新一代人工智能：无代码人工智能开发平台实践

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第1章 人工智能概述

1.1 什么是人工智能

1.1.1 人工智能的定义

1.1.2 人工智能的起源

1.2 人工智能的发展历史

1.3 新一代人工智能的三要素

1.3.1 数据与数据集

1.3.2 算法与深度学习框架

1.3.3 算力

1.4 新一代人工智能产业全景结构

1.4.1 基础层

1.4.2 技术层

1.4.3 应用层

1.5 人工智能产业和应用领域

1.5.1 人工智能产业

1.5.2 人工智能在智慧城市中的应用

1.5.3 人工智能在智慧现场安监中的应用

1.6 人工智能体验

1.6.1 百度AI能力体验中心

1.6.2 图像识别

1.6.3 图像增强与特效

1.6.4 人脸与人体识别

1.6.5 语音技术

1.6.6 自然语言处理

1.6.7 通用文字识别

1.6.8 卡证文字识别

1.6.9 交通文字识别

1.6.10 票据文字识别

1.6.11 其他文字识别

小结

练习

第2章 人工智能产品开发与EasyDL平台

2.1 人工智能产品开发

2.1.1 人工智能产品开发流程

2.1.2 模型评判常用指标

2.2 EasyDL平台介绍

2.2.1 EasyDL平台是什么

2.2.2 EasyDL平台使用基本流程

2.2.3 模型部署方式

2.2.4 EasyDL平台系列产品

2.2.5 EasyDL产品优势

2.3 AI产品市场和服务平台

2.3.1 AI市场提供的产品和服务

2.3.2 AI市场的交易方

小结

练习

第3章 图像智能分析

3.1 视觉感知与图像

3.2 图像的表示和存储

3.2.1 图像的表示与数字化

3.2.2 图像的存储

3.3 图像分类

3.3.1 图像分类的基本概念

3.3.2 图像分类问题处理流程

3.3.3 静态物品图像分类的问题分析和数据采集

3.3.4 基于EasyDL平台的图像分类模型训练

3.3.5 模型校验

3.3.6 模型发布

3.4 物体检测

3.4.1 物体检测的基本概念

3.4.2 物体检测处理流程

3.4.3 静态物品物体检测的问题分析和数据采集

3.4.4 基于EasyDL平台的物体检测模型训练

3.4.5 模型校验

3.4.6 模型发布

3.5 图像分割

3.5.1 图像分割的基本概念

3.5.2 静态物品图像分割的问题分析和数据采集

3.5.3 基于EasyDL平台的图像分割模型训练

3.5.4 模型校验

3.5.5 模型发布

小结

练习

第4章 文本智能分析

4.1 自然语言处理与文本

4.2 文本分类

4.2.1 问题分析

4.2.2 模型创建

4.2.3 数据准备

4.2.4 模型训练

4.2.5 模型发布

4.3 短文本相似度分析

4.3.1 问题分析

4.3.2 模型创建

4.3.3 数据准备

4.3.4 模型训练

4.3.5 模型发布

4.4 情感倾向分析

4.4.1 问题分析

4.4.2 模型创建