城市大脑平台应用与运维 高级 微课版 阿里云计算有限公司 高等学校计算机 人工智能相关专业教材 chm 下载 lrf pdf 阿里云 azw3 kindle 网盘

本书从阿里云城市大脑智能引擎的核心能力出发，分别使用“代码实现”和“非代码实现”两种不同的项目实现方式模拟了“智慧交通”“城市管理”两个背景下的多个不同应用场景，并以项目任务的方式分别设计了不同的项目和任务模块，介绍了智能语音应用开发、自然语言处理应用开发及智能视觉应用开发的方法。项目1设计了面向交通场景的大巴车调度功能、道路状况反馈评价系统；项目2设计了高速路绿色通道卡口模型；项目3在“非代码实现”的两个应用场景下，从数据预处理到二分类算法搭建，讲述了机器学习平台PAI中PAI-Studio可视化建模工具的使用；项目4设计了违章车牌识别和区域车流预测两个不同的场景化任务；项目5面向城市管理设计了违章建筑识别场景化任务，讲解了视觉应用中不同算法的应用和实现。其中，项目5是拓展项目，读者可以选学。本书可作为高校计算机相关专业、人工智能相关专业学生的教材，也可供相关科研人员、人工智能爱好者参考。

Contents

项目1.智能语音及自然语言处理应用的开发—— 以交通行业场景为例

任务1-1.调用语音识别API实现大巴车调度功能…………………………………………3

任务1-1-1.大巴车调度项目数据准备……………………………………………………6

任务1-1-2.进入阿里云智能语音交互平台………………………………………………6

任务1-1-3.调用实时语音识别API并记录结果…………………………………………7

任务1-2.利用阿里云PAI-DSW建模平台构建道路状况反馈评价系统…………………9

任务1-2-1.道路状况反馈评价系统数据准备……………………………………………12

任务1-2-2.为道路状况反馈评价系统准备PAI-DSW平台环境……………………………13

任务1-2-3.编写道路状况反馈评价系统Python代码……………………………………16

任务1-2-4.运行实验代码及记录结果……………………………………………………19

项目总结……………………………………………………………………………………21

练习题………………………………………………………………………………………21

项目2.智能视觉应用的开发—— 以高速路绿色通道卡口场景为例

任务2-1.了解阿里云视觉智能开放平台…………………………………………………25

任务2-1-1.了解阿里云视觉智能开放平台的能力………………………………………29

任务2-1-2.了解视觉智能开放平台中的应用算法………………………………………31

任务2-2.为卡口项目准备数据和PAI-DSW平台环境…………………………………33

任务2-2-1.准备卡口项目数据……………………………………………………………35

任务2-2-2.为卡口项目创建OSS实例………………………………………………………37

任务2-2-3.创建并启动PAI-DSW实例………………………………………………………37

任务2-3.高速路绿色通道卡口模型项目实现……………………………………………41

任务2-3-1.编写Python代码导入包………………………………………………………44

任务2-3-2.编写Python代码定义项目变量………………………………………………45

任务2-3-3.编写Python代码上传图片至OSS并获取URL………………………………46

任务2-3-4.编写Python代码识别驾驶员信息是否和车辆信息一致……………………47

任务2-3-5.识别车辆信息并判断是否为绿色通道可通行车辆……………………………48

项目总结……………………………………………………………………………………51

练习题………………………………………………………………………………………51

项目3.人工智能应用算法模型开发——以城市管理场景为例

任务3-1.登录并使用阿里机器学习PAI平台……………………………………………54

任务3-2.使用PAI-Studio可视化建模工具进行数据预处理……………………………57

任务3-2-1.在PAI-Studio平台上创建新项目……………………………………………58

任务3-2-2.在PAI-Studio平台创建数据源………………………………………………59

任务3-2-3.用PAI-Studio进行数据预处理………………………………………………62

任务3-2-4.用PAI-Studio进行数据分析及可视化………………………………………66

任务3-3.使用PAI-Studio可视化建模工具进行模型训练………………………………68

任务3-3-1.二分类模型数据源建立及类型转换……………………………………………69

任务3-3-2.二分类模型类型转换后数据统计及可视化……………………………………70

任务3-3-3.搭建二分类模型训练部分………………………………………………………72

任务3-3-4.搭建二分类模型预测部分……………………………………………………74

任务3-3-5.搭建二分类模型评估部分………………………………………………………75

任务3-4.使用PAI-DSW建模工具进行火情检测算法模型开发…………………………………76

任务3-4-1.准备数据集并搭建实验环境……………………………………………………80

任务3-4-2.PAI-DSW交互式建模实现ResNet+Softmax分类………………………………83

任务3-4-3.代码实现及重难点分析………………………………………………………89

任务3-4-4.调整参数优化识别结果………………………………………………………96

项目总结……………………………………………………………………………………97

练习题………………………………………………………………………………………98

项目4.深度学习算法的应用——以城市交通场景为例

任务4-1.利用Pycharm平台实现违章车牌识别算法…………………………………101

任务4-1-1.U-Net和CNN网络的数据集处理……………………………………………104

任务4-1-2.模型训练前的准备…………………………………………………………108

任务4-1-3.模型搭建及训练实现………………………………………………………111

任务4-1-4.模型预测及预测结果………………………………………………………118

任务4-2.利用Pycharm平台实现区域车流预测算法…………………………………124

任务4-2-1.车流数据准备及预处理………………………………………………………127

任务4-2-2.算法模型搭建及训练…………………………………………………………129

任务4-2-3.车流预测算法模型预测及应用………………………………………………136

项目总结…………………………………………………………………………………145

练习题……………………………………………………………………………………146

项目5.深度学习算法模型设计及应用——以城市管理场景为例

任务5-1.违章建筑检测项目数据准备……………………………………………………149

任务5-1-1.违章建筑数据集预处理……………………………………………………150

任务5-1-2.违章建筑数据集标注………………………………………………………151

任务5-2.违章建筑检测深度学习算法模型的实现………………………………………153

任务5-2-1.预权重载入目标识别网络……………………………………………………156

任务5-2-2.模型训练准备…………………………………………………………………163

任务5-2-3.模型搭建及训练………………………………………………………………168

任务5-2-4.模型预测及预测结果…………………………………………………………171

项目总结…………………………………………………………………………………176

练习题……………………………………………………………………………………177

附录1.子账户的创建及登录……………………………………………………………… 178

附录2.登录OSS管理控制台………………………………………………………………183

附录3.DSW对访问实例的管理……………………………………………………………184

参考文献…………………………………………………………………………………………186

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