# 《人工智能基础》课程目录（知识库/问答库覆盖范围） # 说明：每个讲解小节需生成 知识库章节md + 问答库章节md（≥10题）。 # 格式：章节号|章节标题 （对应文件：知识库/<章>/<节号>-<节名>.md） ## 理论篇 ### 第1章 人工智能概述 1.1.1|人工智能的定义与核心特征 1.1.2|人工智能对人类智能的模拟与超越 1.2|人工智能的发展历程 1.3|人工智能的产业结构 1.4.1|机器学习 1.4.2|知识图谱 1.4.3|自然语言处理 1.4.4|计算机视觉 1.4.5|人机交互 1.5|人工智能的应用领域 1.6|人工智能的风险 ### 第2章 Python程序设计基础 2.1.1|Python简介 2.1.2|Python编程环境 2.1.3|Python基本数据类型 2.1.4|Python组合数据类型 2.1.5|内置函数 2.1.6|运算符与表达式 2.2.1|条件语句 2.2.2|循环语句 2.2.3|可迭代对象的遍历方法 2.2.4|异常处理 2.3.1|函数定义 2.3.2|函数调用 2.3.3|模块与包的使用 2.3.4|第三方库的安装与使用 2.3.5|文件操作 ### 第3章 NumPy数值分析库 3.1.1|NumPy数组创建 3.1.2|NumPy数组属性 3.1.3|NumPy数组基本操作 3.1.4|NumPy函数 3.2.1|NumPy数据类型概述 3.2.2|NumPy数据类型转换 3.3|NumPy数组广播机制 3.4|特殊数值处理 ### 第4章 pandas数据分析库 4.1.1|序列创建与基本操作 4.1.2|数据框创建与基本操作 4.2.1|使用选择器和快速访问器 4.2.2|基于条件的数据筛选 4.2.3|多条件联合筛选 4.3.1|数据分组 4.3.2|对分组数据进行聚合操作 4.3.3|分组后的数据转换 4.4.1|数据框合并 4.4.2|合并方式 4.4.3|数据框连接 4.5.1|读写CSV文件 4.5.2|读写Excel文件 4.6.1|缺失值检测与处理 4.6.2|异常值检测与处理 4.6.3|重复值检测与处理 4.6.4|数据类型转换 4.7.1|时间序列生成与索引设置 4.7.2|时间间隔计算与转换 4.7.3|时间序列数据重采样 4.7.4|移动窗口计算 4.7.5|时间序列数据分析 ### 第5章 计算机视觉技术与应用 5.1.1|计算机视觉的概念与发展历程 5.1.2|计算机视觉处理流程 5.1.3|计算机视觉与相关领域的联系和区别 5.1.4|应用领域 5.2.1|图像分类 5.2.2|目标检测与定位 5.2.3|图像分割 5.3.1|图像技术 5.3.2|OCR及其应用 5.3.3|人脸识别及其应用 5.3.4|人体分析及其应用 5.4.1|计算机视觉技术面临的挑战 5.4.2|计算机视觉技术发展趋势与展望 ### 第6章 智能语音处理与应用 6.1.1|智能语音处理的概念及其发展历程 6.1.2|智能语音处理的关键环节 6.1.3|智能语音处理的应用领域 6.2.1|语音增强 6.2.2|语音识别 6.2.3|语音合成 6.3.1|语音识别应用 6.3.2|语音合成应用 6.3.3|其他语音拓展应用 6.4.1|智能语音处理面临的挑战 6.4.2|智能语音处理的发展趋势 ### 第7章 自然语言处理与应用 7.1.1|自然语言处理的概念及其发展历程 7.1.2|语言学基础 7.1.3|自然语言中的歧义问题 7.2.1|文本清洗 7.2.2|分词 7.2.3|词性标注 7.2.4|命名实体识别 7.2.5|依存句法分析 7.3.1|语言理解 7.3.2|语言生成 7.3.3|机器翻译 7.3.4|内容审核 7.3.5|个性化推荐 7.3.6|聊天机器人 7.4.1|多模态融合 7.4.2|可解释性自然语言处理 7.4.3|深度学习模型不断演进 ### 第8章 生成式大模型应用 8.1.1|生成式大模型简介 8.1.2|国外主流生成式大模型 8.1.3|国内主要生成式大模型 8.2|文心一言在学习方面的应用 8.3|文心一言在工作方面的应用 8.4|文心一言在生活娱乐方面的应用 8.5|文心一言App ## 实验篇 （按实验整体生成知识库与问答库） 实验1|Python程序设计基础实验 实验2|NumPy数值分析库实验 实验3|pandas数据分析库实验 实验4|百度AI开放平台人工智能能力体验 实验5|基于百度AI开放平台的文字识别应用开发 实验6|基于百度AI开放平台的人脸识别考勤应用开发