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| 內容簡介： |
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在梳理和总结信息技术和人工智能的最新技术及成果的基础上，依据高等院校相关课程培养目标，进行本书编写框架的设计及具体内容的组织。本书主要内容包括绪论、新一代信息技术与人工智能概述、新一代信息技术基础、人工智能基础、5G通信与物联网技术应用、大数据与云计算技术应用、人工智能技术应用—机器视觉和机器学习、人工智能技术应用—自然语言处理。
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| 關於作者： |
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江励，自动化专业研究生毕业，五邑大学任机械工程专业专任教师，承担和主持多项省部级教学改革研究课题，具有丰富的实践和教学经验。
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| 目錄：
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第1章 绪 论11.1 背景11.1.1 新一代信息技术21.1.2 人工智能31.1.3 新一代信息技术与人工智能31.2 学习目标4第2章 新一代信息技术与人工智能概述52.1 5G?通信技术概述52.1.1 移动通信技术的发展演变62.1.2 5G?的发展现状72.1.3 5G?的特点和优势82.1.4 5G?的主要体系架构102.1.5 5G?的行业应用及对社会的重大影响102.2 物联网技术概述132.2.1 物联网的基本概念132.2.2 物联网技术的发展演变142.2.3 物联网技术的体系架构152.2.4 物联网的行业应用162.3 大数据与云计算技术概述192.3.1 大数据技术概述192.3.2 云计算技术概述242.4 人工智能概述302.4.1 人工智能的发展概况332.4.2 人工智能的内涵412.4.3 人工智能的应用领域442.4.4 新一代信息技术与人工智能的关系502.5 新一代信息技术、人工智能与社会512.5.1 新一代信息技术对社会发展和生产生活方式转变的推动532.5.2 大数据时代的个人隐私保护572.5.3 人工智能与社会伦理60第3章 新一代信息技术基础633.1 信息论633.1.1 信息的基本概念633.1.2 信息传递的结构643.1.3 信息的度量643.1.4 通信信道673.1.5 信道容量683.2 现代编码技术693.2.1 现代通信系统及编码技术693.2.2 信源编码693.2.3 信道编码703.3 现代调制技术713.3.1 数字调制的基本概念713.3.2 现代数字调制技术723.4 大数据与云计算技术733.4.1 大数据处理核心技术743.4.2 大数据主要工具简介833.4.3 云计算处理核心技术883.4.4 云计算主要软件简介101第4章 人工智能基础1054.1 机器学习方法1054.1.1 监督学习1074.1.2 无监督学习1104.1.3 半监督学习1114.1.4 强化学习1124.2 机器学习模式1124.2.1 概率统计学习1124.2.2 人工神经网络1194.2.3 深度学习127第5章 5G?通信与物联网技术应用1415.1 5G?通信与物联网技术在车联网中的应用案例1415.1.1 智能网联汽车的基本技术1415.1.2 通信、物联网技术在智能网联汽车中的应用1435.1.3 智能网联汽车的发展趋势1475.2 5G?通信在远程操作中的应用案例1485.2.1 实现远程操作的基本技术1485.2.2 实现远程操作的处理流程及特点1535.2.3 远程操作具体应用1545.3 5G?通信与物联网技术在智能物流中的应用案例1555.3.1 智能物流的基本技术1555.3.2 5G?网络在物流行业中的应用优势分析1555.3.3 基于?5G?网络的智慧化海量接入物流体系1575.3.4 基于?5G?网络的新一代物流应用场景158第6章 大数据与云计算技术应用1616.1 大数据与云计算在智慧城市中的应用1616.1.1 智慧城市建设的三个阶段1626.1.2 时空数据和块数据在智慧城市中的作用1626.1.3 大数据和云计算技术在智慧城市建设中的应用1656.2 大数据与云计算技术在智慧交通中的应用1686.2.1 智慧交通概况1686.2.2 新技术的融合1696.2.3 典型应用案例1706.3 大数据与云计算技术在智能推荐系统中的应用1716.3.1 智能推荐系统的概念1716.3.2 智能推荐数据平台1736.3.3 智能推荐系统典型应用案例177第7章 人工智能技术应用—机器视觉和机器学习1857.1 机器视觉在智能检测和定位中的应用1857.1.1 机器视觉的概念1877.1.2 机器视觉的特点1887.1.3 机器视觉的任务1887.1.4 机器视觉和其他领域的关系1897.1.5 机器视觉系统的工作原理1907.2 机器视觉在同步定位与建图中的应用1927.2.1 深度视觉定位传感器1937.2.2 定位问题1947.2.3 SLAM?端优化理论1967.2.4 闭环检测1997.3 机器学习在数字三维建模中的应用1997.3.1 基于计算机视觉三维重建应用案例1997.3.2 基于计算机视觉三维重建过程分析2007.3.3 SFM?与三维重建2017.3.4 深度学习与三维重建2047.4 深度学习在医学影像中的应用2057.4.1 深度学习在医学影像中的自动化分割应用2067.4.2 基于深度学习的乳腺癌影像分割的方法详解2097.5 深度学习在面部表情识别中的应用2127.5.1 基于深度学习的表情识别应用案例2127.5.2 基于深度学习的表情识别开发过程213第8章 人工智能技术应用——自然语言处理2178.1 人工智能在机器翻译中的应用2178.1.1 机器翻译简介2178.1.2 基于深度学习的机器翻译方法2218.2 人工智能在语音识别中的应用2238.2.1 语音识别的基本概念2238.2.2 基于编码器/解码器的语音识别方法2248.2.3 语音识别的典型应用2278.3 人工智能在智能文本创作中的应用2288.3.1 智能文本创作系统简介2288.3.2 诗歌语料库2308.3.3 智能文本创作的方法2318.4 人工智能在文本分类中的应用2338.4.1 文本分类的基本概念2338.4.2 文本情感分类的基本概念2368.4.3 文本分类的方法238参考文献241
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