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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
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(jì)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(xiàng)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(yùn)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(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(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
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(jì)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(xiàng)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(yùn)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(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(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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- 《送慧則法師歸上都因呈廣宣上人》
- 《送國子令狐博士赴興元覲省》
- 《送李中丞赴楚州》
- 《重送浙西李相公頃廉問江南已經(jīng)七載…領(lǐng)舊地新加旌旄》
- 《洛中送楊處厚入關(guān)便游蜀》
- 《送渾大夫赴豐州》
- 《題淳于髡墓》
- 《有感》
- 《哭呂衡州,時(shí)予方謫居》
- 《江陵嚴(yán)司空見示與成都武相公唱和,因命同作》
- 《酬朗州崔員外與任十四兄侍御同過鄙人舊居…時(shí)守吳郡》
- 《和蘇十郎中謝病閑居時(shí)嚴(yán)常侍蕭給事…有二毛之作》
- 《洛中初冬拜表有懷上京故人》
- 《蒙恩轉(zhuǎn)儀曹郎依前充集賢學(xué)士舉韓潮州自代因寄七言》
- 《秘書崔少監(jiān)見示墜馬長句,因而和之》
- 《聞韓賓擢第歸覲以詩美之兼賀韓十五曹長時(shí)韓牧永州》
- 《謝寺雙檜(揚(yáng)州法云寺謝鎮(zhèn)西宅,古檜存焉)》
- 《衢州徐員外使君遺以縞纻兼竹書箱因成一篇用答佳貺》
- 《和令狐相公初歸京國賦詩言懷》
- 《同樂天送河南馮尹學(xué)士》
- 《和樂天送鶴上裴相公別鶴之作》
- 《洛中逢白監(jiān)同話游梁之樂,因寄宣武令狐相公》
- 《罷郡歸洛途次山陽,留辭郭中丞使君》
- 《白舍人曹長寄新詩,有游宴之盛,因以戲酬》
- 《白舍人自杭州寄新詩有柳色春藏蘇小家…寄浙東元相公》
- 《送宗密上人歸南山草堂寺因謁河南尹白侍郎》
- 《送僧元暠東游》
- 《哭龐京兆(少年有俊氣,常擢制科之首)》
- 《酬令狐留守巡內(nèi)至集賢院見寄》
- 《酬令狐相公贈別》
- 〖秋天〗 “共眠一舸聽秋雨,小簟輕衾各自寒!
- 〖秋天〗 “塵世難逢開口笑,菊花須插滿頭歸!
- 〖秋天〗 “滿載一船秋色,平鋪十里湖光。”
- 〖秋天〗 “冉冉秋光留不住,滿階紅葉暮!
- 〖秋天〗 “秋草獨(dú)尋人去后,寒林空見日斜時(shí)!
- 〖秋天〗 “?智镲L(fēng)早,飄零君不知!
- 〖秋天〗 “漠漠秋云起,稍稍夜寒生!
- 〖秋天〗 “未覺池塘春草夢,階前梧葉已秋聲。”
- 〖秋天〗 “戍鼓斷人行,邊秋一雁聲!
- 〖秋天〗 “紅葉晚蕭蕭,長亭酒一瓢!
- 〖秋天〗 “絡(luò)緯秋啼金井闌,微霜凄凄簟色寒!
- 〖秋天〗 “飲馬渡秋水,水寒風(fēng)似刀。”
- 〖秋天〗 “丁丁漏水夜何長,漫漫輕云露月光!
- 〖秋天〗 “梅定妒,菊應(yīng)羞。畫闌開處冠中秋!
- 〖秋天〗 “西風(fēng)亂葉溪橋樹。秋在黃花羞澀處。”
- 〖秋天〗 “樓倚霜樹外,鏡天無一毫。”
- 〖秋天〗 “老去悲秋強(qiáng)自寬,興來今日盡君歡!
- 〖秋天〗 “楚天千里清秋,水隨天去秋無際!
- 〖秋天〗 “日暮秋煙起,蕭蕭楓樹林!
- 〖秋天〗 “南湖秋水夜無煙,耐可乘流直上天。”
- 〖秋天〗 “秋晚莼鱸江上,夜深兒女燈前!
- 〖秋天〗 “荒城臨古渡,落日滿秋山!
- 〖秋天〗 “年年陌上生秋草,日日樓中到夕陽!
- 〖秋天〗 “秋雨一何碧,山色倚晴空!
- 〖秋天〗 “秋氣堪悲未必然,輕寒正是可人天!
- 〖秋天〗 “山黛遠(yuǎn),月波長,暮云秋影蘸瀟湘!
- 〖秋天〗 “微陽下喬木,遠(yuǎn)色隱秋山!
- 〖秋天〗 “深秋簾幕千家雨,落日樓臺一笛風(fēng)。”
- 〖秋天〗 “南山與秋色,氣勢兩相高!
- 〖秋天〗 “紛紛墜葉飄香砌。夜寂靜,寒聲碎。”