作 者:(日)多田智史 著 張彌 譯
定 價:79
出 版 社:人民郵電出版社
出版日期:2021年04月01日
頁 數:344
裝 幀:平裝
ISBN:9787115558510
1.內容全面俯瞰全領域,網羅人工智能開發基礎理論和技術;2.圖文並茂334張圖示幫助理解,以圖配文,知識點清晰直觀;3.專業實用詳略得當,輔以公式和代碼,為深入研究打基礎。知識點涵蓋:機器學習/深度學習/強化學習/圖像和語音的模式識別/自然語言處理/分布式計算
●第1章 人工智能的過去、現在和未來
01 人工智能
02 人工智能的黎明時期
03 人工智能的發展
第2章 規則繫統及其變體
01 規則繫統
02 知識庫
03 專家繫統
04 推薦引擎
第3章 自動機和人工生命程序
01 人工生命模型
02 有限自動機
03 馬爾可夫模型
04 狀態驅動智能體
第4章 權重和尋找很優解
01 線性問題和非線性問題
02 回歸分析
03 加權回歸分析
04 相似度的計算
第5章 權重和優化程序
01 圖論
02 圖譜搜索和很優化
03 遺傳算法
04 神經網絡
第6章 統計機器學習(概率分布和建模)
01 統計模型和概率分布
02 貝葉斯統計學和貝葉斯估計
03 MCMC方法
04 HMM和貝葉斯網絡
第7章 統計機器學習(無監督學習和有監督學習)
01 無監督學習
02 有監督學習
第8章 強化學習和分布式人工智能
01 集成學習
02 強化學習
03 遷移學習
04 分布式人工智能
第9章 深度學習
01 多層神經網絡
02 受限玻爾茲曼機
03 深度神經網絡
04 卷積神經網絡
05 循環神經網絡
第10章 圖像和語音的模式識別
01 模式識別
02 特征提取方法
03 圖像識別
04 語音識別
第11章 自然語言處理和機器學習
01 句子的結構和理解
02 知識獲取和統計語義學
03 結構分析
04 文本生成
第12章 知識表示和數據結構
01 數據庫
02 檢索
03 語義網絡和語義網
第13章 分布式計算
01 分布式計算和並行計算
02 硬件配置
03 軟件配置
04 機器學習平臺和深度學習平臺
第14章 人工智能與海量數據和物聯網
01 數據膨脹
02 物聯網和分布式人工智能
03 腦功能分析和機器人
04 創新繫統
近年,人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網羅了人工智能開發推薦的基礎知識,內容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術。本書以圖配文,深入淺出,是一本兼顧理論和技術的人工智能入門教材,旨在幫助讀者建立對人工智能技術的整體印像,為今後深入探索該領域打下基礎。另外,書中設有專欄和“小貼士”,介紹了相關術語的背景知識,可幫助讀者擴充知識面,進一步理解相關技術。本書適合從事人工智能產品和服務開發的工程師,如程序員、數據庫工程師、嵌入式工程師等,以及所有對人工智能和數據分析感興趣的人閱讀。
(日)多田智史 著 張彌 譯
多田智史(作者)1980年生於日本兵庫縣。生物工程學專業,現就職於某生物信息公司,負責數據分析和Web數據庫繫統的開發工作。石井一夫(審校)日本東京農工大學特任教授。研究領域為基因組科學。博士畢業於日本德島大學研究生院醫學研究科。曾就職於日本東京大學醫科學研究所人類基因組解析中心、日本理化學研究所基因組科學綜合研究中心。榮獲2015年度信息處理學會優秀教育獎。日本技術士會特別研究員,APEC工程師,IPEA國際工程師。張彌(譯者)畢業於大連外國語大學日本語學院,現就職於某日企,從事技術翻譯工作,有10年以上軟件開發及醫學領域翻譯經驗。譯有《圖解深度學習》。