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編輯推薦： 本书基于项目化学习的理念展开编写，通过一个个的项目来引导学生认识人工智能中的几个主要板块，如路径规划、图像识别、语音识别、视频分析、自然语言等。 编写团队既有高校的教授，也有高中学段的特级教师，高标准、严要求，让图书的内容经得起推敲，给人以启发和思考。 图文并茂，语言文字简洁生动，让读者阅读成为一种享受。 课程本身是立体课程，与线上的互动，让人工智能不再神秘。 本书中有许多内容是其他人工智能教材中没有的，如对于人工智能的情感性的探讨、具有启发性的项目设计等，都让读者不再止步于模仿和重复，而是尝试着突破和创新。 內容簡介： 丛书是面向全体中小学生的人工智能教材，旨在顺应时代发展，从提升中小学生综合素养入手，帮助学生做好面向未来、迎接人工智能时代到来的准备。内容围绕人工智能主题展开，不囿于技术，充分凸显课程育人的功能，重在培养学生的高阶思维品质和与之相适应的意识、能力和行为习惯。本书是人工智能第三进阶（高中阶段），主要目标是人工智能初创造以项目化学习的方式利用开发者平台与工具进行项目学习，帮助学生学习人工智能开发，孕育创新的种子。主要内容包括：出行路径早知道、听懂人话的汽车、能识别车牌的闸机、繁忙路口的智能预警、寻找停车场的问答、当座驾有了好奇心。 關於作者： 主编任友群，教育学博士、华东师范大学博士生导师，教育部人文社会科学重点研究基地课程与教学研究所研究员，教育部2017版高中信息技术课程标准修订组组长。 目錄： 目录 引言 提示： 在人工智能诞生之初，人们就期待它像人一样具备视听感知、语言理解甚至认知世界的能力。人工智能是什么，它经历了怎样的发展历程？它有哪些流派？它与大数据、超级计算、数学模型有着怎样的关联在引言部分，我们一起探讨这些重要而基础的话题，为后面的项目化学习作好铺垫。 拓展性议题： 人与机器的区别和差异 项目一 出行路径早知道 提示： 从无人驾驶的规划路径入手，解析车载导航地图背后人工智能技术的秘密。项目以广度优先算法、迪杰斯特拉算法为核心，介绍解决无权值图和有权值图上最短路径问题，同时在活动中体验计算机中的地图构建和搜索方式。 任务 1什么是路径规划 032 任务 2图的数据结构 036 任务 3无权值图上的路径规划 042 任务 4有权值图上的路径规划 049 拓展性议题： 旅行商问题 项目二 听懂人话的汽车 提示： 从与车载语音设备对话入手，解析语音识别背后人工智能技术的秘密。项目通过傅里叶变换将音频从时域信号转换为频域信号；通过三角滤波等进行特征提取，得到梅尔频率倒谱系数；通过 GMM HMM 等实现语音识别；通过孤立词语音识别模型的搭建增强学生的体验。 任务 1语音识别的体验 062 任务 2语音编码和语音特征 065 任务 3语音的特征提取 073 任务 4搭建孤立词语音识别模型 081 拓展性议题： 听音辨罪犯 项目三 能识别车牌的闸机 提示： 从车库闸机对车牌识别的情景入手，解析图像识别背后人工智能技术的秘密。项目通过介绍使用灰度化、二值化对采集的图像数据进行预处理，再分别用 SVM 和 DNN 方法对车牌数字进行识别，让学生感受不同图像识别算法之间的差异。 任务 1图像识别与图像的预处理 096 任务 2用支持向量机方法识别车牌 104 任务 3基于深度模型的车牌识别 110 拓展性议题： AI 诊断读片

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