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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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- 《送張弋》
- 《送鄭況往淮南》
- 《送史申之峽州》
- 《聞春雷》
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- 《奉和常舍人晚秋集賢院即事寄徐薛二侍郎》
- 《塞下曲》
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- 《送蘇修游上饒》
- 《送韋員外還京》
- 《題崇福寺禪院》
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- 《奉和給事寓直》
- 《客舍書情寄趙中丞》
- 《為李魏公賦謝汧公》
- 《塞上曲二首》
- 《行路難》
- 《送孫德諭罷官往黔州(孫父曾牧此州,因寄家也)》
- 《清江曲內(nèi)一絕(折腰體)》
- 《送皇甫冉往白田》
- 〖傷感〗 “暝色入高樓,有人樓上愁!
- 〖傷感〗 “薄霧濃云愁永晝,瑞腦銷金獸。”
- 〖傷感〗 “曾把梨花,寂寞淚闌干。”
- 〖傷感〗 “倩何人喚取,紅巾翠袖,揾英雄淚!”
- 〖傷感〗 “只向從前悔薄情,憑仗丹青重省識(shí),盈盈,一片傷心畫不成!
- 〖傷感〗 “耕犁千畝實(shí)千箱,力盡筋疲誰復(fù)傷?”
- 〖傷感〗 “無情有恨何人覺?月曉風(fēng)清欲墮時(shí)。”
- 〖傷感〗 “新妝宜面下朱樓,深鎖春光一院愁!
- 〖傷感〗 “去年上巳洛橋邊,今年寒食廬山曲!
- 〖傷感〗 “那里是清江江上村,香閨里冷落誰瞅問?好一個(gè)憔悴的憑欄人!
- 〖傷感〗 “三湘愁鬢逢秋色,萬里歸心對(duì)月明!
- 〖傷感〗 “明眸皓齒誰復(fù)見,只有丹青余淚痕。”
- 〖傷感〗 “萬里鄉(xiāng)為夢(mèng),三邊月作愁!
- 〖傷感〗 “到家應(yīng)是,童稚牽衣,笑我華顛!
- 〖傷感〗 “衣懶換,酒難賒?蓱z此夕看梅花。”
- 〖傷感〗 “關(guān)河底事空留客?歲月無情不貸人!
- 〖傷感〗 “午醉未醒紅日晚,黃昏簾幕無人卷!
- 〖傷感〗 “明日近長(zhǎng)安,客心愁未闌!
- 〖傷感〗 “江南江北愁思,分付酒螺紅!
- 〖傷感〗 “擬把傷離情緒,待曉寒重說!
- 〖傷感〗 “爭(zhēng)奈醒來,愁恨又依然!
- 〖傷感〗 “深院鎖黃昏,陣陣芭蕉雨!
- 〖傷感〗 “午窗睡起鶯聲巧,何處喚春愁?”
- 〖傷感〗 “近來何處有吾愁,何處還知吾樂。”
- 〖傷感〗 “眉尖早識(shí)愁滋味,嬌羞未解論心事!
- 〖傷感〗 “自笑好山如好色,只今懷樹更懷人。閑愁閑恨一番新!
- 〖傷感〗 “落日無人松徑里,鬼火高低明滅!
- 〖傷感〗 “想得此時(shí)情切,淚沾紅袖黦。”
- 〖傷感〗 “花漸凋疏不耐風(fēng),畫簾垂地晚重工,墮階縈蘚舞愁紅!
- 〖傷感〗 “愁里高歌梁父吟,猶如金玉戛商音。”