人工智慧：8堂一點就通的基礎活用課【暢銷回饋版】

|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