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本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。
内容简介
本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书共12个实训项目，包括数据采集概述、网络数据采集、端侧数据采集、数据存储与加载、数据处理概述、图像类数据处理、文本类数据处理、数据标注概述、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等。本书以企业用人需求为导向，以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式，培养能够根据项目需求，完成数据的采集、标注、处理等工作的人才。
展开全文
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内容提要
- 前言 PREFACE
- 第1篇 数据采集
- 项目1 了解数据采集
- 项目描述
- 知识准备
- 1.1 大数据
- 1.1.1 数据来源
- 1.1.2 数据类型
- 1.2 数据采集
- 1.2.1 数据采集的三大要求
- 1.2.2 数据采集方式
- 1.3 数据采集的应用行业
- 项目实施 “石头剪刀布”图像数据采集
- 1.4 实施思路
- 1.5 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 项目2 了解网络数据采集
- 项目描述
- 知识准备
- 2.1 网络爬虫的原理及流程
- 2.2 网页结构：HTML
- 2.3 第三方库：BeautifulSoup4
- 项目实施 爬取“石头剪刀布”静态页面数据
- 2.4 实施思路
- 2.5 实施步骤
- 知识拓展
- 2.6 urllib
- 2.7 requests
- 课后实训
- 项目3 了解端侧数据采集
- 项目描述
- 知识准备
- 3.1 端侧数据采集概述
- 3.1.1 数据采集系统
- 3.1.2 数字输入/输出模块
- 3.1.3 模拟输入/输出模块
- 3.1.4 数据采集卡
- 3.2 数据采集端侧设备
- 3.2.1 图像采集设备：CCD传感器与CMOS传感器
- 3.2.2 音频采集设备：麦克风
- 3.3 端侧数据采集方式
- 3.3.1 图像采集
- 3.3.2 语音采集
- 3.4 EasyData智能数据服务平台
- 项目实施 视频抽帧数据采集
- 3.5 实施思路
- 3.6 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 项目4 数据存储与加载
- 项目描述
- 知识准备
- 4.1 数据编码
- 4.1.1 图像编码
- 4.1.2 文本编码
- 4.2 数据存储格式
- 4.2.1 图像数据存储格式
- 4.2.2 文本数据存储格式
- 4.3 数据加载及存储
- 4.3.1 图像数据加载及存储
- 4.3.2 文本数据加载及存储
- 项目实施 加载、操作并存储Excel表格文件
- 4.4 实施思路
- 4.5 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 第2篇 数据处理
- 项目5 了解数据处理
- 项目描述
- 知识准备
- 5.1 数据处理工具
- 5.2 数据处理步骤
- 5.2.1 数据清洗
- 5.2.2 数据分析
- 5.2.3 数据可视化
- 5.3 数据处理行业应用
- 5.3.1 人脸识别
- 5.3.2 工业自动化
- 5.3.3 机器翻译
- 5.3.4 医疗健康分析
- 项目实施 EasyData处理文本数据
- 5.4 实施思路
- 5.5 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 项目6 图像数据处理
- 项目描述
- 知识准备
- 6.1 图像基础知识
- 6.1.1 图像的概念
- 6.1.2 图像的存储方式
- 6.2 图像数据处理方法
- 6.2.1 图像数据清洗
- 6.2.2 图像数据分析
- 6.2.3 图像数据可视化
- 6.3 Python库介绍
- 6.3.1 OpenCV库
- 6.3.2 Matplotlib库
- 6.3.3 os库
- 项目实施 “石头剪刀布”图像处理
- 6.4 实施思路
- 6.5 实施步骤
- 知识拓展
- 6.6 图像水平翻转
- 6.7 图像垂直翻转
- 6.8 图像对角翻转
- 课后实训
- 项目7 文本数据处理
- 项目描述
- 知识准备
- 7.1 文本数据处理的应用
- 7.2 文本数据处理方法
- 7.2.1 文本数据清洗
- 7.2.2 文本数据分析与可视化
- 项目实施 对话情感倾向分析
- 7.3 实施思路
- 7.4 实施步骤
- 知识拓展
- 7.5 正态分布图法
- 7.6 聚类算法
- 课后实训
- 第3篇 数据标注
- 项目8 了解数据标注
- 项目描述
- 知识准备
- 8.1 数据标注的概念
- 8.2 数据标注的类型
- 8.3 数据标注的意义
- 8.4 数据标注在行业中的应用
- 8.4.1 智能交通
- 8.4.2 智能语音
- 8.4.3 智能金融
- 8.4.4 智能家居
- 8.4.5 电子商务
- 项目实施 标注“花卉识别”数据集
- 8.5 实施思路
- 8.6 实施步骤
- 知识拓展
- 8.7 数据标注的难题
- 8.8 数据标注的角色
- 课后实训
- 项目9 图像数据标注
- 项目描述
- 知识准备
- 9.1 常见的图像数据标注工具
- 9.2 常用的数据标注数据集
- 9.3 图像数据标注质量标准
- 9.4 图像数据标注的应用领域
- 9.4.1 自动驾驶领域
- 9.4.2 工业质检领域
- 9.4.3 智能安防领域
- 项目实施 标注“垃圾分类”数据集
- 9.5 实施思路
- 9.6 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 项目10 文本数据标注
- 项目描述
- 知识准备
- 10.1 文本实体标注
- 10.2 文本情感分类标注
- 10.3 文本相似度标注
- 项目实施 标注“微博文本情感分类”数据集
- 10.4 实施思路
- 10.5 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 第4篇 深度学习应用实战
- 项目11 深度学习图像分类应用实战
- 项目描述
- 知识准备
- 11.1 智能垃圾分类的行业背景
- 11.2 智能垃圾分类的流程
- 11.2.1 数据标注
- 11.2.2 模型训练
- 11.3 智能垃圾分类的应用
- 项目实施 垃圾分类
- 11.4 实施思路
- 11.5 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
- 项目12 深度学习情感分析应用实战
- 项目描述
- 知识准备
- 12.1 情感分析的行业背景
- 12.2 智能情感分析的流程
- 12.2.1 数据准备
- 12.2.2 数据处理
- 12.2.3 数据标注
- 12.2.4 模型训练
- 项目实施 情感分析
- 12.3 实施思路
- 12.4 实施步骤
- 知识拓展
- 课后实训
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2022
作者：刘艳飞 主编
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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出版时间：2022
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