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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
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(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
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(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)
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5.3.2 人工智能應(yīng)用的民事與刑事法規(guī)
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- 〖寫風(fēng)〗 “秋娘渡與泰娘橋,風(fēng)又飄飄,雨又蕭蕭!
- 〖寫風(fēng)〗 “金風(fēng)細(xì)細(xì)。葉葉梧桐墜!
- 〖寫風(fēng)〗 “風(fēng)驅(qū)急雨灑高城,云壓輕雷殷地聲。”
- 〖寫風(fēng)〗 “碧虛無云風(fēng)不起,山上長松山下水!
- 〖寫風(fēng)〗 “淅淅西風(fēng)淡淡煙,幾點(diǎn)疏疏雨!
- 〖寫風(fēng)〗 “日照新妝水底明,風(fēng)飄香袂空中舉!
- 〖寫風(fēng)〗 “日射紗窗風(fēng)撼扉,香羅拭手春事違!
- 〖寫風(fēng)〗 “寒月悲笳,萬里西風(fēng)瀚海沙!
- 〖寫風(fēng)〗 “吳興才人怨春風(fēng),桃花滿陌千里紅!
- 〖寫風(fēng)〗 “聞?wù)f東風(fēng)亦多情,被竹外、香留住!
- 〖寫風(fēng)〗 “胡風(fēng)吹代馬,北擁魯陽關(guān)!
- 〖寫風(fēng)〗 “東風(fēng)有恨致玄都,吹破枝頭玉,夜月梨花也相妒。”
- 〖寫風(fēng)〗 “數(shù)樹梨花,晚風(fēng)吹墮半汀鷺!
- 〖寫風(fēng)〗 “風(fēng)吹芳蘭折,日沒鳥雀喧!
- 〖寫風(fēng)〗 “雨濕花房,風(fēng)斜燕子,池閣晝長春晚。”
- 〖寫風(fēng)〗 “日夕北風(fēng)緊,寒林噤暮鴉!
- 〖寫風(fēng)〗 “朔風(fēng)萬里入衣多,嘹嚦寒空一雁過。”
- 〖寫風(fēng)〗 “西風(fēng)惡。數(shù)聲新雁,數(shù)聲殘角!
- 〖寫風(fēng)〗 “多事年年二月風(fēng),翦出鵝黃縷!
- 〖寫風(fēng)〗 “月傍苑樓燈影暗,風(fēng)傳閣道馬蹄回。”
- 〖寫風(fēng)〗 “風(fēng)定落花深,簾外擁紅堆雪!
- 〖寫風(fēng)〗 “過雨西風(fēng),數(shù)葉井梧愁舞!
- 〖寫風(fēng)〗 “煙水初銷見萬家,東風(fēng)吹柳萬條斜!
- 〖寫風(fēng)〗 “長條短葉翠濛濛,才過西風(fēng),又過東風(fēng)!
- 〖寫風(fēng)〗 “今年歡笑復(fù)明年,秋月春風(fēng)等閑度!
- 〖寫風(fēng)〗 “對茲佳品酬佳節(jié),桂拂清風(fēng)菊帶霜。”
- 〖寫風(fēng)〗 “昨夜東風(fēng)入武陽,陌頭楊柳黃金色。”
- 〖寫風(fēng)〗 “東風(fēng)吹我過湖船。楊柳絲絲拂面!
- 〖寫風(fēng)〗 “柳岸風(fēng)來影漸疏,使君家似野人居。”
- 〖寫風(fēng)〗 “來掃千山雪,歸留萬國花。”