本书首先对HarmonyOS和OpenHarmony进行概述，同时阐述了两者的区别，其次讲解了HarmonyOS应用开发的流程以及常备的开发基础知识，接着介绍了基于JSUI框架以及丰富的组件快速开发应用程序UI的方法，然后针对HarmonyOS的接口能力进行了详细说明，还介绍了JavaPA开发，包括Service开发、JS和Java的混合开发（JSFA调用JavaPA）、数据库及DataAbili
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内容简介
本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、 HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容?这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的?全书注重理论与实践的结合, 注重算法与框架的实际应用与实现方法, 注重创新思维的训练与培养?本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，也可作为自动化?电气工程及其自动化?计算机科学与技术?电子信息工程等专业学生“人工智能” 课程的本科生?研究生教材, 也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考?
章节目录
- 扉页
- 版权页
- 丛书序一
- 丛书序二
- 前言
- 目录
- 第1章 人工智能概述
- 1.1 人工智能的概念
- 1.1.1 什么是人工智能
- 1.1.2 AI、机器学习、深度学习的关系
- 1.1.3 AI的分类
- 1.1.4 AI的发展史
- 1.1.5 AI的3大学派
- 1.2 AI相关技术概览
- 1.2.1 深度学习框架介绍
- 1.2.2 AI处理器简介
- 1.2.3 AI产业生态
- 1.2.4 华为云企业智能应用平台
- 1.3 AI的技术领域与应用领域
- 1.3.1 AI 技术领域
- 1.3.2 AI 应用领域
- 1.3.3 AI所处的阶段
- 1.4 华为AI 发展战略
- 1.4.1 全栈全场景AI 解决方案
- 1.4.2 华为AI 全栈方向
- 1.5 AI的争议
- 1.5.1 算法偏见
- 1.5.2 隐私问题
- 1.5.3 技术与伦理的矛盾
- 1.5.4 大家都会失业吗？
- 1.6 AI的发展趋势
- 1.7 本章小结
- 1.8 习题
- 第2章 机器学习
- 2.1 机器学习概述
- 2.1.1 机器学习算法的理性认识
- 2.1.2 机器学习解决的主要问题
- 2.2 机器学习的分类
- 2.2.1 监督学习
- 2.2.2 无监督学习
- 2.2.3 半监督学习
- 2.2.4 强化学习
- 2.3 机器学习的整体流程
- 2.3.1 数据收集
- 2.3.2 数据清洗
- 2.3.3 特征选择
- 2.3.4 模型构建整体流程
- 2.3.5 模型评估
- 2.4 模型中的参数与超参数
- 2.4.1 梯度下降
- 2.4.2 验证集与超参数搜索
- 2.4.3 交叉验证
- 2.5 机器学习的常见算法
- 2.5.1 线性回归
- 2.5.2 逻辑回归
- 2.5.3 决策树
- 2.5.4 支持向量机
- 2.5.5 K 近邻算法
- 2.5.6 朴素贝叶斯
- 2.5.7 集成学习
- 2.5.8 聚类算法
- 2.6 案例详解
- 2.7 本章小结
- 2.8 习题
- 第3章 深度学习概览
- 3.1 深度学习简介
- 3.1.1 深度神经网络
- 3.1.2 深度学习的发展历程
- 3.1.3 感知器算法
- 3.2 训练法则
- 3.2.1 损失函数
- 3.2.2 梯度下降算法
- 3.2.3 反向传播算法
- 3.3 激活函数
- 3.4 正则化
- 3.4.1 参数惩罚
- 3.4.2 数据集扩充
- 3.4.3 Dropout
- 3.4.4 提前停止训练
- 3.5 优化器
- 3.5.1 动量优化器
- 3.5.2 Adagrad优化器
- 3.5.3 RMSprop 优化器
- 3.5.4 Adam 优化器
- 3.6 神经网络类型
- 3.6.1 卷积神经网络
- 3.6.2 循环神经网络
- 3.6.3 生成对抗网络
- 3.7 常见问题
- 3.7.1 数据不平衡问题
- 3.7.2 梯度消失与梯度爆炸
- 3.7.3 过拟合问题
- 3.8 本章小结
- 3.9 习题
- 第4章 深度学习开发框架
