人工智能技术

本书系统介绍了人工智能的基本原理、方法和技术，并反映国内外研究和应用的最新进展。全书共11章。第1章主要介绍人工智能从业人员的职业道德及行业准则和人工智能视角下的企业文化和职业素养。第2章主要介绍人工智能技术的定义、经典问题、发展史和产品应用等。第3章主要介绍人工智能与大数据、数据采集与预处理、数据可视化。第4章介绍了机器学习的学习类型、分类、常见任务及其应用。第5、6章对神经网络和深度学习做了引导性综述，包括图片识别、BP神经网络的数据分类、卷积神经网络、循环神经网络。第7章介绍了计算机视觉技术在图像分类和人脸识别中的应用。第8章介绍了中文分词原理和各种模型与算法设计。第9章对语音与语音识别过程进行了详细的介绍。第10、11章详细介绍了人工智能开发环境的设置与机器人的具体实现，以开阔读者的眼界。 本书内容丰富，叙述脉络清晰，实用性强，同时配有丰富的习题，可作为高等职业院校计算机相关专业高职专科生教材，也可作为人工智能工程技术人员的培训教材。

这是一本系统介绍人工智能的基本原理、方法和技术，并反映国内外研究和应用的最新进展的书籍。全书共11章，首先介绍了人工智能职业道德与行业准则以及职业素养与企业文化，为后续章节的学习奠定了基础。接着，第2章对人工智能技术的定义、经典问题、发展史和产品应用等进行了详细的介绍。 书籍进一步深入探讨了人工智能与大数据的关系，包括大数据的产生背景、特征、精髓以及大数据与人工智能带来的社会变革。第4章介绍了机器学习应用技术，包括机器学习的发展、定义、学习类型、分类以及常见任务及其应用。 书籍还对神经网络应用技术进行了引导性综述，包括神经网络的基本原理、应用——图片识别、BP神经网络的数据分类、卷积神经网络以及RBF网络——非线性函数回归的实现。 此外，第7章介绍了计算机视觉技术，包括OpenCV的安装及环境配置、图像分类、人脸识别等。第8章介绍了自然语言处理，包括语言的形态、中文分词原理、统计语言模型以及NLP算法设计。 第9章对语音与语音识别过程进行了详细的介绍，包括语音中的噪声、语音标注规范、语音标注管理与质量检验、语音识别过程以及语音识别的相关算法。 最后，第10章详细介绍了人工智能