5.3 人工智能社會化應(yīng)用的規(guī)范與法規(guī)-粵教版高三選擇性必修4 人工智能初步信息技術(shù)電子課本

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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
　　項目范例調(diào)查漢英自動翻譯機的人工智能發(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 機器翻譯
　　2.3.3 機器閱讀理解
　　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)
第三章機器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法
　　項目范例剖析垃圾郵件智能分類系統(tǒng)
　　3.1 機器學(xué)習(xí)概述
　　3.1.1 機器學(xué)習(xí)的基本原理
　　3.1.2 機器學(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)項目分析
　　4.1.1 項目描述
　　4.1.2 需求分析
　　4.2 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)項目設(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)項目實施
　　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
　　項目范例從“自動駕駛汽車傷人事件”分析人機共處的安全風(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)