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    該商品所屬分類:經濟 -> 經濟通俗讀物
    【市場價】
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    【優惠價】
    217-314
    【作者】 日日經xTREND 
    【所屬類別】 圖書  經濟  經濟通俗讀物 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115534484
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115534484
    作者:[日]日經xTREND

    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2020年04月 

        
        
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    編輯推薦
    6大核心問題
    展現AI應用的商業圖景,闡明AI商業應用的要點
    35個商業應用案例
    繫統解讀深度學習等AI技術給企業帶來的機遇和挑戰
    本書由日本深度學習協會監修
    分解業務過程了解運用AI的要點
    由長年深耕於營銷與創新領域的數字媒體——日經xTREND組織編寫,並由追蹤企業發展*前沿的科技戰略、新事業戰略的專業記者親自執筆,可以說,本書是一本繫統介紹深度學習技術應用案例的重要著作 
    內容簡介
    深度學習技術具有很大的發展潛力,它能夠帶來巨大的變革,孕育出新的事業。它如
    同印刷、電力和計算機一樣,是一種通用型技術。本書繫統地介紹了深度學習技術在日本的商業應用案例,說明了深度學習技術的發展現狀與未來趨勢。
    本書作者首先介紹了東京大學松尾教授關於深度學習與AI 技術發展趨勢的觀點,然
    後基於松尾教授的觀點分幾個類別介紹了日本企業運用深度學習技術的*案例,分享了企業經營者與開發人員在開拓新事業的過程中運用的技巧以及他們摸著石頭過河所獲得的經驗。
    作者簡介
    [日]日經xTREND
    創造新市場的數字戰略媒體。幫助企業開發新事業與市場營銷相關的業務,同時也專注於市場營銷、消費、技術、數據、創新、技術升級領域的實務信息,每日更新。
    目錄
    目錄

