本书内容重点介绍了人工智能系统管理与维护的全生命周期流程和典型工作任务，包括初识人工智能系统、人工智能系统基础运行环境搭建、人工智能系统开发环境搭建、人工智能系统模型数据处理、人工智能系统模型训练、人工智能系统模型评估与优化、人工智能系统整体测评、人工智能系统部署以及综合实战。
本书将人工智能伦理道德与人工智能技术深度融合，强化工程伦理教育；并紧密对接华为“1+X”智能计算平台应用开发职业技能等级证书要求，实现书证融通。
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前言
二维码索引
项目1 初识人工智能系统1
知识导航2
知识储备2
1.1 人工智能系统2
1.2 人工智能系统的典型构成4
1.3 人工智能系统管理与维护的主要工作过程6
视野拓展 深耕基础技术，开辟人工智能发展新空间9
项目小结10
项目2 人工智能系统基础运行环境搭建11
知识导航12
知识储备12
2.1 物理服务环境搭建与配置12
2.2 云服务环境搭建与配置18
2.3 VMware虚拟服务环境搭建与配置21
2.4 GPU环境配置31
2.5 运行环境异常检测及处理36
视野拓展 信息网络重构，激发人工智能发展活力38
技能实训 Ubuntu基本的文件操作39
考核评价40
项目小结41
项目3 人工智能系统开发环境搭建42
知识导航43
知识储备43
3.1 Anaconda 的安装与使用43
3.2 Python集成开发环境安装与使用52
3.3 TensorFlow的安装与测试56
3.4 开发环境异常检测及处理60
视野拓展 深化开放合作，共创人工智能发展生态62
技能实训 使用Anaconda管理虚拟环境62
考核评价64
项目小结65
项目4 人工智能系统模型数据处理66
知识导航67
知识储备67
4.1 数据获取67
4.2 数据清洗76
4.3 数据标注88
4.4 数据增强92
视野拓展 强化信息安全，构建人工智能可信空间100
技能实训 人工智能系统模型数据处理101
考核评价110
项目小结110
项目5 人工智能系统模型训练111
知识导航112
知识储备112
5.1 TensorFlow基本操作112
5.2 构建TensorFlow模型118
5.3 TensorFlow模型训练132
视野拓展 聚焦算法前沿，筑牢人工智能发展根基138
技能实训 人工智能系统模型训练138
考核评价147
项目小结147
项目6 人工智能系统模型评估与优化148
知识导航149
知识储备149
6.1 优化器与损失函数的使用149
6.2 防止过拟合和欠拟合154
视野拓展 数字化驱动，变革人工智能发展路径158
技能实训 人工智能系统模型评估与优化159
考核评价167
项目小结167
项目7 人工智能系统整体测评168
知识导航169
知识储备169
7.1 测评目标和原则169
7.2 测评方法171
视野拓展 自动化技术助力，推动人工智能发展新周期176
技能实训 人工智能系统测评177
考核评价184
项目小结184
项目8 人工智能系统部署185
知识导航186
知识储备186
8.1 物理服务环境下部署186
8.2 VMware虚拟服务环境下部署190
8.3 云服务环境下部署196
视野拓展 自主可控走深拓广，加速人工智能应用落地199
技能实训 Django项目创建与部署200
考核评价202
项目小结203
项目9 综合实战204
知识导航205
综合项目 人工智能模型应用与部署205
9.1 项目需求205
9.2 项目任务205
9.3 项目设计206
9.4 项目实现208
9.5 项目总结233
9.6 项目拓展234
视野拓展 蓄势能而待发，人工智能赋能千行百业235
考核评价236
项目小结236
参考文献237
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