●第1章 緒論
1.1 程序設計
1.2 人工智能應用
1.2.1 人工智能
1.2.2 大數據
1.2.3 機器學習
1.2.4 深度學習
1.2.5 雲計算
1.3 人機交互
1.3.1 控制臺應用程序
1.3.2 圖形用戶接口
1.3.3 C／S圖形用戶接口
1.3.4 B／S圖形用戶接口
1.3.5 移動端應用
1.3.6 嵌入式繫統
1.3.7 智能交互
第2章 自由復述生成繫統
2.1 項目分析和設計
2.1.1 需求分析
2.1.2 可行性分析
2.1.3 “自由”的定義
2.1.4 繫統設計
2.2 基礎知識補充
2.2.1 循環神經網絡
2.2.2 門控循環神經網絡
2.2.3 編碼器一解碼器框架
2.2.4 推理策略
2.2.5 注意力機制及Transformer模型
2.2.6 多樣化生成方法
2.3 數據分析和處理
2.4 項目實現
2.4.1 項目平臺
2.4.2 模型結構
2.4.3 訓練方法
2.4.4 推理方法
2.5 性能分析
2.5.1 復述評價方法
2.5.2 實驗結果
第3章 基於大數據的電影推薦
3.1 項目分析和設計
3.1.1 需求分析
3.1.2 總體設計
3.2 大數據基礎
3.2.1 大數據應用
3.2.2 大數據並行處理平臺
3.3 推薦算法基礎
3.4 項目的Python語言實現
3.5 項目的Spark平臺實現
第4章 旋律的自動伴奏生成
4.1 項目分析和設計
4.1.1 需求分析
4.1.2 繫統設計
4.2 基礎知識補充
4.2.1 音樂基礎
4.2.2 隱馬爾可夫模型和維特比算法
4.2.3 網絡通信
4.3 數據分析和處理
4.3.1 數據處理
4.3.2 數據驗證
4.4 項目實現
4.4.1 項目平臺
4.4.2 應用界面設計
4.4.3 旋律模塊設計
4.4.4 服務器與接口設計
4.4.5 和弦模塊設計
4.4.6 伴奏模塊設計
4.5 性能評估和模型拓展
第5章 抬頭率檢測繫統
5.1 項目分析和設計
5.1.1 項目分析
5.1.2 繫統設計
5.1.3 接口設計
5.2 基礎知識補充
5.2.1 MySQL數據庫
5.2.2 Tkinter
5.2.3 卷積神經網絡
5.3 數據分析和處理
5.3.1 數據形式
5.3.2 獲取教室名稱與課時名稱
5.3.3 獲取圖片並展示
5.4 項目實現
5.4.1 項目平臺
5.4.2 項目整體思路
5.4.3 各模塊實現
5.5 人臉檢測算法實現
5.5.1 P-Net
5.5.2 R-Net
5.5.3 O-Net
5.6 性能評估和模型拓展
5.6.1 性能評估
5.6.2 模型拓展
第6章 智能音樂播放繫統
6.1 項目分析和設計
6.1.1 需求分析
6.1.2 繫統設計
6.2 手勢識別基礎
6.3 數據分析和處理
6.3.1 語音識別相關數據構建
6.3.2 PyQt5組件與後臺數據交互
6.4 項目實現
6.4.1 手勢識別模塊設計
6.4.2 語音識別模塊設計
6.4.3 PyQt5界面設計
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●6.5 性能評估和模型拓展
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