- 4.1 深度学习开发框架简介
- 4.1.1 PyTorch 介绍
- 4.1.2 MindSpore 介绍
- 4.1.3 TensorFlow介绍
- 4.2 TensorFlow 2.0 基础
- 4.2.1 TensorFlow 2.0简介
- 4.2.2 张量介绍
- 4.2.3 TensorFlow 2.0 Eager Execution
- 4.2.4 TensorFlow 2.0 AutoGraph
- 4.3 TensorFlow 2.0 模块介绍
- 4.3.1 常见模块介绍
- 4.3.2 Keras接口
- 4.4 TensorFlow 2.0 开发基本步骤
- 4.4.1 环境搭建
- 4.4.2 开发流程
- 4.5 本章小结
- 4.6 习题
- 第5章 华为AI开发框架MindSpore
- 5.1 MindSpore 开发框架简介
- 5.1.1 MindSpore架构
- 5.1.2 MindSpore的设计理念
- 5.1.3 MindSpore 的优点
- 5.2 MindSpore 开发与应用
- 5.2.1 环境搭建
- 5.2.2 MindSpore相关组件及概念
- 5.2.3 用MindSpore实现手写数字识别
- 5.3 本章小结
- 5.4 习题
- 第6章 华为Atlas人工智能计算解决方案
- 6.1 昇腾AI 处理器的硬件架构
- 6.1.1 昇腾AI处理器硬件的逻辑架构
- 6.1.2 达芬奇架构
- 6.2 昇腾AI 处理器的软件架构
- 6.2.1 昇腾AI处理器软件的逻辑架构
- 6.2.2 昇腾AI处理器神经网络软件流
- 6.2.3 昇腾AI处理器软件流各功能模块介绍
- 6.2.4 昇腾AI处理器的数据流程
- 6.3 Atlas 人工智能计算解决方案
- 6.3.1 Atlas加速AI推理
- 6.3.2 Atlas加速AI训练
- 6.3.3 Atlas端、边、云协同
- 6.4 Atlas 的行业应用
- 6.4.1 电力：智能电网一站式ICT 解决方案
- 6.4.2 智慧金融：全面数字化转型
- 6.4.3 智能制造：机器与思想的数字化融合
- 6.4.4 智慧交通：人悦于行，物优其流
- 6.4.5 超算：打造国家级人工智能平台
- 6.5 本章小结
- 6.6 习题
- 第7章 华为智能终端AI能力开放平台
- 7.1 HUAWEI HiAI 平台介绍
- 7.1.1 HUAWEI HiAI 平台架构
- 7.1.2 HUAWEI HiAI Foundation
- 7.1.3 HUAWEI HiAI Engine
- 7.1.4 HUAWEI HiAI Service
- 7.2 基于HUAWEI HiAI平台开发App
- 7.3 HUAWEI HiAI 部分解决方案
- 7.3.1 HUAWEI HiAI 助力聋哑人士
- 7.3.2 HUAWEI HiAI 提升元贝驾考应用的视觉体验
- 7.3.3 HUAWEI HiAI 赋能携程旅行
- 7.3.4 HUAWEI HiAI 赋能WPS 文档检测校正
- 7.4 本章小结
- 7.5 习题
- 第8章 华为云企业智能应用平台
- 8.1 华为云EI 服务家族
- 8.1.1 华为云EI 智能体
- 8.1.2 EI基础平台——华为HiLens
- 8.1.3 EI基础平台——图引擎服务
- 8.1.4 EI 家族其他服务介绍
- 8.2 ModelArts
- 8.2.1 ModelArts 功能介绍
- 8.2.2 ModelArts 的产品结构及应用
- 8.2.3 ModelArts 的产品优势
- 8.2.4 访问ModelArts 的方式
- 8.2.5 ModelArts 使用简介
- 8.3 华为云EI 解决方案
- 8.3.1 OCR服务实现报销发票全流程自动化案例
- 8.3.2 OCR助力智慧物流案例
- 8.3.3 对话机器人
- 8.3.4 某区企业智能问答案例
- 8.3.5 基因知识图谱案例
- 8.3.6 基于知识图谱的政策查询
- 8.3.7 智慧园区案例
- 8.3.8 人流统计及热力图案例
- 8.3.9 车辆识别案例
- 8.3.10 入侵识别案例
- 8.3.11 中石油认知计算平台——测井油气层识别
- 8.4 本章小结
- 8.5 习题
- 附录A HiAI Engine具体API简介
- 附录B 习题解答
展开全部
人工智能技术是2021年由人民邮电出版社出版,作者华为技术有限公司。
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