城市大腦平臺應用與運維(中級)

                      城市大腦平臺應用與運維(中級)
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                      2021-09
                      版次: 1
                      ISBN: 9787302584544
                      定價: 49.00
                      裝幀: 其他
                      開本: 16開
                      紙張: 膠版紙
                      • 本書以阿里云城市大腦智能引擎為基礎,分別使用“代碼實現”和“非代碼實現”兩種不同的項目實現方式,模擬了“智慧交通”“智慧旅游”“城市管理”3個背景下的多個不同應用場景,并以項目任務的方式分別設計了不同的項目和任務模塊。項目 1介紹的是城市大腦和城市大腦平臺的基礎知識。項目 2在“非代碼實現”的兩個應用場景下,從數據預處理到二分類算法搭建,講述了阿里云機器學習平臺 PAI中 PAI-Studio可視化建模平臺的使用。項目 3和項目 4通過火車站進站閘機項目和旅游景點人流車流檢測項目的設計,講述了城市卡口、閘機、人流車流類的人工智能應用實現。項目 5和項目 6通過公共區域行人密度檢測和禁停區域車輛車流模型的設計及應用兩個算法項目,講述了人工智能算法模型搭建、訓練和應用的完整過程。 本書可作為大中專院校計算機科學與技術專業、人工智能相關專業的教材,也可作為相關科研人員、人工智能愛好者的參考用書。 阿里云計算有限公司,阿里云(www.alibabacloud.com)創立于2009年,為阿里巴巴集團的數字技術與智能骨干業務,向全球客戶提供全方位云服務,包括彈性計算、數據庫、存儲、網絡虛擬化服務、大規模計算、安全、管理和應用服務、大數據分析、機器學習平臺以及物聯網服務。IDC的資料顯示,按2019年收入計算,阿里云是中國領先的公有云服務(包括PaaS和IaaS服務)提供商。而根據Gartner于2020年4月的報告提供的數據,按2019年收入計算,阿里巴巴集團是世界排名第三、亞太地區排名的基礎設施即服務提供商。 項目 1.認識城市大腦及城市大腦平臺 // 1

