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计算机行业人工智能与机器学习技术应用方案

TOC\o1-2\h\u32499第1章人工智能与机器学习基础概念 3

263601.1人工智能发展简史 3

196581.2机器学习基本原理 3

295371.3深度学习技术概述 4

8802第2章计算机行业发展趋势与人工智能应用 4

277092.1计算机行业发展趋势 4

32032.2人工智能在计算机行业的应用领域 5

273582.3人工智能技术对计算机行业的影响 5

10296第3章数据预处理与特征工程 6

258843.1数据采集与清洗 6

53833.1.1数据采集 6

166873.1.2数据清洗 6

312163.2数据转换与归一化 6

13273.2.1数据转换 6

151923.2.2归一化 6

265883.3特征提取与选择 7

126143.3.1特征提取 7

297843.3.2特征选择 7

267853.4特征降维技术 7

16631第4章监督学习算法与应用 7

39244.1线性回归与逻辑回归 7

310614.1.1线性回归 8

272564.1.2逻辑回归 8

159514.2支持向量机 8

284114.2.1线性支持向量机 8

129484.2.2非线性支持向量机 8

62404.3决策树与随机森林 8

2304.3.1决策树 8

139564.3.2随机森林 8

208084.4神经网络与深度学习模型 8

293304.4.1多层感知器 8

32374.4.2卷积神经网络 9

32074.4.3循环神经网络 9

27484.4.4深度学习框架 9

7677第5章无监督学习算法与应用 9

256795.1聚类分析 9

215165.1.1常见聚类算法 9

132875.1.2应用案例 9

249715.2主成分分析 10

86285.2.1PCA算法原理 10

132975.2.2应用案例 10

151705.3自编码器与变分自编码器 10

22145.3.1自编码器原理 10

241035.3.2变分自编码器原理 10

116605.3.3应用案例 10

299105.4异常检测技术 10

202195.4.1常见异常检测方法 10

325615.4.2应用案例 11

1680第6章强化学习算法与应用 11

278016.1强化学习基本概念 11

147176.2Q学习与Sarsa算法 11

152396.3策略梯度方法 11

26136.4深度强化学习 11

13050第7章计算机视觉技术与应用 12

1737.1图像分类与识别 12

277067.1.1基于卷积神经网络的图像分类 12

260037.1.2深度学习模型在图像识别中的应用 12

224597.1.3大规模图像数据集与预训练模型 12

286977.2目标检测与跟踪 12

323027.2.1基于深度学习的目标检测技术 12

90397.2.2常见目标跟踪算法及其优缺点 12

17917.2.3目标检测与跟踪在无人驾驶中的应用 12

243557.3图像分割与场景解析 12

60937.3.1基于深度学习的图像分割技术 12

26827.3.2场景解析方法及其在计算机视觉中的应用 12

319087.3.3语义分割与实例分割的融合技术 12

99887.4计算机视觉在行业中的应用案例 13

181727.4.1智能医疗：辅助诊断与病理分析 13

257827.4.2智能安防：人脸识别与行为分析 13

168507.4.3零售行业：商品识别与智能货架管理 13

148657.4.4工业制造：质量检测与生产流程优化 13

192787.4.5农业领域：病虫害检测与作物生长监测 13

28571第8章自然语言处理技术与应用 13

268368.1词向量与词嵌入 13

164448.1.1词向量原理与训练方法 13

206008.1.2词嵌入技术在计算机行业的应用 13

320898.1.3词向量与词嵌入的优势与局限性 13

151438.2语法分析与依存关系 13