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| 編輯推薦： |
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本书的内容安排由浅入深，详细介绍了信息技术与人工智能基础的相关知识，从信息技术基础到Office的相关应用，从人工智能的前世今生到人工智能基础，再到人工智能实际案例应用，通过信息技术和人工智能的不同应用进行项目化教学，作为通识课教材，内容简单、好教易学。
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| 內容簡介： |
本书的内容安排由浅入深，详细介绍了信息技术与人工智能基础的相关知识，从信息技术基础到Office的相关应用，从人工智能的前世今生到人工智能基础，再到人工智能实际案例应用。本书基于信息技术和人工智能的不同应用进行项目化教学。
本书注重理论与实践的结合，在介绍完项目知识点后对任务进行同步讲解，每个任务都给出了详细的操作步骤，带领读者逐渐走进信息技术和人工智能的世界。
本书共分为10个项目，内容包括信息技术基础，Word软件、Excel软件、PowerPoint软件的高级应用，人工智能的前世今生，人工智能基础，图像识别，人脸识别，生物信息识别，自然语言处理，智能语音和无人驾驶。
本书适合作为高等职业教育（本科、专科）的信息技术与人工智能通识类教材，也可供对信息技术和人工智能感兴趣的读者自学使用。
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| 關於作者： |
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余明辉，广东番禺职业技术学院计算机学院院长、工业和信息化行业指导委员会计算机专指委副主任委员、专家、广东省计算机学会副理事长兼高职分会会长。
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| 目錄：
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项目1 信息技术基础 1
【项目背景】 1
【思维导图】 1
【项目相关知识】 2
1.1 计算机与计算思维 2
1.2 信息素养与社会责任 8
1.3 信息检索 12
1.4 新一代信息技术 16
【项目任务】 20
任务1 计算机硬件系统安装 20
任务2 信息检索 21
【项目小结与展望】 22
【课后练习】 23
项目2 Office高级应用——Word软件 24
【项目背景】 24
【思维导图】 24
【项目相关知识】 25
2.1 编辑文档 25
2.2 制作表格 26
2.3 制作批量信函 26
2.4 排版长文档 27
【项目任务】 27
任务1 制作公司简介 27
任务2 制作值班安排表和个人简历表 33
任务3 制作批量邀请函和批量通知单 37
任务4 排版毕业论文 44
【项目小结与展望】 47
【课后练习】 47
项目3 Office高级应用——Excel软件 51
【项目背景】 51
【思维导图】 51
【项目相关知识】 52
3.1 工作表创建及格式化 52
3.2 数据计算 52
3.3 数据可视化 54
3.4 数据统计分析 55
【项目任务】 55
任务1 制作员工信息表 55
任务2 汽车销售统计 63
任务3 汽车销售数据可视化 66
任务4 图书销售情况统计分析 71
【项目小结与展望】 75
【课后练习】 75
项目4 Office高级应用——PowerPoint软件 77
【项目背景】 77
【思维导图】 77
【项目相关知识】 78
4.1 创建与编辑演示文稿 78
4.2 创建模板演示文稿 78
【项目任务】 79
任务1 制作部门年度总结演示文稿 79
任务2 制作相册演示文稿 88
【项目小结与展望】 94
【课后练习】 94
项目5 人工智能的前世今生 96
【项目背景】 96
【思维导图】 97
【项目相关知识】 97
5.1 何谓人工智能 97
5.2 人工智能的萌芽与早期发展 98
5.3 人工智能元年（1956年） 102
5.4 人工智能的迭起兴衰 102
5.5 中国人工智能的发展 109
【项目任务】 110
任务1 今昔对比看发展 110
任务2 以图搜图，让搜索更简单 111
【项目小结与展望】 111
【课后练习】 112
项目6 人工智能基础 113
【项目背景】 113
【思维导图】 114
【项目相关知识】 114
6.1 人工智能基础知识 114
6.2 人工智能的主要表现形式 119
6.3 人工智能的应用场景和典型
任务 121
6.4 人工智能的学习技术 124
6.5 人工智能的应用领域 130
6.6 人工智能的伦理问题 133
【项目任务】 135
任务1 查一查，国内有哪些人工智
能相关的机构和企业 135
任务2 谈一谈你感兴趣的人工智能发展领域 136
【项目小结与展望】 136
【课后练习】 137
项目7 图像识别 138
【项目背景】 138
【思维导图】 139
【项目相关知识】 140
7.1 图像识别的任务划分 140
7.2 分类的相关技术 140
7.3 目标检测的相关技术 146
7.4 图像识别的特点 148
7.5 图像识别的应用领域 149
【项目任务】 151
任务1 手写数字识别 151
任务2 目标检测 153
任务3 验证码闯关 155
【项目小结与展望】 159
【课后练习】 159
项目8 人脸识别 161
【项目背景】 161
【思维导图】 161
【项目相关知识】 162
8.1 人脸识别过程 162
8.2 人脸识别的常用方法 163
【项目任务】 164
任务1 人脸检测 164
任务2 人脸验证 167
任务3 AI人脸融合 169
任务4 人脸识别快乐吃豆游戏 172
【项目小结与展望】 176
【课后练习】 176
项目9 生物信息识别 177
【项目背景】 177
【思维导图】 178
【项目相关知识】 178
9.1 情绪识别 178
9.2 专注力分析 180
9.3 压力分析 181
【项目任务】 182
任务1 情绪识别 182
任务2 专注力分析 185
任务3 压力分析 186
【项目小结与展望】 188
【课后练习】 188
项目10 自然语言处理 190
【项目背景】 190
【思维导图】 191
【项目相关知识】 192
10.1 自然语言处理的概述 192
10.2 自然语言处理的两大流程 192
10.3 自然语言理解的层次 193
【项目任务】 194
任务1 智能文本分析 194
任务2 机器人写诗 200
任务3 自然语言处理人机竞赛 202
【项目小结与展望】 205
【课后练习】 205
项目11 智能语音 207
【项目背景】 207
【思维导图】 207
【项目相关知识】 208
11.1 语音识别 208
11.2 语音合成 211
【项目任务】 215
任务1 语音识别器 215
任务2 语音合成器 219
任务3 智能讨论室 221
【项目小结与展望】 225
【课后练习】 225
项目12 无人驾驶 227
【项目背景】 227
【思维导图】 228
【项目相关知识】 228
12.1 无人驾驶系统的基本组成 228
12.2 感知 229
12.3 决策 232
12.4 控制 233
【项目任务】 234
任务 智能循迹小车自动循迹 234
【项目小结与展望】 236
【课后练习】 237
参考文献 238
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