                        任務 1-1.認識阿里云城市大腦平臺 // 3

                        任務 1-1-1.了解城市大腦平臺的架構 // 3

                        任務 1-1-2.了解城市大腦平臺中的智能引擎 // 5

                        任務 1-1-3.了解城市大腦平臺的應用場景 // 8

                        任務 1-1-4.了解城市大腦平臺的落地應用情況 //10

                        任務 1-2.了解阿里云視覺智能開放平臺的能力 // 11

                        任務 1-2-1.了解阿里云視覺智能開放平臺的人臉人體識別能力 //12

                        任務 1-2-2.了解阿里云視覺智能開放平臺的文字識別能力 //13

                        任務 1-2-3.了解阿里云視覺智能開放平臺的目標檢測能力 // 14

                        任務 1-2-4.了解阿里云視覺智能開放平臺的圖像識別能力 // 14

                        項目總結// 15練習題// 15

                        項目 2.人工智能機器學習平臺的使用 //16

                        任務 2-1.登錄并使用 PAI平臺// 18

                        任務 2-2.使用 PAI -Studio進行數據預處理——城市天氣數據場景 // 22

                        任務 2-2-1.進入 PAI -Studio平臺 // 23

                        任務 2-2-2.在 PAI -Studio平臺創建新項目// 24

                        任務 2-2-3.在 PAI -Studio平臺創建數據源// 26

                        任務 2-2-4.使用 PAI -Studio進行數據預處理 // 30

                        任務 2-2-5.使用 PAI-Studio進行數據分析及可視化 //34

                        任務 2-3.使用 PAI -Studio進行算法模型訓練——二分類算法實現 // 39

                        任務 2-3-1.二分類模型數據源建立及類型轉化 // 40

                        任務 2-3-2.數據統計分析及可視化//41

                        任務 2-3-3.二分類模型訓練//43

                        任務 2-3-4.二分類模型預測// 46

                        任務 2-3-5.二分類模型評估//48

                        項目總結// 49練習題// 50

                        項目 3.數據處理及人工智能應用的實現——以火車站進站閘機場景為例 //51

                        任務 3-1.火車站進站閘機數據的標注與預處理 // 53

                        任務 3-1-1.對項目數據進行標注和預處理 // 63

                        任務 3-1-2.通過創建 OSS實例存儲項目圖片數據 // 65

                        任務 3-2.為火車站進站閘機項目準備 PAI -DSW開發環境 // 67

                        任務 3-3.編寫火車站進站閘機模型 Python代碼 // 72

                        任務 3-3-1.編寫 Python代碼導入包 // 76

                        任務 3-3-2.編寫 Python代碼定義項目變量 // 77

                        任務 3-3-3.編寫 Python代碼上傳圖片至 OSS并獲取 URL // 78

                        任務 3-3-4.識別進站人員身份證、火車票以及是否佩戴口罩信息// 80

                        任務 3-3-5.對比進站人員人臉與身份證信息并判斷是否開放閘機//81

                        項目總結// 83練習題// 84

                        項目 4.數據分析及人工智能應用的實現——以旅游景點人流車流檢測場景為例 //85

                        任務 4-1.人流車流檢測數據的清洗 // 87

                        任務 4-2.為人流車流檢測項目準備 PAI -DSW平臺環境 // 93

                        任務 4-3.編寫人流車流檢測項目 Python代碼 // 97

                        任務 4-3-1.編寫 Python代碼導入包 // 101

                        任務 4-3-2.編寫 Python代碼定義項目變量 // 101

                        任務 4-3-3.編寫 Python代碼上傳圖片至 OSS并獲取 URL // 102?

                        任務 4-3-4.編寫旅游景點人流量檢測 Python代碼 // 103

                        任務 4-3-5.編寫旅游景點車流量檢測 Python代碼 // 104

                        任務 4-4.通過 Excel和 Quick BI進行檢測數據的分析與可視化 // 106

                        任務 4-4-1.通過 Excel展示人流量檢測結果// 124

                        任務 4-4-2.通過阿里云 Quick BI展示車流量檢測結果 // 124

                        項目總結// 125練習題// 126

                        項目 5.人工智能算法應用——以公共區域行人密度檢測場景為例 // 127

                        任務 5-1.對行人數據集進行標注 // 129

                        任務 5-1-1.行人檢測數據集的制作 // 130

                        任務 5-1-2.行人檢測數據集的標注 // 132

                        任務 5-2.為公共區域行人密度檢測項目準備 Pycharm開發環境 // 135

                        任務 5-2-1.項目運行環境準備 // 138

                        任務 5-2-2.載入 Python解釋器 // 139

                        任務 5-3.公共區域行人密度檢測算法訓練及應用 // 141

                        任務 5-3-1.公共區域行人密度檢測模型訓練 // 143

                        任務 5-3-2.公共區域行人密度檢測模型預測// 149

                        任務 5-3-3.公共區域行人密度檢測算法應用// 150

                        項目總結// 151練習題// 151

                        項目 6.人工智能算法模型設計——以禁停區域車輛檢測場景為例 // 152

                        任務 6-1.對禁停區域車輛數據集進行標注 // 154

                        任務 6-1-1.安裝 Labelme并進行數據標注 // 155

                        任務 6-1-2.禁停區域車輛檢測項目數據集制作 // 160

                        任務 6-2.為禁停區域車輛檢測項目準備 Pycharm開發環境 // 165

                        任務 6-2-1.項目運行環境準備 // 166

                        任務 6-2-2.在 Pycharm中載入解釋器 // 167

                        任務 6-3.禁停區域車輛檢測算法的設計及應用 // 170

                        任務 6-3-1.禁停區域車輛檢測模型算法設計 // 171?

