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人工智慧

  • 作者:王東//利節//許莎
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302531876
  • 出版日期:2019/10/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:158
人民幣:RMB 39 元      售價:
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內容大鋼
    本書向讀者介紹當代人工智慧技術的入門知識,特別是以深度學習為代表的機器學習方法。本書主要內容包括人工智慧在模擬人類視覺、聽覺、語言、行為、思維五個方面的最新進展,覆蓋了當前人工智慧應用最廣泛的幾個領域,包括人臉識別、語音識別、聲紋識別、自然語言理解、機器人設計等。
    本書介紹的很多演算法都需要動手實踐才能有更好的理解。讀者可以下載本書的實驗套件,邊學邊做,才能真正領略人工智慧的神奇與瑰麗。
    本書是一本科普著作,沒有複雜的數學公式,適用於任何對人工智慧技術感興趣的讀者。書中提到的每項關鍵技術都提供了參考文獻,有志於深入理解人工智慧演算法的讀者可以按圖索驥,深入鑽研。

作者介紹
王東//利節//許莎

目錄
第1章  神奇的人工智慧
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  人工智慧簡史
    1.2.1  數理邏輯:人工智慧的前期積累
    1.2.2  圖靈:人工智慧的真正創始人
    1.2.3  達特茅斯會議:AI的開端
    1.2.4  人工智慧的三起兩落
  1.3  機器學習:現代人工智慧的靈魂
    1.3.1  什麼是機器學習
    1.3.2  機器學習發展史
    1.3.3  機器學習的基本框架
  1.4  讓人驚訝的「學習」
    1.4.1  從猴子摘香蕉到星際大戰
    1.4.2  集體學習的機器人
    1.4.3  圖片和文字理解
    1.4.4  AlphaGo
    1.4.5  機器智能會超過人類智能嗎
  1.5  開始你的機器學習之旅
    1.5.1  訓練、驗證與測試
    1.5.2  Occam剃刀準則
    1.5.3  沒有免費的午餐
    1.5.4  對初學者的幾點建議
  1.6  AIDemo示例系統
    1.6.1  AIDemo環境搭建
    1.6.2  AIDemo示例基礎
    1.6.3  人臉檢測(Face-detection):第一個示常式序
第2章  認識你的臉
  2.1  人臉識別概述
    2.1.1  什麼是人臉識別
    2.1.2  人臉識別系統的基本組成
    2.1.3  人臉識別簡史
  2.2  基於特徵臉的人臉識別
    2.2.1  主成分分析
    2.2.2  支持向量機
  2.3  基於深度學習的人臉識別
    2.3.1  神經網路的故事
    2.3.2  神經網路結構
    2.3.3  深度學習
    2.3.4  基於深度卷積網路的人臉識別
    2.3.5  基於DNN的人臉識別性能
  2.4  深度神經網路的其他應用
    2.4.1  人臉檢測
    2.4.2  人臉正規化
    2.4.3  圖像生成
    2.4.4  圖像風格轉換
  2.5  AIDemo:人臉識別
  思考題
第3章  聆聽你的聲音
  3.1  語音的產生與感知
    3.1.1  語音的產生

    3.1.2  語音的感知
  3.2  語音識別概述
    3.2.1  什麼是語音識別
    3.2.2  語音識別簡史
  3.3  基於GMM-HMM的語音識別
    3.3.1  MFCC特徵提取
    3.3.2  GMM-HMM聲學模型
    3.3.3  N-Gram語言模型
    3.3.4  解碼過程
  3.4  基於深度學習的語音識別
    3.4.1  DNN特徵提取
    3.4.2  DNN靜態建模
    3.4.3  RNN動態建模
  3.5  說話人識別
    3.5.1  傳統GMM-UBM系統
    3.5.2  基於DNN的說話人識別系統
  3.6  語音合成
    3.6.1  參數合成
    3.6.2  拼接合成
    3.6.3  統計模型合成
    3.6.4  神經模型合成
  3.7  AIDemo:語音信號處理
    3.7.1  實驗說明
    3.7.2  實驗步驟
  思考題
第4章  理解你的語言
  4.1  人類語言的複雜性
    4.1.1  結構複雜性
    4.1.2  語義複雜性
    4.1.3  知識複雜性
    4.1.4  時空複雜性
    4.1.5  應用複雜性
    4.1.6  什麼是語言理解
  4.2  傳統語言理解方法
    4.2.1  詞法分析
    4.2.2  句法分析
    4.2.3  語義分析
  4.3  基於深度學習的語言理解方法
    4.3.1  詞向量
    4.3.2  句向量
    4.3.3  傳統方法和深度學習方法對比
  4.4  機器翻譯
    4.4.1  機器翻譯的歷史
    4.4.2  統計機器翻譯
    4.4.3  神經機器翻譯
  4.5  語言理解的其他應用
    4.5.1  搜索引擎
    4.5.2  推薦系統
    4.5.3  會話機器人
  4.6  AIDemo:計算中文詞向量

  思考題
第5章  模仿你的行為
  5.1  現代機器人發展史
  5.2  基於設計的機器人
    5.2.1  操作機器人
    5.2.2  移動機器人
  5.3  基於學習的機器人
    5.3.1  簡單的例子:模仿學習
    5.3.2  強化學習
    5.3.3  強化學習的學習對象
  5.4  深度強化學習方法
    5.4.1  Atari遊戲
    5.4.2  AlphaGoZero
    5.4.3  實體機器人
    5.4.4  兩種機器人的比較
  5.5  AIDemo:AI機器人
  思考題
第6章  學習你的思維
  6.1  形象思維
    6.1.1  詩詞生成
    6.1.2  DeepDream
  6.2  邏輯思維
    6.2.1  定理證明:精確邏輯推理
    6.2.2  閱讀理解:非精確邏輯推理
  6.3  AIDemo:DeepDream
  思考題

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