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人工智慧:8堂一點就通的基礎活用課

人工智慧:8堂一點就通的基礎活用課

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訂購需時10-14天
9789864347421
胡昭民,吳燦銘
博碩
2021年3月26日
127.00  元
HK$ 107.95  






ISBN:9789864347421
  • 規格:平裝 / 240頁 / 17 x 23 x 1.24 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


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      人工智慧是以電腦科學、生物學、心理學、語言學、數學、工程學為基礎的科學,由於記憶儲存容量與高速運算能力的發展,人工智慧未來一定會發展出各種不可思議的能力。現今AI的應用領域也愈來愈廣泛,特別是在電腦硬體技術的高速變革,也因而為這個時代的經濟發展提供了一種全新的能量。本書的寫作思維是以入門者的角度出發,跟著本書所安排的章節架構,來學會許多AI的知識點、原理與應用。



      ?人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類。

      ?遊戲AI的基本模式、遊戲AI演算法、實戰五子棋AI演算法。

      ?雲端運算、雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google的AI雲端服務、邊緣運算與AI、物聯網的未來。

      ?大數據相關技術、從大數據到人工智慧。

      ?機器學習的定義、機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器-TensorFlow。

      ?電腦視覺:圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療。

      ?智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P網路借貸。

      ?類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路(CNN)、遞迴神經網路(RNN)。

      ?語音辨識、自然語言、影像辨識。

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    |CHAPTER 1|人工智慧的黃金入門課程

    1-1 認識人工智慧

    1-1-1 人工智慧的應用

    1-1-2 機器人與工業4.0

    1-2 人工智慧發展史

    1-2-1 啟萌期(1950~1965)

    1-2-2 發展期(1980~1999)

    1-2-3 成長期(2000~2020)

    1-3 人工智慧的種類

    1-3-1 弱人工智慧(Weak AI)

    1-3-2 強人工智慧(Strong AI)



    |CHAPTER 2|從電玩遊戲設計進入AI的奇幻世界

    2-1 遊戲AI的基本模式

    2-1-1 以規則為基礎

    2-1-2 以目標為基礎

    2-1-3 以代理人為基礎

    2-1-4 以人工生命為基礎

    2-2 遊戲生手必學的AI演算法

    2-2-1 基因演算法

    2-2-2 模糊邏輯演算法

    2-2-3 類神經網路演算法

    2-2-4 有限狀態機

    2-2-5 決策樹演算法

    2-2-6 電腦鼠走迷宮演算法

    2-2-7 八皇后演算法

    2-2-8 Dijkstra 與A* 演算法

    2-2-9 矩陣演算法

    2-3 實戰五子棋AI演算法

    2-3-1 獲勝組合

    2-3-2 獲勝表的建立

    2-3-3 計算棋格獲勝分數



    |CHAPTER 3|雲端運算與物聯網的AI智慧攻略

    3-1 雲端運算簡介

    3-1-1 雲端運算與雲端服務

    3-2 認識雲端運算技術

    3-2-1 分散式運算

    3-2-2 虛擬化技術

    3-3 雲端運算服務模式

    3-3-1 軟體即服務(SaaS)

    3-3-2 平台即服務(PaaS)

    3-3-3 基礎架構即服務(IaaS)

    3-4 雲端運算的部署模式

    3-4-1 公有雲

    3-4-2 私有雲

    3-4-3 社群雲

    3-4-4 混合雲

    3-5 Google的AI雲端服務

    3-5-1 Gmail 與自動過濾垃圾郵件

    3-5-2 Google 相簿的智慧編修功能

    3-5-3 雲端硬碟的智慧選檔功能

    3-5-4 Google 文件的智慧撰寫功能

    3-6 邊緣運算與AI的不解情緣

    3-6-1 認識邊緣運算

    3-6-2 無人機與多人電競遊戲

    3-7 智慧物聯網的未來

    3-7-1 物聯網(IOT)簡介

    3-7-2 物聯網的架構

    3-7-3 智慧物聯網(AIoT)與電子商務



    |CHAPTER 4|大數據與AI的贏家必勝工作術

    4-1 大數據簡介

    4-1-1 資料科學與大數據

    4-1-2 大數據的特性

    4-1-3 資料倉儲

    4-1-4 資料探勘

    4-2 大數據相關技術─Hadoop與Spark

    4-2-1 Hadoop

    4-2-2 Spark

    4-3 從大數據到人工智慧

    4-3-1 智慧叫車服務

    4-3-2 智慧精準行銷

    4-3-3 英雄聯盟

    4-3-4 提升消費者購物體驗



    |CHAPTER 5|一次弄懂機器學習的AI私房祕技

    5-1 機器學習簡介

    5-1-1 機器學習的定義

    5-1-2 機器「看」貓

    5-2 機器學習的種類

    5-2-1 監督式學習

    5-2-2 半監督式學習

    5-2-3 非監督式學習

    5-2-4 增強式學習

    5-3 機器學習的步驟

    5-3-1 收集資料

    5-3-2 清理與準備資料

    5-3-3 特徵萃取

    5-3-4 模型選取

    5-3-5 訓練與評估模型

    5-3-6 實施模型



    |CHAPTER 6|機器學習的AI創新搶錢商機

    6-1 機器學習的超級利器-TensorFlow

    6-1-1 YouTube 推薦影片

    6-2 電腦視覺

    6-2-1 圖像辨識

    6-2-2 人臉辨識

    6-2-3 智慧美妝

    6-2-4 智慧醫療

    6-3 智慧零售

    6-4 智慧金融科技

    6-4-1 智慧欺詐檢測

    6-4-2 智慧理財機器人

    6-4-3 P2P 網路借貸



    |Chapter 7|玩轉深度學習的AI解析祕笈

    7-1 認識深度學習

    7-1-1 解析大腦結構

    7-1-2 類神經網路簡介

    7-1-3 類神經網架構

    7-1-4 手寫數字辨識系統

    7-2 常見神經網路簡介

    7-2-1 卷積神經網路(CNN)

    7-2-2 遞迴神經網路(RNN)



    |CHAPTER 8|深度學習的AI創意吸睛應用實務

    8-1 語音辨識

    8-1-1 語音辨識

    8-1-2 智慧語音助理

    8-2 自然語言

    8-2-1 Google BERT

    8-2-2 HTC 的T-BERT

    8-2-3 聊天機器人

    8-3 影像辨識

    8-3-1 自駕車

    8-3-2 智慧無人商店



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