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  • AI应用落地之道 (日)野村直之 著 孔毅珺 译 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: (日)野村直之著 | | 孔毅珺译
    • 出版社: 中国人民大学出版社
    • 出版时间:2020-04-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: (日)野村直之著| 孔毅珺译
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 出版时间:2020-04-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-04-01
    • 字数:174000
    • 页数:243
    • 开本:32开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787300278643
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国人民大学出版社

    AI应用落地之道

    作  者:(日)野村直之 著 孔毅珺 译
    定  价:69
    出 版 社:中国人民大学出版社
    出版日期:2020年04月01日
    页  数:243
    装  帧:平装
    ISBN:9787300278643
    主编推荐

    内容简介

    从AI核心技术、样本数据提取到业务流程构建、人才培养机制
    MIT人工智能研究所客座研究员、日本人工智能专家全流程指导
    帮助企业实现AI技术的落实应用,指导个人从知识劳动人才向智能劳动人才转变
    当人们听说“AI的进化将剥夺人类的就业机会”时,出于对机器的担忧和反感,他们就会产生逆反心理,从而造成对AI能力的过高预估;另一方面,当这种过高的期待没有实现时,人们就会产生对AI的全面否定,如“AI什么也干不了”“到头来还不是一无是处、毫无意义”。我们该如何澄清关于AI的各种误解,使企业能够从容自如地使用AI?
    本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中,他针对已经参与或即将参与AI系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用AI系统需要掌握的要点。
    ·AI的现状。目前的AI都是辅助性工具,“强AI”还无法在21世纪内null

    作者简介

    精彩内容

         本章将会总结目前以深度学习为代表的AI的大致情况,并对其已具有和尚未具有的能力进行归纳。 如本书引言所述,目前的AI作为一种辅助性工具,主要在图像、声音识别方面具有很强的实用性,而且发展迅速。我们可以预见,AI今后将与人类一样拥有视觉、听觉和读写能力,并被广泛地应用到各个行业,取代人类完成一部分工作,很终在提升生产效率、创造社会财富和缓解劳动力不足方面发挥价值。 遗憾的是,目前大众对于AI还存在很多认识上的误区。比如,过度关注需要几十年或几百年才能实现的“强AI”以及具有和人类同等知性的“通用AI”,并将它们与目前作为辅助性工具应用在商业领域的局部AI混淆。虽然后者在当前更为重要,但相关的讨论,比如怎样将目前已经成熟的AI技术应用于短期的企业战略规划,如何用AI重构业务流程、提高生产效率等话题,却很少听到。 事null

    目录
    章当今AI的功能与局限
    关于AI常见的误解//2
    利用大数据的围棋AI//5
    如何有效运用“幼儿智能”//6
    思考能够使用图像识别技术的商业领域//7
    深度学习是“原始数据计算”//9
    通过三个数轴对AI进行分类//12
    深度学习是如何提取特征的//14
    “模式识别”:AI的眼睛和耳朵//17
    使用深度学习的机器翻译能够获得压倒性胜利的原因//20
    “强AI”的出现至少要到22世纪吗//26
    指数函数的恐怖//28
    知识量的增加至多是二次曲线级//30
    充分运用深度学习的必要性//34
    深度学习与其他方式的结合也很有价值//36
    第2章使用深度学习的基本流程
    在AI应用中不可或缺的目标设定//40
    分享评测数据使其可以共用//42
    作为精度指标的“精确率”和“召回率”//44
    作为前提的正确结果不止一个//46
    不同场景中对精确率和召回率的重视程度不同//47
    业余和专业所需的精度是不同的//49
    深度学习的准确性评估测试非常简单//51
    能准备反映共同特征和多样性差异的训练数据//53
    使用开发环境进行数据学习的流程//55
    注意过度拟合//59
    第3章目标精度的实际评估和利用
    从危险驾驶分类中了解自动驾驶的问题//66
    AI给生产力带来的提升效果//71
    交通标志与AI的匹配和RFID化也是必要的//73
    精度目标的设定和预算是“鸡与蛋”的问题//79
    自动驾驶需要用各种观点进行综合评估//81
    特斯拉汽车为何发生车祸//82
    结合预期值评估服务质量非常重要//85
    设计业务流程时的混淆矩阵很重要//89
    用附有概率值的判定结果将分支条件精细化//93
    根据置信度对处理结果进行场景分类//96
    为每个样本或医疗机构设置最佳精度//98
    对AI纠错的意义//101
    如何评估聊天机器人的准确性//103
    用“对话成立度”对精度进行定量评估//107
    参考信息技术架构库改善业务流程//109
    让AI学习特殊情况下的数据//112
    第4章AI部署的实例
    企业的数字化//116
    将AIAPI化后公开//118
    AI部署的战略以及企业内部体制//120
    制作样本数据时的注意点//125
    标注人员进行的标注工作//127
    增加相互之间只有少许差异的样本数据//129
    深度学习的引入需要耐心//132
    描绘实际运行整体系统的结构//135
    GPU的挑选:目前NVIDIA是唯一选择//138
    硬件的选择:性能要超过十几年前最先进的超级计算机//142
    主内存要注意主内存容量//143
    GPU云服务也是一种选择//151
    深度学习的机制是多种多样的//154
    主流深度学习框架的特点和选择//156
    多种类型的网络结构该如何进行选择//160
    编程语言几乎只有Python一种选择//160
    利用现成AI资源的意识//162
    将完成后的AI应用程序化、API化//164
    将API向世界公开//166
    争取各种安全措施保护隐私//167
    以眼还眼,以AI对AI//169
    保护AI开发企业的防盗版措施//171
    主动公开部分源代码的交付方法//173
    第5章AI部署人才应具备的技能
    用户企业如何获得AI人才//177
    用户企业的管理人员应掌握的心得//178
    AI时代需要我们具备福尔摩斯般的思考能力//179
    AI人员所需的资格和专业领域//180
    旧知识可能成为绊脚石//183
    样本数据的准备成为开发工作的核心//184
    在API经济中擅长混聚开发的人才更重要//186
    AI人员的沟通能力不可或缺//187
    知识会迅速过时//189
    从知识劳动到智能劳动//191
    知识将可以无偿获得//193
    思考人类与AI的角色分担//196
    即使没有大数据,人类也可以相对准确地推断//199
    实现不同专家合作的“配对需求开发”//203
    推动AI项目的关键人才//205
    熟练工艺移植给AI后的产业空心化对策//208
    第6章将AI用于商业用途时需注意的问题
    大数据越来越重要//213
    利用AI防止人类被数据牵制//214
    AI的知识获取瓶颈//216
    数据准备和增值更要活用AI//219
    准备和收集样本数据时的要点//222
    AI在日本的应用前景广阔//224
    与人类相同的服务员AI会出现吗//226
    人文和哲学对于AI研究人员来说非常重要//230
    基本收入制度无法解决问题//233
    将AGI作为工具使用//234
    结语//237

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