Детальная информация об издании

Розов, Константин Владимирович
    Технологии искусственного интеллекта на языке Python 3 : практикум / К. В. Розов ; Новосибирский государственный педагогический университет.  - 2-е изд., доп. и перераб. - Новосибирск : НГПУ, 2021. - 211 с. : ил. - Библиогр.: с. 210. - URL: https://icdlib.nspu.ru/views/icdlib/9161/read.php (дата обращения: 26.04.2024) . - Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства просвещения РФ в рамках исполнения государственного задания по проекту "Обучение сквозным технологиям в условиях персонализации образовательных траекторий школьников". - ISBN 978-5-00104-720-9. - Текст : электронный
Дата окончания договора: 31 декабря 2099 года
ДоступНаименование документа
А В Полнотекстовый документ (читать)

Аннотация

Практикум по реализации технологий искусственного интеллекта средствами языка программирования Python 3 предназначен для обучающихся педагогических вузов, будущих учителей информатики. Разработан в соответствии с действующими программами дисциплин «Технологии искусственного интеллекта» и «Технологии искусственного интеллекта в образовании». Практические работы включают в себя задания, предполагающие их выполнение по инструкции и сопровождающиеся необходимым теоретическим материалом, и задания для самостоятельной работы. Материал, представленный в практикуме, может быть использован преподавателями дисциплин, связанных с программированием, обучающимися технических вузов, действующими учителями информатики и обучающимися профильных классов школ.

Содержание

Установка необходимых библиотек

Основы искусственных нейронных сетей (NUMPY)

Конструирование и обучение нейронных сетей (KERAS)

Кластеризация данных методом k-средних (PANDAS + SCIKIT-LEARN)

Распознавание текста на изображении (TESSERACT)

Поиск объектов по цвету и контуру (OPENCV)

Распознавание образов (OPENCV)

Обучение каскадного классификатора (CASCADE TRAINER GUI, OPENCV)

Распознавание дорожных знаков (CASCADE TRAINER GUI, OPENCV)

Распознавание эмоций (OPENCV + KERAS)

Классификация объектов с помощью сервиса google teachable machine (KERAS + OPENCV)
Классификация объектов с помощью приложения MICROSOFT LOBE (TENSORFLOW 2 + OPENCV)

Лицевые опорные точки (DLIB)

Отслеживание движения произвольного объекта (DLIB)

Распознавание и трекинг рук (MEDIAPIPE + OPENCV)

Поиск и классификация объектов (TENSORFLOW 1)

Простое обнаружение объектов на изображении (IMAGEAI)

Использование google colab для анализа видео (IMAGEAI)

Предсказание главного объекта на изображении (IMAGEAI)

Предобработка текста и создание простой поисковой системы (NLTK + PYMORPHY2 + SCIKIT-LEARN)

Голосовой помощник (SPEECHRECOGNITION + PYTTSX3)

Поиск пути в лабиринте (PATHFINDING)

Возможные ошибки

Ключевые слова

Python
НГПУ
программирование
труды преподавателей НГПУ
языки программирования
информатика
искусственный интеллект
логические операторы
операторы сравнения
операторы цикла
практикум
программирование