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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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