4.2.1 總體設(shè)計
4.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計
4.2.3 軟件模塊設(shè)計
4.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目實施
4.3.1 程序設(shè)計
4.3.2 圖像識別模塊開發(fā)
4.3.3 系統(tǒng)集成
第五章 人工智能系統(tǒng)的安全
項目范例 從“自動駕駛汽車傷人事件”分析人機共處的安全風(fēng)險和倫理挑戰(zhàn)
5.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的安全風(fēng)險和倫理挑戰(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
5.1.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的倫理挑戰(zhàn)
5.2 維護人工智能應(yīng)用系統(tǒng)安全的基本方法
5.2.1 安全風(fēng)險分析與審計跟蹤
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)
項目范例 調(diào)查漢英自動翻譯機的人工智能發(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
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
1.3 人工智能的應(yīng)用
1.3.1 人工智能在經(jīng)濟領(lǐng)域的應(yīng)用
1.3.2 人工智能在社會領(lǐng)域的應(yīng)用
第二章 人工智能基礎(chǔ)算法及應(yīng)用
項目范例 剖析汽車自動導(dǎo)航系統(tǒng)
2.1 人工智能編程語言與開發(fā)平臺
2.1.1 常用人工智能編程語言
2.1.2 Python在人工智能中的運用
2.1.3 典型人工智能開發(fā)平臺
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 機器翻譯
2.3.3 機器閱讀理解
2.3.4 智能搜索引擎
2.4 生物特征識別
2.4.1 指紋識別系統(tǒng)
2.4.2 人臉識別系統(tǒng)
2.4.3 虹膜識別系統(tǒng)
2.4.4 指靜脈識別系統(tǒng)
第三章 機器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法
項目范例 剖析垃圾郵件智能分類系統(tǒng)
3.1 機器學(xué)習(xí)概述
3.1.1 機器學(xué)習(xí)的基本原理
3.1.2 機器學(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)
項目范例 開發(fā)拍照識物智能玩具系統(tǒng)
4.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目分析
4.1.1 項目描述
4.1.2 需求分析
4.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目設(shè)計
4.2.1 總體設(shè)計
4.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計
4.2.3 軟件模塊設(shè)計
4.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目實施
4.3.1 程序設(shè)計
4.3.2 圖像識別模塊開發(fā)
4.3.3 系統(tǒng)集成
第五章 人工智能系統(tǒng)的安全
項目范例 從“自動駕駛汽車傷人事件”分析人機共處的安全風(fēng)險和倫理挑戰(zhàn)
5.1 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的安全風(fēng)險和倫理挑戰(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
5.1.3 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的倫理挑戰(zhàn)
5.2 維護人工智能應(yīng)用系統(tǒng)安全的基本方法
5.2.1 安全風(fēng)險分析與審計跟蹤
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)
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- 《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》
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- 《衛(wèi)明府寄枇杷葉以詩答》
- 《龍池寺望月寄韋使君閻別駕》
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- 《送太易上人赴東洛》
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- 《題玉真觀公主山池院》
- 《春霽花萼樓南聞宮鶯》
- 《早春雪中》
- 《詠破扇》
- 《閑園即事寄暕公》
- 《夜聞回雁》
- 《送夏侯審赴寧國》
- 《閑居寄苗發(fā)》
- 〖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!
- 〖傷感〗 “只匆匆眺遠,早覺閑愁掛喬木!
- 〖傷感〗 “歌聲未盡處,先淚零!
- 〖傷感〗 “云鬟綠鬢罷梳結(jié),愁如回飆亂白雪!
- 〖傷感〗 “日邊消息空沈沈。畫眉樓上愁登臨。”
- 〖傷感〗 “晚霽江天好,分明愁殺人!
- 〖傷感〗 “記得舊時,探梅時節(jié)。老來舊事無人說!
- 〖傷感〗 “那里有鬧紅塵香車寶馬?祗不過送黃昏古木寒鴉!
- 〖傷感〗 “盡無言、閑品秦箏,淚滿參差雁。”