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圖說(shuō)人工智能

出版社：北京理工大學(xué)出版社出版時(shí)間：2020-07-01
開本： 24cm 頁(yè)數(shù)： 160頁(yè)
中 圖 價(jià):¥24.8(3.6折) 定價(jià)  ¥69.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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圖說(shuō)人工智能 版權(quán)信息

圖說(shuō)人工智能 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書以經(jīng)典的人工智能知識(shí)點(diǎn)為整體大綱, 以圖示化的方式來(lái)闡述經(jīng)典概念與原理, 以便初學(xué)者能快速理解和了解人工智能。全書采用知識(shí)小百科、小故事、小游戲等多種形式, 介紹了分類算法、回歸算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能的基本算法與模型, 大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等前沿技術(shù), 還介紹了人工智能在藝術(shù)、醫(yī)療、對(duì)話機(jī)器人等方面的應(yīng)用。

圖說(shuō)人工智能 目錄

第1章 分類算法：知人識(shí)物
1．1 分類
1．2 特征
1．3 標(biāo)簽
1．4 向量
1．5 向量之間的距離
1．6 分類幾何意義
1．7 K*近鄰算法

第2章 回歸：如何分析趨勢(shì)
2．1 回歸問題
2．2 回歸算法的模型和訓(xùn)練過(guò)程
2．3 百科應(yīng)用：現(xiàn)代曹沖稱象
2．4 百科應(yīng)用：超級(jí)去噪
2．5 小結(jié)

第3章 聚類：機(jī)器學(xué)習(xí)的藍(lán)海
3．1 聚類問題
3．2 什么是隱藏屬性
3．3 概率依賴關(guān)系和概率圖
3．4 K均值
3．5 層次聚類
3．6 混合模型
3．7 訓(xùn)練預(yù)測(cè)過(guò)程
3．8 物種聚類
3．9 圖像聚類
3．10 小結(jié)

第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通用機(jī)器學(xué)習(xí)
4．1 感知機(jī)
4．2 激活函數(shù)
4．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．4 輸入層、隱藏層、輸出層
4．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練與應(yīng)用
4．6 梯度下降法

第5章 深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．1 圖像在計(jì)算機(jī)中的表示
5．2 圖像不變性
5．3 深度學(xué)習(xí)
5．4 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系
5．5 CNN與RNN模型
5．6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．7 池化
5．8 ImageNet
5．9 物體檢測(cè)
5．10 人臉識(shí)別
5．11 自動(dòng)駕駛汽車
5．12 GPU

第6章 深度學(xué)習(xí)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6．1 循環(huán)與記憶
6．2 記憶與向量
6．3 長(zhǎng)短期記憶
6．4 未來(lái)的悖論與雙向網(wǎng)絡(luò)
6．5 編碼解碼結(jié)構(gòu)
6．6 什么是注意力機(jī)制
6．7 指數(shù)與訓(xùn)練難題
6．8 文本向量
6．9 文本順序
6．10 聲音識(shí)別
6．11 文本生成
6．12 小結(jié)

第7章 大數(shù)據(jù)技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)的根基
7．1 大數(shù)據(jù)
7．2 摩爾定律失效
7．3 分布式計(jì)算
7．4 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)
7．5 搜索引擎
7．6 推薦系統(tǒng)
7．7 云計(jì)算與人工智能

第8章 人工智能前沿：增強(qiáng)學(xué)習(xí)
8．1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)
8．2 Q-learning算法
8．3 深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)
8．4 游戲中的人工智能

第9章 人工智能的探索：科學(xué)與藝術(shù)
9．1 什么是藝術(shù)
9．2 如何美顏
9．3 人工智能作畫
9．4 寫詩(shī)風(fēng)格遷移
9．5 小結(jié)

第10章 人工智能應(yīng)用：對(duì)話機(jī)器人
10．1 對(duì)話機(jī)器人
10．2 對(duì)話模板
10．3 信息檢索
10．4 Seq2Seq模型
10．5 文本在計(jì)算機(jī)中的表示
10．6 TF-IDF
10．7 情感分析

第11章 人工智能展望：智能醫(yī)療
11．1 現(xiàn)代化醫(yī)院
11．2 物理透視與化學(xué)檢驗(yàn)
11．3 疾病與基因
11．4 機(jī)器人圖像診斷
11．5 機(jī)器人分析基因
11．6 小結(jié)
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圖說(shuō)人工智能 作者簡(jiǎn)介

智AI兄弟是由從事人工智能的研究者和工程師組成的小組，二人均是人工智能行業(yè)的從業(yè)者，有著豐富的理論和工程經(jīng)驗(yàn)，善于將抽象和專業(yè)的知識(shí)通過(guò)簡(jiǎn)單又形象的方式進(jìn)行闡釋，同時(shí)對(duì)普及人工智能知識(shí)充滿熱情與興趣，已出版青少年科普?qǐng)D書《人工智能大冒險(xiǎn)》。高彥杰，人工智能工程師，就職于微軟公司，從事深度學(xué)習(xí)等人工智能相關(guān)工作，已發(fā)表多篇論文、獲得多項(xiàng)專利，并已出版多部人工智能與大數(shù)據(jù)相關(guān)的專著。于子葉，中國(guó)科學(xué)院理學(xué)博士，從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與數(shù)值模型科研工作，已發(fā)表多篇與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的論文。

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