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  • 音像认识AI 人工智能如何赋能商业(原书第2版)(美)道格·罗斯
  • 正版
    • 作者: (美)道格·罗斯著 | (美)道格·罗斯编 | (美)道格·罗斯译 | (美)道格·罗斯绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-10-01
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    • 作者: (美)道格·罗斯著| (美)道格·罗斯编| (美)道格·罗斯译| (美)道格·罗斯绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:232
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111691778
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(美)道格·罗斯
    • 著:(美)道格·罗斯
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79.00
    • ISBN:9787111691778
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-10-01
    • 页数:232
    • 外部编号:1202509256
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序



    前言

    致谢

    部思考的机器:人工智能概述

    章什么是人工智能2

    1.1什么是智能3

    1.2测试机器的智能5

    1.3解决问题的一般方法7

    1.4强人工智能与弱人工智能10

    1.5人工智能规划12

    1.6学习胜过记忆14

    1.7本章小结16

    第2章机器学习的兴起18

    2.1机器学习的实际应用21

    2.2人工神经网络

    .感知机的兴衰26

    2.4大数据时代来临29

    2.5本章小结32

    第3章聚焦很好方法33

    3.1专家系统与机器学习33

    3.2监督学习与无监督学习35

    3.3误差反向传播37

    3.4回归分析39

    3.5本章小结41

    第4章通用人工智能应用42

    4.1智能机器人43

    4.2自然语言处理45

    4.3物联网47

    4.4本章小结48

    第5章让大数据插上人工智能的翅膀50

    5.1理解大数据的基本概念51

    5.2与数据科学家合作52

    5.3机器学习与数据挖掘的区别52

    5.4从数据挖掘到机器学习的飞跃53

    5.5采用正确的方法54

    5.6本章小结56

    第6章权衡你的选择58

    第二部分机器学习

    第7章什么是机器学习64

    7.1机器怎么学习68

    7.2处理数据70

    7.3应用机器学习技术73

    7.4学习的类型介绍75

    7.5本章小结78

    第8章机器学习的范式79

    8.1监督机器学习79

    8.2无监督机器学习82

    8.3半监督机器学习84

    8.4强化学习86

    8.5本章小结88

    第9章主流机器学习算法89

    9.1决策树93

    9.2k近邻算法95

    9.3k均值聚类98

    9.4回归分析101

    9.5朴素贝叶斯103

    9.6本章小结106

    0章机器学习算法应用107

    10.1利用算法模型拟合数据110

    10.2选择算法112

    10.3集成建模112

    10.4决定机器学范115

    10.5本章小结115

    1章几个建议117

    11.1开始提问117

    11.2不要混用训练数据和测试数据119

    11.3不要夸大模型的精度119

    11.4了解你的算法120

    11.5本章小结120

    第三部分人工神经网络

    2章什么是人工神经网络124

    12.1为什么与大脑类比126

    12.2只是另外一个惊人的算法126

    1.了解感知机128

    12.4采用sigmoid神经元131

    12.5添加偏置项133

    12.6本章小结134

    3章人工神经网络实战136

    13.1将数据输入神经网络136

    13.2隐藏层到底发生了什么138

    13.3理解激活函数141

    13.4添加权重144

    13.5添加偏置项145

    13.6本章小结146

    4章让神经网络开始学习147

    14.1从随机权重和随机偏置项开始148

    14.2让神经网络为错误买单:损失函数149

    14.3结合损失函数和梯度下降法150

    14.4利用反向传播纠正误差152

    14.5调优神经网络156

    14.6使用链式法则156

    14.7利用随机梯度下降法对训练集批处理158

    14.8本章小结159

    5章利用神经网络进行聚类和分类160

    15.1求解分类问题161

    15.2求解聚类问题163

    15.3本章小结165

    6章关键挑战166

    16.1获取足够多的高质量数据166

    16.2隔离训练数据与测试数据168

    16.3谨慎选择你的训练数据集168

    16.4采取探索的方法169

    16.5选择正确的工具解决问题169

    16.6本章小结169

    第四部分人工智能实践

    7章利用自然语言处理的威力172

    17.1利用自然语言理解技术从文本和语音中提取线索174

    17.2利用自然语言生成技术提供合理的反馈175

    17.3客户服务的自动化177

    17.4梳理主流的自然语言处理工具和资源179

    17.4.1自然语言理解工具180

    17.4.2自然语言生成工具181

    17.5本章小结183

    8章客户互动自动化184

    18.1选择自然语言技术186

    18.2梳理构建聊天机器人及虚拟代理的主流工具187

    18.3本章小结189

    9章提升基于数据的决策190

    19.1在自动化决策和基于直觉的决策中做出选择192

    19.2从物联网设备实时收集数据193

    19.3梳理自动化决策工具194

    19.4本章小结196

    第20章利用机器学习预测事件及结果197

    20.1机器学习是关于数据标记的技术198

    20.2看看机器学习能够做什么200

    20.2.1预测客户会购买什么200

    20.2.2在被问之前回答问题200

    20..让决策更好更快202

    20.2.4在商业中复制专业知识203

    20.3利用你的能力做好事而不是作恶:机器学习伦理204

    20.4梳理主流的机器学习工具206

    20.5本章小结208

    2章构建人工智能系统210

    21.1区分智能化和自动化212

    21.2在深度学习中增加层213

    21.3人工神经网络应用214

    21.3.1将优质客户分类215

    21.3.2商店布局216

    21.3.3分析及跟踪生物特征217

    21.4梳理主流深度学习工具218

    21.5本章小结220

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