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  • [正版]新书 图解人工智能 王东、马少平 人工智能-图解
  • 精美的图文故事、轻松愉快的小视频、丰富的
    • 作者: 王东、马少平著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 王东、马少平著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9787495175352
    • 版权提供:清华大学出版社

            铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货)。

      关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

     

     

     书名:  图解人工智能
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2023
     ISBN号:  9787302637127

    《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、最新研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求,全书以图片为主并辅以少量文字说明,每节配有“小清爱提问”在线视频,具有初等阅读能力的读者(包括中小学生)可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野;每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者(包括大学生和教师)自学提高。为配合课堂教学,全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者,本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。

    期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情!

    本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。版权所有,侵权必究。


    王东,英国爱丁堡大学博士,清华大学副研究员,清华人工智能研究院听觉研究中心副主任,亚太信息与信号处理联盟杰出讲师,在人工智能、语音信息处理等方面发表学术论文150余篇,获最佳论文奖四次,出版《人工智能》《机器学习导论》等著作,主持多项国家自然科学基金项目,研究成果获北京市科技进步二等奖。王东老师发起的“AI光影社”致力于人工智能科普工作,与中国人工智能学会联合制作AI科普短视频100余期,为国家的人工智能战略做出了贡献。

    马少平,清华大学计算机系教授,博世知识表示与推理冠名教授,现任清华大学“天工”智能计算研究院常务副院长,人工智能研究院信息 获取研究中心主任,中国人工智能学会副监事长,中国中文信息学会副理事长,长期从事智能信息处理工作,在信息检索、推荐系统方面 取得了优秀成果。同时,马少平教授从事人工智能导论的教学工作长达20多年,在人工智能教育领域有丰富经验。

    《图解人工智能》是一本既介绍人工智能的基本概念、原理,又介绍应用和前沿发展,不断更新,而且图片精美、语言简洁生动、配套资源丰富的书。本书旨在帮助读者养成人工智能的基础素养,把人工智能的知识基础像讲故事一样呈现给读者,使读者更好地理解人工智能,为未来的学习和研究、应用奠定坚实的基础,避免直接学习具体的人工智能技术可能遇到的困难和混淆。本书的两位主编均来自清华大学,多年从事人工智能研究和教学工作,在人工智能领域颇具口碑,并热爱人工智能的科普工作。作者还创立了“AI光影社”学习社区,即时更新人工智能的最新成果,使本书成为具有成长性、互动性的人工智能学习资料,适合作为终生学习的基础性书籍。本书采用四色印刷,图文设计精美,精装,内文采用FSC森林认证纸张,阅读舒适,有利于激发读者的阅读兴趣。

     

    人工智能概述


    1 什么是人工智能

    2 人类智能

    3 人类的智能是如何产生的

    4 人工智能的起源

    5 图灵:人工智能之父

    6 达特茅斯会议

    7 人工智能的发展历程

    8 让人惊讶的 AI

    9 人工智能的风险



    第二篇人工智能基础

    10 基于知识的人工智能

    11 基于学习的人工智能

    12 机器学习基本流程

    13 学习方法

    14 学习策略☆

    15 人工神经元网络

    16 典型网络结构

    17 深度学习☆

    18 深度学习前沿☆

    19 深度学习面临的挑战



    第三篇人工智能应用

    20 人脸识别

    21 车牌识别

    22 AI美颜

    23 AI绘画大师

    24 AI鉴伪

    25 语音识别 56

    26 声纹识别 58 2

    27 语音合成 60 4

    28 机器作家 62 6

    29 人工智能诗人 64 8

    30 机器翻译 66 10

    31 围棋国手 68 12

    32 AI游戏 70 14

    33 扫地机器人 72 16

    34 搜索引擎 74 18

    35 商品推荐 76


    第四篇人工智能前沿 

    36 破解蛋白质结构之谜 79 23

    37 重构材料微观三维结构 81 25

    38 预测化学反应类别 83 29

    39 生物拟态证据 85 31

    40 听声辨位 87 33

    41 检测炭疽芽孢 89 35

    42 太空探索 91 37

    43 AI谱曲 93 39

    44 和数学家做朋友 95 43

    45 机器做梦 97

    46 天文学家的助手 99

    47 预测新冠病毒传染性 101

    48 开发癌症疫苗 103 46

    49 AI增强显微镜 105 

    50 走向未来 107 50

     

    54参考文献 109 





     


     

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