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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)
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- 《昭應(yīng)李郎中見貽佳作次韻奉酬》
- 《故梁國公主池亭》
- 《謝田贊善見寄》
- 〖傷感〗 “愁中看、好天良夜,知道盡成悲咽!
- 〖傷感〗 “南朝千古傷心事,猶唱后庭花。”
- 〖傷感〗 “春雨樓頭尺八簫,何時(shí)歸看浙江潮?”
- 〖傷感〗 “蕭蕭江上荻花秋,做弄許多愁!
- 〖傷感〗 “傷高懷遠(yuǎn)幾時(shí)窮。無物似情濃。”
- 〖傷感〗 “淚濕羅巾夢(mèng)不成,夜深前殿按歌聲!
- 〖傷感〗 “海燕未來人斗草,江梅已過柳生綿。黃昏疏雨濕秋千!
- 〖傷感〗 “江娥啼竹素女愁,李憑中國彈箜篌!
- 〖傷感〗 “長使英雄淚滿襟,天意高難問!
- 〖傷感〗 “騷人可煞無情思,何事當(dāng)年不見收!
- 〖傷感〗 “髻子傷春慵更梳。晚風(fēng)庭院落梅初!
- 〖傷感〗 “莫辭酒味薄,黍地?zé)o人耕!
- 〖傷感〗 “便做春江都是淚,流不盡,許多愁!
- 〖傷感〗 “三千年事殘鴉外,無言倦憑秋樹!
- 〖傷感〗 “秋到長門秋草黃。畫梁雙燕去,出宮墻。”
- 〖傷感〗 “凍臉有痕皆是血,酸心無恨亦成灰!
- 〖傷感〗 “武皇去金閣,英威長寂寞!
- 〖傷感〗 “不管垂楊珠淚進(jìn),滴碎荷聲千頃。”
- 〖傷感〗 “脫衣?lián)Q得商山酒,笑把離騷獨(dú)自傾!
- 〖傷感〗 “南渡君臣輕社稷,中原父老望旌旗!
- 〖傷感〗 “可憐報(bào)國無路,空白一分頭!
- 〖傷感〗 “年來腸斷秣陵舟,夢(mèng)繞秦淮水上樓!
- 〖傷感〗 “可憐青冢已蕪沒,尚有哀弦留至今!
- 〖傷感〗 “傷心重見,依約眉山,黛痕低壓。”
- 〖傷感〗 “空將漢月出宮門,憶君清淚如鉛水。”
- 〖傷感〗 “悵望倚危欄,紅日無言西下!
- 〖傷感〗 “一襟余恨宮魂斷,年年翠陰庭樹!
- 〖傷感〗 “故園便是無兵馬,猶有歸時(shí)一段愁。”
- 〖傷感〗 “試澆橋下水,今夕到湘中!
- 〖傷感〗 “牽衣頓足攔道哭,哭聲直上干云霄。”