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本书主要内容分为对人工智能与自动驾驶的基本认知、掌握Python 人工智能的基础应用、掌握机器学习技术的基础应用、掌握基于深度学习的计算机视觉技术应用、掌握基于深度学习的自然语言处理技术应用和掌握基于深度学习的语音处理技术应用6 个能力模块，并下设20 个任务。全书以“做中学”为主导，以程序性知识为主体，配以必要的陈述性知识和策略性知识，重点强化“如何做”，将必要知识点穿插于各个“做”的步骤中，边学习、边实践，同时将“课程思政”融入课程的培养目标，在实训教学中渗透理论的讲解，使所学到的知识能够融会贯通，让学生具有独立思考、将理论运用于实践的动手能力，成为从事智能网联汽车相关工作的高素质技能型专业人才。 本书内容通俗易懂，可作为职业院校新能源汽车技术、智能网联汽车技术、智能网联汽车工程技术等专业的教材，也可供从事本专业工作的工程技术人员参考。
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本书主要内容分为对人工智能与自动驾驶的基本认知、掌握Python 人工智能的基础应用、掌握机器学习技术的基础应用、掌握基于深度学习的计算机视觉技术应用、掌握基于深度学习的自然语言处理技术应用和掌握基于深度学习的语音处理技术应用6 个能力模块，并下设20 个任务。全书以“做中学”为主导，以程序性知识为主体，配以必要的陈述性知识和策略性知识，重点强化“如何做”，将必要知识点穿插于各个“做”的步骤中，边学习、边实践，同时将“课程思政”融入课程的培养目标，在实训教学中渗透理论的讲解，使所学到的知识能够融会贯通，让学生具有独立思考、将理论运用于实践的动手能力，成为从事智能网联汽车相关工作的高素质技能型专业人才。 本书内容通俗易懂，可作为职业院校新能源汽车技术、智能网联汽车技术、智能网联汽车工程技术等专业的教材，也可供从事本专业工作的工程技术人员参考。
前言
能力模块一
对人工智能与自动驾驶的基本认知 /001
任务一 调研分析人工智能技术 /001
任务二 调研分析人工智能关键技术 /015
任务三 调研分析人工智能技术在智能驾驶汽车中的应用 /027
能力模块二
掌握Python 人工智能的
基础应用 /034
任务一 认知Python 基础命令 /034
任务二 完成Python 网络爬虫实训 /048
任务三 完成Python 数据探索性分析实训 /057
能力模块三
掌握机器学习技术的基础应用 /071
任务一 完成基于k-means 的汽车产品聚类分析实训 /071
任务二 完成基于KNN 的人脸识别实训 /084
任务三 完成基于朴素贝叶斯算法的汽车行为预测实训 /095
能力模块四
掌握基于深度学习的计算机视觉技术应用 /103
任务一 调研分析计算机视觉技术 /103
任务二 完成OpenCV 与图像处理基础实训 /116
任务三 利用图像分类技术进行驾驶员状态识别 /127
任务四 利用OpenVINO 进行驾驶员动作
识别 /142
能力模块五
掌握基于深度学习的自然语言处理技术应用 /150
任务一 调研分析自然语言处理技术 /150
任务二 完成文本数据采集与预处理实训 /159
任务三 完成汽车评论文本分类实训 /167
能力模块六
掌握基于深度学习的语音处理技术应用 /176
任务一 调研分析语音识别技术 /176
任务二 认知和处理音频数据 /187
任务三 完成语音助手实训 /199
任务四 完成汽车警报识别实训 /208
参考文献 /219
