人工智能应用实战

本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。 本教材可用于1+X证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（初级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业院校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需补充学习深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

这是一本以人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术为核心内容的教材。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。 本书以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。在数据采集方面，本书详细介绍了网络数据采集与网络爬虫、端侧数据采集与设备等内容，包括数据采集的概念、原理、流程、工具、应用等多个方面。在数据处理方面，本书介绍了数据处理的概念、工具、行业应用以及数据处理在图像和文本数据上的具体应用，包括数据可视化、数据清洗、数据分析等手段。在数据标注方面，本书介绍了数据标注的概念、类型、实施步骤以及数据标注在行业中的应用，包括图像类数据标注、文本类数据标注和语音类数据标注等。 在深度学习应用实战方面，本书介绍了智能垃圾分类的行业背景、流程以及深度学习在垃圾分类中的应用，包括数据采集、数