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AI必修課:日本情感研究權威的人工智慧秒懂攻略

AI必修課:日本情感研究權威的人工智慧秒懂攻略

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9789578799455
?本真樹
陳朕疆
世茂
2018年10月03日
100.00  元
HK$ 85
省下 $15
 
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ISBN:9789578799455
  • 叢書系列:科學視界
  • 規格:平裝 / 192頁 / 14.8 x 21 x 1.21 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    科學視界


  • >

















      NHK、全球財經衛星、朝日新聞爭相邀請

      日本AI情感研究第一人

      亞馬遜網友熱烈贊同,讀懂AI的第一本書




      人工智慧來了!

      AlphaGo在棋盤上打敗人類、蘇菲亞成為沙國公民…

      未來,AI還會造成什麼樣的影響?

      準備好迎接人造智慧的時代了嗎?



      本書適合想了解AI,但似懂非懂,覺得相關知識很難的讀者,能為學生建立基礎概念,提前職涯規劃,也能讓社會人士速修最新知識,領先時代潮流。



      日本AI情感研究第一人、第一位分析AlphaGo及AI情感的研究者?本真樹教授,

      手把手帶你了解AI!



      本書重點:

      ★人工智慧(AI)到底是什麼?漫畫插圖一次看懂!

      ★AI≠機器人!人工智慧與機器人的關係,就像大腦和身體

      ★AI也有分等級,你身邊的冰箱、冷氣可能就是AI!

      ★根據摩爾定律,電腦將在2045年超越人腦!

      ★哪些工作會在未來消失,哪些工作不會被AI取代?

      ★課外補充、求職先修、職場加分必讀!



      立刻了解AI發展史、現況,掌握未來趨勢!

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    第一章 人工智慧是什麼?

    1.1 人工智慧何時誕生?

    ●人的智慧?人工智慧?

    ●哪一邊是人呢?圖靈測試

    ●看起來有點孤單的人工智慧?

    ●人類和人工智慧的差異

    ●與電腦性能一起發展

    ●AI的歷史<達特茅斯會議>

    ●AI的歷史<第一次AI熱潮>

    ●AI的歷史<第二次AI熱潮>

    ●現在進行式<第三次AI熱潮>!



    1.2 這就是人工智慧?

    ●人工智慧和機器人的差異

    ●機器人研究?人工智慧研究?

    ●人工智慧是否需要身體?

    ●第一級人工智慧

    ●第二級人工智慧

    ●第三級人工智慧

    ●第四級人工智慧、特化型人工智慧

    ●第五級人工智慧、泛用人工智慧



    1.3 人工智慧會超越人類嗎?

    ●「科技奇點」是什麼?

    ●科技奇點值得擔憂嗎?

    ●怎麼製作泛用人工智慧?

    ●人類是否有可能因AI而滅亡?

    ●AI會改變人類的未來嗎?

    ●未來可能消失的工作?

    ●未來可能留下的工作?



    第二章 人工智慧擅長與不擅長處理的事

    2.1 人工智慧擅長處理的事

    ●擅長處理Web資訊

    ●0與1組成的數位資料

    ●電腦資料(語言、影片、聲音)

    ●以電腦處理視覺資訊

    ●數位相機的進化

    ●提高解析度,相機可以超越人眼嗎?

    ●世界共通的資料

    ●圖像識別競賽ILSVRC

    ●電腦處理聽覺資訊

    ●使用兩個麥克風的聲音辨識

    ●使用多個麥克風的「麥克風陣列」

    ●如何將聲音轉換成文字?

    ●聲音模型、語言模型



    2.2 人工智慧不擅長處理的事

    ●事物的意義難以理解

    ●語意網路是什麼?

    ●就算不懂問題的意義仍可回答?

    ●潛在語義分析是什麼?

    ●東Robo君放棄的理由

    ●為了變聰明,五感是必要條件?

    ●對人工智慧來說,什麼是味覺?

    ●對人工智慧來說,什麼是嗅覺?

    ●氣味在未來有哪些相關發展?

    ●對人工智慧來說,什麼是觸覺?

    ●實現觸覺很困難!



    第三章 人工智慧如何從資訊中學習?

    3.1 機器學習是什麼?

    ●想要教機器(電腦)如何「學習」!

    ●監督式學習

    ●分類問題<判斷垃圾郵件>

    ●回歸問題<預測數值>

    ●找出適當的直線(函數)!

    ●過度學習

    ●什麼是非監督式學習?

    ●把資料分成數個群集吧!

    ●k-means分類法

    ●強化學習是講賞與懲罰



    3.2 類神經網路是什麼?

    ●神經元建構的腦

    ●人工神經元的結構

    ●權重代表重要度與信賴度

    ●赫布理論

    ●什麼是感知器?

    ●線性不可分的問題

    ●Backpropagation(誤差反向傳播法)

    ●為了讓誤差變小,需要調整權重!

    ●增加層數後…誤差反而傳不過去?

    ●支援向量機的優點是什麼?

    ●過度學習的避免與泛化能力不能兩者兼得



    3.3 Deep Learning厲害在哪裡?

    ●Deep Learning出名之日

    ●電腦自動尋找特徵量!

    ●Deep Learning可以到四層以上

    ●自動編碼器的輸入與輸出相同?

