人工智慧:8堂一點就通的基礎活用課

胡昭民、吳燦銘 著/ ZCT 策劃

  • 出版商: 博碩文化
  • 出版日期: 2021-03-26
  • 定價: $380
  • 售價: 6.6$251
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 240
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 986434742X
  • ISBN-13: 9789864347421
  • 相關分類: 人工智慧
  • 立即出貨 (庫存 < 11)

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商品描述

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。
[精彩內容]
✧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。

目錄大綱

|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