    001

    第 1章深度學習技術的發展趨勢 / 001

    深度學習現階段的發展情況 / 005

    深度學習的發展路線圖 / 007

    深度學習是通用型技術 / 012

    提供像對待國王一般的服務 / 014
    目錄


    001


    第 1章深度學習技術的發展趨勢 / 001


    深度學習現階段的發展情況 / 005


    深度學習的發展路線圖 / 007


    深度學習是通用型技術 / 012


    提供像對待國王一般的服務 / 014


    問題是人纔不足,業界應合力培養人纔 / 015


    目錄


    活用AI 與深度學習人工智能的商業應用


    002


    第 2章化為人“眼”,把人從簡單作業中解放出來 / 019


    案例1


    Sign Post 公司


    運用圖像識別實現自動結算的無人收銀臺 / 022


    案例2


    Trial Holdings 公司


    運用近700 個自制AI 攝像頭進行仿真對比測試 / 028


    案例3


    VAAK 公司


    日本版Amazon Go 實驗:運用AI 實現防盜 / 035


    案例4


    可口可樂日本公司


    通過分析SNS 上的上傳圖片來掌握消費場景 / 038


    案例5


    損害保險Japan 日本興亞公司


    大幅縮短估價單的制作時間,提高保險銷售的成功率 / 039


    案例6


    大東建托


    通過AI 將租賃房屋照片自動分類,每月減少3 000 個工時 / 043


    案例7


    NTT data 公司


    手語翻譯小型機器人為銀行窗口接待處提供幫助 / 048


    案例8


    FiNC 科技公司


    通過智能手機圖像分析計算食物熱量,判斷身體姿勢 / 052


    目錄


    003


    案例9


    AUCNET IBS 公司


    運用亞馬遜圖像識別API 提供改善環境的AI 服務 / 058


    案例10


    雙日鷹島金槍魚養殖公司


    運用AI 掌握養殖金槍魚的數量,每年減少250 小時 / 064


    案例11


    LANDA 公司


    洗衣店運用AI 技術實現了無人接待,僅僅花費了50 / 071


    第3章發揮“五官”的功能,預測行為,檢測異常 / 077


    案例12


    Recruit 公司


    AI 校對的效果十分驚人 / 079


    案例13


    八千代工程公司


    運用AI 檢測河流護岸的損耗程度,有效檢查基建情況 / 083


    案例14


    東京電力電網公司


    通過AI 檢測輸電線異常,生產效率提高5 倍 / 088


    案例15


    武藏精密工業


    本田汽車零部件制造商自行研發的次品自動檢測繫統 / 094


    活用AI 與深度學習人工智能的商業應用


    004


    案例16


    籐倉公司


    將普通AI 與優質AI 相結合,自動檢測半導體晶片外觀 / 097


    案例17


    川崎地質公司


    追蹤地面下方空洞的變化,檢測塌陷高危路段 / 101


    案例18


    綜合警備保障公司


    通過具有保安警衛知識的AI 實現防盜 / 104


    案例19


    歐姆龍


    開發車載傳感器保護司機,對認知、判斷、操作情況進行判定 / 107


    案例20


    Mercari


    通過手機拍照即可自動錄入所拍商品的名稱和品類 / 112


    案例21


    東京無線協同聯合公司


    新手司機能夠戰勝老司機:AI 出租車的卓越之處 / 116


    案例22


    順風路公司


    AI 預測人們的出行情況並將其可視化,布局未來交通繫統 / 121


    案例23


    Video Research 公司


    讓AI 學習1 萬個電視廣告,就能在放映前準確預測效果 / 127


    案例24


    Sonet Media Networks 公司


    對橫幅廣告CTR 的預測,專家的準確率僅為53%,而AI 的準確率


    高達70% / 130


    目錄


    005


    案例25


    佳能醫療繫統公司


    深度學習型設備首次應用於日本醫療領域 / 133


    國外案例


    Viz·AI 公司、IDx 公司、Imagen Technologies 公司、Arterys 公司


    在美國,深度學習技術在醫療領域的應用正在不斷發展 / 137


    第4章我們正在迎來機器人與自動駕駛的時代 / 141


    案例26


    發那科機器人有限公司


    運用深度學習技術實現機械抓取散裝零件 / 144


    案例27


    石田公司


    老字號企業與AI 初創企業聯手,挑戰便當工廠難題 / 149


    案例28


    籐田建設工程公司


    實現液壓挖掘機的自動挖掘,輸入的數據隻有影像 / 153


    案例29


    本田技研工業


    為了實現汽車的自動駕駛,將的六大功能全部AI 化 / 157


    國外案例硅谷周邊的一些初創企業及其所處的生態繫統正在衝擊日本 / 163


    活用AI 與深度學習人工智能的商業應用


    006


    第5章應用範圍正在向創作領域拓展 / 169


    案例30


    NHK ART


    運用深度學習技術提高黑白影像彩色化的效率,工時縮短至


    原先的五分之一 / 171


    案例31


    Datagrid 公司


    自動生成偶像臉,創造型AI 走向應用 / 178


    案例32


    Spectee 公司


    超越Amazon AIexa,AI 播音員流暢播報的秘訣 / 183


    案例33


    LINE 公司


    Clova 角色化戰略,僅憑4 小時的音頻數據就能模仿人的說話


    方式 / 187


    案例34


    樂天(美國Rakuten VIKI 公司)


    自動翻譯影視劇字幕,品質趕超專業譯員 / 190


    案例35


    Unirobot 公司


    讓機器人理解情感,實現高層次交流 / 192


    目錄


    007


    第6章通過六大問題了解商業應用的要點 / 197


    問題一 哪些商業問題適合用AI 來解決,具有挑戰性的領


    域有哪些 / 199


    問題二 在何種情況下應該運用雲端API,在何種情況下應


    該自主開發AI 模型 / 208


    問題三 讓AI 應用順利進行及難以進行的數據有哪些 / 214


    問題四 在推進AI 應用方面,公司應雇用何種人纔,應巧


    用公司外部的何種人纔 / 218


    問題五 AI 應用的費用應該如何估算 / 223


    問題六 為了使AI 應用成功,是重要的是什麼 / 230


    結語 / 233

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