绪论__eol__第1章 人工智能概述__eol__1.1 人工智能的概念__eol__1.1.1 人工智能概念的一般描述__eol__1.1.2 图灵测试__eol__1.2 人工智能的发展历史__eol__1.2.1 人工智能的诞生__eol__1.2.2 第一次兴衰__eol__1.2.3 第二次兴衰__eol__1.2.4 第三次浪潮__eol__1.2.5 人工智能与深度学习__eol__1.3 人工智能技术的应用__eol__1.3.1 智能家居与个人助理__eol__1.3.2 智能安防__eol__1.3.3 智慧医疗__eol__1.3.4 电商零售__eol__1.3.5 智能金融__eol__1.3.6 智慧教育__eol__1.3.7 智能客服__eol__1.3.8 智能制造__eol__1.3.9 自动驾驶__eol__1.4 人工智能开发环境__eol__项目1 搭建Hello AI开发环境__eol__本章小结__eol__习题1__eol__第2章 计算机视觉及应用__eol__2.1 计算机视觉概念__eol__2.2 OCR及其应用__eol__2.2.1 OCR基本概念__eol__2.2.2 OCR常见应用__eol__2.3 图像识别及其应用__eol__2.3.1 图像识别基础知识__eol__2.3.2 图像识别与深度学习__eol__2.3.3 图像识别技术的应用__eol__2.4 人脸识别及其应用__eol__2.4.1 人脸识别概念__eol__2.4.2 人脸识别应用__eol__2.5 人体分析及应用__eol__☆ OCR识别体验：公司文件文本化__eol__项目2 公司会展人流统计__eol__本章小结__eol__习题2__eol__第3章 语音处理及应用__eol__3.1 语音处理的概念__eol__3.1.1 语音识别的概念__eol__3.1.2　语音合成的概念__eol__3.2 语音处理的应用__eol__3.2.1 语音识别的应用__eol__3.2.2 语音合成的应用__eol__☆ 语音合成体验：客服回复音频化__eol__项目3 会议录音文本化（语音识别）__eol__本章小结__eol__习题3__eol__第4章 自然语言处理及应用__eol__4.1 自然语言处理的概念__eol__4.1.1 自然语言处理发展历史__eol__4.1.2 自然语言处理的一般流程__eol__4.1.3 自然语言处理中的难点__eol__4.2 自然语言处理的应用__eol__4.2.1 机器翻译__eol__4.2.2 垃圾邮件分类__eol__4.2.3 信息抽取__eol__4.2.4 文本情感分析__eol__4.2.5 智能问答__eol__4.2.6 个性化推荐__eol__4.3 知识图谱及其应用__eol__4.3.1 知识图谱的概念__eol__4.3.2 知识图谱的特点__eol__4.3.3 知识图谱的应用__eol__☆ 自然语言处理体验：用户评价情感分析__eol__项目4 客户意图理解__eol__本章小结__eol__习题4__eol__第5章 智能机器人__eol__5.1 智能机器人简介__eol__5.1.1 智能机器人的定义__eol__5.1.2 智能机器人的分类__eol__5.1.3 智能机器人关键技术__eol__5.2 服务机器人__eol__5.2.1 服务机器人的概念__eol__5.2.2 服务机器人的应用__eol__5.3 无人车__eol__项目5 智能问答系统__eol__本章小结__eol__习题5__eol__第6章 机器学习与深度学习概述__eol__6.1 机器学习简介__eol__6.1.1 机器学习的定义__eol__6.1.2 机器学习算法的分类__eol__6.2 机器学习常用算法__eol__6.2.1 线性回归__eol__6.2.2 支持向量机__eol__6.2.3 决策树__eol__6.2.4 K-近邻算法__eol__6.2.5 朴素贝叶斯算法__eol__6.2.6 K均值聚类算法__eol__6.3 神经网络简介__eol__6.3.1 神经元结构__eol__6.3.2 神经网络结构__eol__6.4 深度学习简介__eol__6.4.1 深度神经网络__eol__6.4.2 卷积神经网络及原理__eol__6.4.3 经典深度学习模型__eol__6.5 主流深度学习框架及使用__eol__6.5.1 TensorFlow简介__eol__6.5.2 PyTorch简介__eol__6.5.3 Caffe简介__eol__6.5.4 PaddlePaddle__eol__6.5.5 TensorFlow的使用__eol__项目6 机器学习体验__eol__项目7 深度学习体验__eol__本章小结__eol__习题6__eol__第7章 AI典型应用案例与职业规划__eol__7.1 人工智能在智能制造领域的应用__eol__7.1.1 计算机视觉应用__eol__7.1.2 设备预测性维护__eol__7.2 其他行业产业中的人工智能应用__eol__7.2.1 AI+机器人__eol__7.2.2 AI+教育__eol__7.2.3 AI+金融__eol__7.2.4 AI+营销__eol__7.2.5 AI+农业__eol__7.3 人工智能应用研究热点__eol__7.4 人工智能与工作岗位__eol__7.4.1 机器人取代部分人类工作__eol__7.4.2 消失与新增的岗位__eol__7.5 职业规划__eol__7.5.1 国家对人工智能的政策支持__eol__7.5.2 人工智能工程技术人员职业要求__eol__7.6 专业创新__eol__7.6.1 AI+无人机应用创新__eol__7.6.2 学生创新案例__eol__项目8 创新体验：训练自己的分类模型__eol__本章小结__eol__习题7__eol__第8章 人工智能法律与伦理__eol__8.1 人工智能发展中的伦理问题__eol__8.1.1 人工智能伦理问题__eol__8.1.2 人工智能目前面临的问题__eol__8.1.3 语音助手采集个人数据__eol__8.1.4 性别偏见案例__eol__8.1.5 肤色偏见案例__eol__8.2 人工智能发展中的法律问题__eol__8.2.1 人格权的保护__eol__8.2.2 知识产权的保护__eol__8.2.3 数据财产的保护__eol__8.2.4 侵权责任的认定__eol__8.2.5 机器人的法律主体地位__eol__8.2.6 无人机立法__eol__本章小结__eol__习题8__eol__附录A 人工智能项目实践__eol__A-1 准备人工智能开发环境__eol__A-2 注册成为AI开放平台开发者__eol__A-3 利用FFmpeg软件进行音频格式转换__eol__A-4 TensorFlow框架的安装配置__eol__附录B 智能对话系统设计与实施__eol__附录C 第一批AI国家开放创新平台功能__eol__参考文献__eol____eol__