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  • 醉染图书AI应用落地之道9787300278643
  • 正版全新
    • 作者: (日)野村直之著 | (日)野村直之编 | (日)野村直之译 | (日)野村直之绘
    • 出版社: 中国人民大学出版社
    • 出版时间:2020-04-01
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    • 作者: (日)野村直之著| (日)野村直之编| (日)野村直之译| (日)野村直之绘
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:174000
    • 页数:243
    • 开本:32开
    • ISBN:9787300278643
    • 版权提供:中国人民大学出版社
    • 作者:(日)野村直之
    • 著:(日)野村直之
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787300278643
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-04-01
    • 页数:243
    • 外部编号:1202052259
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    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//34

    深度学习与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“准确率”和“召回率”//44

    作为前提的正确结果不止一个//46

    不同场景中对准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

    深度学习的准确评估测试很好简单//51

    能准备映同特征和多样差异的训练数据//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RF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很好重要//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很好精度//98

    对AI纠错的意义//101

    如何评估聊天机器人的准确//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NVIA是专享选择//138

    硬件的选择:能要超过十几年前优选的不错计算机//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研究人员来说很好重要//0

    基本收入制度无法解决问题//

    将AGI作为工具使用//4

    结语//

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