                        任務 6-3-2.禁停區域車輛檢測算法應用// 173

                        項目總結// 175練習題// 176
                      • 內容簡介:
                        本書以阿里云城市大腦智能引擎為基礎,分別使用“代碼實現”和“非代碼實現”兩種不同的項目實現方式,模擬了“智慧交通”“智慧旅游”“城市管理”3個背景下的多個不同應用場景,并以項目任務的方式分別設計了不同的項目和任務模塊。項目 1介紹的是城市大腦和城市大腦平臺的基礎知識。項目 2在“非代碼實現”的兩個應用場景下,從數據預處理到二分類算法搭建,講述了阿里云機器學習平臺 PAI中 PAI-Studio可視化建模平臺的使用。項目 3和項目 4通過火車站進站閘機項目和旅游景點人流車流檢測項目的設計,講述了城市卡口、閘機、人流車流類的人工智能應用實現。項目 5和項目 6通過公共區域行人密度檢測和禁停區域車輛車流模型的設計及應用兩個算法項目,講述了人工智能算法模型搭建、訓練和應用的完整過程。 本書可作為大中專院校計算機科學與技術專業、人工智能相關專業的教材,也可作為相關科研人員、人工智能愛好者的參考用書。
                      • 作者簡介:
                        阿里云計算有限公司,阿里云(www.alibabacloud.com)創立于2009年,為阿里巴巴集團的數字技術與智能骨干業務,向全球客戶提供全方位云服務,包括彈性計算、數據庫、存儲、網絡虛擬化服務、大規模計算、安全、管理和應用服務、大數據分析、機器學習平臺以及物聯網服務。IDC的資料顯示,按2019年收入計算,阿里云是中國領先的公有云服務(包括PaaS和IaaS服務)提供商。而根據Gartner于2020年4月的報告提供的數據,按2019年收入計算,阿里巴巴集團是世界排名第三、亞太地區排名的基礎設施即服務提供商。
                      • 目錄:
                        項目 1.認識城市大腦及城市大腦平臺 // 1