    ●輸入與輸出相同所代表的意義

    ●更接近人類的方式

    ●Deep Learning方法



    3.4 AI三大家之一的「遺傳演算法」是什麼?

    ●AI三大家的各種面向

    ●達爾文演化論的啟發

    ●遺傳演算法的使用方式



    第四章 人工智慧的應用

    4.1 從「遊戲」應用看人工智慧

    ●遊戲AI進化史

    ●人類 vs AI ∼西洋棋篇∼

    ●人類 vs AI ∼將棋篇∼

    ●人類 vs AI ∼圍棋篇∼



    4.2 「影像」應用,引發第三次AI熱潮

    ●Google的貓識別

    ●影像辨識的進化

    ●醫療上的應用(庄野研究室)

    ●醫療上的應用(黑色素瘤的判別)

    ●醫療上的應用(癌症診斷)

    ●提升診斷精確度



    4.3 熱門話題「自動駕駛AI」應用

    ●自動化達成的程度?

    ●為實現自動駕駛必須做到哪些事?

    ●訓練自動駕駛的步驟

    ●如何判斷位置與狀況

    ●發生交通事故,如何釐清事故原因?



    4.4 「對話AI」應用實例

    ●如何讓電腦與人對話?

    ●「有知識的」對話AI

    ●「沒有知識的」對話AI

    ●編寫對話的三種技術

    ●如何使機器進行自然對話?

    4.5 遺傳演算法的「擬聲詞」應用實例

    ●傳遞人類感受的擬聲詞

    ●擬聲詞生成系統

    ●生成擬聲詞的步驟

    ●執行最適化過程

    ●擬聲詞生成系統的內部機制

    ●擬聲詞的生成



    4.6 AI的「藝術」應用實例

    ●AI在藝術方面的挑戰∼小說篇∼

    ●AI小說計畫

    ●AI在藝術方面的挑戰∼繪畫篇∼

    ●AI在藝術方面的挑戰∼作曲篇∼



    結語

    參考文獻

    索引

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    前言



      近幾年來,市面上出現了許多與人工智慧相關的書籍,銷量都不錯,使人工智慧相關的知識似乎早已普及於我們的世界。這時候才要寫一本人工智慧的書會不會稍嫌太遲呢?因此,我並沒有很積極地想要寫一本給大眾閱讀人工智慧相關書籍。就在此時,曾因其他企劃案而請我寫過書的歐姆社向我提案,「既然?本老師是人工智慧學會的學會期刊編輯委員,要不要試著寫一本講人工智慧,且有著?本老師風格的書呢?」我不太會拒絕別人的請求(當然,如果是現實上不可做到的事我還是會拒絕),反而常把這想成是上天賜給我的機會,便心懷感激地接下了這個工作。



      被人要求寫出「有我的風格人工智慧相關書籍」,於是我一開始先翻出得到2014年度人工智慧學會論文獎兩篇論文:《判斷不同擬聲詞造成人們印象中各種細微差異的系統》(人工智慧學會期刊29卷1號)與《符合使用者感性印象的擬聲詞系統之創造》(人工智慧學會期刊30卷1號),想以這兩篇論文為基礎試著寫寫看。但我發現這樣寫出來的內容太過艱深,故試著調整,從原來的專業書風格,改為入門書風格。



      由於從前我讀的都是人工智慧的專業書籍,藉著這次機會,我開始尋找一些市面上的入門書籍,並試著閱讀這些書。經過搜尋,我產生了一種感覺:「這些原本應該要寫得簡單易懂的入門書,對一般人來說,想必還是很難看得懂吧」。事實上,一般人對AI人工智慧本來就有著「很困難」的印象,大概很少有人會想去弄懂人工智慧是怎麼回事。因此,我便抱著想要寫出有趣內容的想法,寫出了這本書。



      本書的目標,是讓完全不懂人工智慧的人,也能夠輕鬆讀懂本書的內容。譬如說要開始思考未來方向的高中生、大學念文組科系卻對人工智慧有點興趣的人、大學是理工科系且準備要朝資訊工程方面發展的人、無法無視人工智慧存在的企業員工和主管、在人工智慧應用漸廣趨勢下為孩子未來前途擔心的家長、想要繼續打拼永不退休的老人等,無論男女老少都可以閱讀的一本書。



      雖然我的目標是要寫出一本可以輕鬆閱讀人工智慧相關書籍,但在提到深度學習此時還是不免會提到技術相關的話題,因此本書第三章可能較有難度。不過就算是入門書,關於深度學習部分的內容都會顯得特別難。我抱著這樣的擔憂,並將寫完的原稿交給日本歐姆社,沒想到加上了簡單易懂的插畫,卻搖身一變成為輕鬆有趣的內容,真的是非常感謝各位編輯與插畫家。



      進入校稿階段時,我邀請當年度以深度學習為題,完成畢業論文的川?卓也同學試閱,請他指出是否哪個部分不易懂,或者哪裡有問題。剛寫完畢業論文之際,畢業生通常只想儘快進入人生下個階段。在這樣的心情下,川?卓也同學仍願意仔細閱讀,協助校稿,實在相當感謝。



      最後,在許多人的幫助之下,這本書才得以完成。在此要感謝推動這項短期企劃的各位歐姆社書籍編輯部人員,以及為這本書繪製精美插畫的Office sawa澤田小姐。



      我期望能透過本書,讓更多人能夠瞭解人工智慧是怎麼一回事。

      2017年三月

      ?本真樹




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