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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
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(xiàng)目實(shí)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(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(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(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
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(xiàng)目實(shí)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(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(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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- 《題欹器圖》
- 《與歌童田順郎》
- 《酬瑞州吳大夫夜泊湘川見寄一絕》
- 《韓信廟》
- 《臺城》
- 《聽舊宮中樂人穆氏唱歌》
- 《再游玄都觀》
- 《監(jiān)祠夕月壇書事(其禮用晝)》
- 《酬元九院長自江陵見寄》
- 《答張侍御賈喜再登科后,自洛赴上都贈別》
- 《吳方之見示聽江西故吏朱幼恭歌三篇頗有懷故…因而和之》
- 《城內(nèi)花園頗曾游玩令公居守亦有素期…以答令狐相公見謔》
- 《和令狐相公聞思帝鄉(xiāng)有感》
- 《寄贈小樊》
- 《憶樂天》
- 《杏園花下酬樂天見贈》
- 《同樂天登棲靈寺塔》
- 《后梁宣明二帝碑堂下作》
- 《赴連山途次德宗山陵寄張員外》
- 《聞道士彈思?xì)w引》
- 《楊柳枝》
- 《陪崔大尚書及諸閣老宴杏園》
- 《登清暉樓》
- 《答前篇》
- 《裴侍郎大尹雪中遺酒一壺兼示喜眼疾平…斐然仰酬》
- 《奉和裴令公夜宴》
- 《酬楊八副使將赴湖南途中見寄一絕》
- 《答楊八敬之絕句(楊時亦謫居)》
- 《春閨思》
- 《獻(xiàn)壽詞》
- 〖秋天〗 “今日云景好,水綠秋山明!
- 〖秋天〗 “洞庭葉未下,瀟湘秋欲生!
- 〖秋天〗 “春山碧樹秋重綠,人在武陵溪。”
- 〖秋天〗 “中秋月。月到中秋偏皎潔!
- 〖秋天〗 “靡靡秋已夕,凄凄風(fēng)露交!
- 〖秋天〗 “憑觴靜憶去年秋,桐落故溪頭。”
- 〖秋天〗 “燕子欲歸時節(jié),高樓昨夜西風(fēng)!
- 〖秋天〗 “玉人垂釣理纖鉤。月明池閣夜來秋。”
- 〖秋天〗 “萬里秋光客興賒,同人九日惜年華!
- 〖秋天〗 “西風(fēng)八九月,積地秋云黃!
- 〖秋天〗 “時靸雙鴛響,廊葉秋聲!
- 〖秋天〗 “西風(fēng)酒旗市,細(xì)雨菊花天!
- 〖秋天〗 “況屬高風(fēng)晚,山山黃葉飛。”
- 〖秋天〗 “白酒新熟山中歸,黃雞啄黍秋正肥!
- 〖秋天〗 “黃菊枝頭生曉寒。人生莫放酒杯干。”
- 〖秋天〗 “不如隨分尊前醉,莫負(fù)東籬菊蕊黃。”
- 〖秋天〗 “胭脂洗出秋階影,冰雪招來露砌魂!
- 〖秋天〗 “落日心猶壯,秋風(fēng)病欲疏!
- 〖秋天〗 “弓背霞明劍照霜,秋風(fēng)走馬出咸陽!
- 〖秋天〗 “霜威出塞早,云色渡河秋。”
- 〖秋天〗 “八月寒葦花,秋江浪頭白!
- 〖秋天〗 “紅葉滿寒溪,一路空山萬木齊。”
- 〖秋天〗 “秋風(fēng)夜渡河,吹卻雁門桑!
- 〖秋天〗 “黃華自與西風(fēng)約,白發(fā)先從遠(yuǎn)客生!
- 〖秋天〗 “問他有甚堪悲處?思量卻也有悲時,重陽節(jié)近多風(fēng)雨!
- 〖秋天〗 “萋萋芳草小樓西,云壓雁聲低!
- 〖秋天〗 “秋風(fēng)起兮木葉飛,吳江水兮鱸正肥。”
- 〖秋天〗 “秋霜不惜人,倏忽侵蒲柳!
- 〖秋天〗 “天秋木葉下,月冷莎雞悲!
- 〖秋天〗 “涼葉蕭蕭散雨聲,虛堂淅淅掩霜清!