                        任務 1-1.認識阿里云城市大腦平臺 // 3

                        任務 1-1-1.了解城市大腦平臺的架構 // 3

                        任務 1-1-2.了解城市大腦平臺中的智能引擎 // 5

                        任務 1-1-3.了解城市大腦平臺的應用場景 // 8

                        任務 1-1-4.了解城市大腦平臺的落地應用情況 //10

                        任務 1-2.了解阿里云視覺智能開放平臺的能力 // 11

                        任務 1-2-1.了解阿里云視覺智能開放平臺的人臉人體識別能力 //12

                        任務 1-2-2.了解阿里云視覺智能開放平臺的文字識別能力 //13

                        任務 1-2-3.了解阿里云視覺智能開放平臺的目標檢測能力 // 14

                        任務 1-2-4.了解阿里云視覺智能開放平臺的圖像識別能力 // 14

                        項目總結// 15練習題// 15

                        項目 2.人工智能機器學習平臺的使用 //16

                        任務 2-1.登錄并使用 PAI平臺// 18

                        任務 2-2.使用 PAI -Studio進行數據預處理——城市天氣數據場景 // 22

                        任務 2-2-1.進入 PAI -Studio平臺 // 23

                        任務 2-2-2.在 PAI -Studio平臺創建新項目// 24

                        任務 2-2-3.在 PAI -Studio平臺創建數據源// 26

                        任務 2-2-4.使用 PAI -Studio進行數據預處理 // 30

                        任務 2-2-5.使用 PAI-Studio進行數據分析及可視化 //34

                        任務 2-3.使用 PAI -Studio進行算法模型訓練——二分類算法實現 // 39

                        任務 2-3-1.二分類模型數據源建立及類型轉化 // 40

                        任務 2-3-2.數據統計分析及可視化//41

                        任務 2-3-3.二分類模型訓練//43

                        任務 2-3-4.二分類模型預測// 46

                        任務 2-3-5.二分類模型評估//48

                        項目總結// 49練習題// 50

                        項目 3.數據處理及人工智能應用的實現——以火車站進站閘機場景為例 //51

                        任務 3-1.火車站進站閘機數據的標注與預處理 // 53

                        任務 3-1-1.對項目數據進行標注和預處理 // 63

                        任務 3-1-2.通過創建 OSS實例存儲項目圖片數據 // 65

                        任務 3-2.為火車站進站閘機項目準備 PAI -DSW開發環境 // 67

                        任務 3-3.編寫火車站進站閘機模型 Python代碼 // 72

                        任務 3-3-1.編寫 Python代碼導入包 // 76

                        任務 3-3-2.編寫 Python代碼定義項目變量 // 77

                        任務 3-3-3.編寫 Python代碼上傳圖片至 OSS并獲取 URL // 78

                        任務 3-3-4.識別進站人員身份證、火車票以及是否佩戴口罩信息// 80

                        任務 3-3-5.對比進站人員人臉與身份證信息并判斷是否開放閘機//81

                        項目總結// 83練習題// 84

                        項目 4.數據分析及人工智能應用的實現——以旅游景點人流車流檢測場景為例 //85

                        任務 4-1.人流車流檢測數據的清洗 // 87

                        任務 4-2.為人流車流檢測項目準備 PAI -DSW平臺環境 // 93

                        任務 4-3.編寫人流車流檢測項目 Python代碼 // 97

                        任務 4-3-1.編寫 Python代碼導入包 // 101

                        任務 4-3-2.編寫 Python代碼定義項目變量 // 101

                        任務 4-3-3.編寫 Python代碼上傳圖片至 OSS并獲取 URL // 102?

                        任務 4-3-4.編寫旅游景點人流量檢測 Python代碼 // 103

                        任務 4-3-5.編寫旅游景點車流量檢測 Python代碼 // 104

                        任務 4-4.通過 Excel和 Quick BI進行檢測數據的分析與可視化 // 106

                        任務 4-4-1.通過 Excel展示人流量檢測結果// 124

                        任務 4-4-2.通過阿里云 Quick BI展示車流量檢測結果 // 124

                        項目總結// 125練習題// 126

                        項目 5.人工智能算法應用——以公共區域行人密度檢測場景為例 // 127

                        任務 5-1.對行人數據集進行標注 // 129

                        任務 5-1-1.行人檢測數據集的制作 // 130

                        任務 5-1-2.行人檢測數據集的標注 // 132

                        任務 5-2.為公共區域行人密度檢測項目準備 Pycharm開發環境 // 135

                        任務 5-2-1.項目運行環境準備 // 138

                        任務 5-2-2.載入 Python解釋器 // 139

                        任務 5-3.公共區域行人密度檢測算法訓練及應用 // 141

                        任務 5-3-1.公共區域行人密度檢測模型訓練 // 143

                        任務 5-3-2.公共區域行人密度檢測模型預測// 149

                        任務 5-3-3.公共區域行人密度檢測算法應用// 150

                        項目總結// 151練習題// 151

                        項目 6.人工智能算法模型設計——以禁停區域車輛檢測場景為例 // 152

                        任務 6-1.對禁停區域車輛數據集進行標注 // 154

                        任務 6-1-1.安裝 Labelme并進行數據標注 // 155

                        任務 6-1-2.禁停區域車輛檢測項目數據集制作 // 160

                        任務 6-2.為禁停區域車輛檢測項目準備 Pycharm開發環境 // 165

                        任務 6-2-1.項目運行環境準備 // 166

                        任務 6-2-2.在 Pycharm中載入解釋器 // 167

                        任務 6-3.禁停區域車輛檢測算法的設計及應用 // 170

                        任務 6-3-1.禁停區域車輛檢測模型算法設計 // 171?

                        任務 6-3-2.禁停區域車輛檢測算法應用// 173

                        項目總結// 175練習題// 176
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