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  • [正版] 漫话人工智能 坂本真树老师带你轻松读懂人工智能 大中小学生课外阅读漫画解读人工智能AI历史现状未来chat G
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    • 作者: 刘冬著
    • 出版社: 化学工业出版社
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    • 作者: 刘冬著
    • 出版社:化学工业出版社
    • ISBN:9785352322621
    • 版权提供:化学工业出版社

             店铺公告

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    2.店铺无纸质均开具电子,请联系客服开具电子版

     


    内容介绍


    《漫话人工智能:坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众,旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题,也是读者想要了解的问题,如人工智能是什么时候出现的,人工智能会超-越人类吗,什么易导入人工智能,什么不易导入人工智,怎样从信息角度来学习人工智能,人工智能应用的领域有哪些等等。 本书语言通俗易懂,采用大量插画进行讲解,一一为读者解答了人工智能的问题,不论是对人工智能感兴趣的非专业人士,还是准备从事人工智能相关工作的学生,都能通过本书了解人工智能的方方面面。


    目录

    第1章 人工智能是什么?
    1.1 人工智能是什么时候出现的?002
    ● 人的智能?人工智能?003
    ● 图灵测试:哪个是人类?004
    ● 寂寞的人工智能?!006
    ● 人和人工智能的区别007
    ● 伴随着计算机发展009
    ● AI的历史:达特茅斯会议010
    ● AI的历史:排名靠前次人工智能热潮011
    ● AI的历史:第二次人工智能热潮013
    ● 现在,第三次人工智能热潮!015
    1.2 这是人工智能?016
    ● 人工智能与机器人的区别017
    ● 机器人研究?人工智能研究?019
    ● 人工智能需要身体吗?020
    ● 第1级人工智能023
    ● 第2级人工智能024
    ● 第3级人工智能026
    ● 第4级人工智能,专用人工智能027
    ● 第5级人工智能,通用人工智能028
    1.3 人工智能会超-越人类吗?030
    ● 奇点是什么?031
    ● 奇点:可怕?不可?032
    ● 如何实现通用人工智能?033
    ● AI导致人类灭亡的可能性有多大?034
    ● AI之下我们的未来会怎样改变呢?036
    ● 将来,哪些职业会消失?037
    ● 将来,哪些职业会留下来?039

    第2章 容易导入人工智能的事物和不容易导入人工智能的事物
    2.1 容易导入人工智能的事物042
    ● 可以导入网络上的任何信息043
    ● 0和1数字数据044
    ● 各种数据(语言、动画、音频)046
    ● 让计算机拥有视觉048
    ● 数码相机的演变049
    ● 像素提高,超过人类?!050
    ● 世界共享的数据051
    ● 图像识别的竞赛:ILSVRC052
    ● 让计算机拥有听觉054
    ● 使用两个麦克风的语音识别055
    ● 多个麦克风056
    ● 把语音转化成文字?058
    ● 声学模型和语言模型060
    2.2 不容易导入人工智能的事物 062
    ●“意思”很难懂…… 063
    ● 什么是语义网络? 064
    ● 不理解“意思”也能够做出回答? 065
    ● 什么是潜在语义分析? 067
    ● 为什么Torobo-kun 选择放弃 067
    ● 如果要变聪明,需要五感齐备吗? 069
    ● 人工智能的味觉是什么? 070
    ● 人工智能的嗅觉是什么? 070
    ● 将来会怎么处理气味?072
    ● 人工智能的触觉是什么?073
    ● 实现触觉真的很难!074

    第3章 人工智能是怎样从信息中学习的?
    3.1 什么是机器学习? 078
    ● 让机器设备(计算机)也能够学习! 079
    ● 什么是监督学习? 080
    ● 分类问题:判断垃圾邮件 082
    ● 回归问题:预测数值 084
    ● 寻找合适的线(函数)! 085
    ● 当心过度学习! 088
    ● 什么是无监督学习? 090
    ● 试着分组吧! 092
    ● k-means 分类方法 094
    ● 强化学习是“蜜糖”与“鞭子” 095
    3.2 什么是神经网络?097
    ● 大脑依靠神经元运作098
    ● 人工神经元的构造100
    ● 代表了重要度和信赖度的权重102
    ● 赫布定律103
    ● 什么是感知机?104
    ● 线性不可分!105
    ● BP算法(误差反向传播算法)106
    ● 为了减小误差,调整权重!108
    ● 增加层数:信息传递不到!110
    ● 支持向量机的优点是什么?110
    ● 权衡过度学习和泛化112
    3.3 深度学习有哪些厉害之处?113
    ● 深度学习成名的日子114
    ● 能够自己提取特征,厉害!115
    ● 4层以上的深度学习116
    ● 自编码的输入和输出是相同的!117
    ● 让输入与输出具有相同的意义118
    ● 或许和人越来越像?120
    ● 深度学习的方法120
    3.4 AI三大模型中的“遗传算法”是什么?124
    ●AI三大模型的方方面面125
    ● 以达尔文的进化论为基础125
    ● 遗传算法的使用方法126

    第4章 人工智能的应用实例
    4.1 人工智能的进化在“游戏”中的应用实例130
    ● 游戏AI 的进化历史130
    ●人类与AI 对战(国际象棋篇)132
    ●人类与AI 对战(日本象棋篇)133
    ●人类与AI 对战(围棋篇)134
    4.2 第三次AI热潮的导火索在“图像”领域的应用实例136
    ● 谷歌的猫136
    ● 图像识别的发展138
    ● 医疗领域的应用(庄野实验室)139
    ● 医疗领域的应用(恶性黑色素瘤的判别) 140
    ● 医疗领域的应用(癌症的检测)141
    ● 为了提高诊断的准确度142
    4.3 “自动驾驶AI”的实际应用143
    ● 自动到什么程度?143
    ● 为了实现自动驾驶145
    ● 自动驾驶的训练步骤146
    ● 为了掌握位置和情况147
    ● 事故的原因究竟是什么? 149
    4.4 “对话AI”的应用实例150
    ● 为了和计算机对话150
    ●“有知识”对话AI152
    ●“无知识”对话AI154
    ● 制造对话的三种技术155
    ● 为了自然的对话156
    4.5 “遗传算法”在“拟声拟态词”上的应用实例158
    ● 贴近人心的拟声拟态词158
    ● 生成拟声拟态词的系统159
    ● 拟声拟态词的生成160
    ● 在优化过程中要做些什么呢162
    4.6 AI在“艺术”领域的实践164
    ●AI在艺术方面的挑战(小说篇)164
    ●AI小说项目166
    ●AI在艺术方面的挑战(绘画篇)168
    ●AI在艺术方面的挑战(作曲篇)170

    结语171

    参考文献174

    索引176
    作者介绍


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    ★书中介绍了人工智能的方方面面,包括AI的历史、现状、未来、发展、工作原理、应用实例; ★通俗易懂的语言+轻松愉快的漫画,增加了阅读的趣味性; ★读者对象为普通大众,即使不熟悉专业词汇,没有专业背景,也能读懂本书; ★总之就是很有趣又能学到知识的一本书。
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