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    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
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    【作者】 (日)中本一郎、馬冀、張積林、郭彥、莊偉卿、馮麗娟、江明、黃益 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  人工智能  深度學習與神經網絡 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302606628
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302606628
    叢書名:大數據與人工智能技術叢書

    作者:(日)中本一郎、馬冀、張積林、郭彥、莊偉卿、馮麗娟、江明、黃益
    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2022年08月 


        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    2017年中國國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,提出了面向2030年新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施,部署構築國家人工智能發展的優勢,加快建設創新型國家和世界科技強國。人纔是強國的關鍵,大學高校專業分類眾多,對於相關專業的學生,如何學好人工智能繫列課程,成為了當下教育改革關注的焦點之一。

    本教材以Python語言為對像,緊扣人工智能主題,選舉的實戰實例涵蓋醫學、商務等多個領域,通過基礎知識講解,逐步過渡到綜合實例的應用。

     
    內容簡介

    在大數據和智能社會不斷發展的大背景下,如何培養人工智能應用型技術人纔,日益成為社會各界關注的焦點。本書應此需求而作,繫統分析了基於Python語言的自然語言處理相關基礎理論、常用算法、基礎技術以及實戰實例應用。 本書內容緊密圍繞自然語言處理,共可分為3篇(共12章): 基礎篇(第1~5章),重點介紹自然語言處理的基本概念、基本理論、常用算法以及基本技術,包括詞處理、句法分析、文本向量化以及輿情分析和預測分析等; 過渡篇(第6章),重點分析深度學習的基本知識與基本理論,以及與自然語言處理的關繫,同時通過實戰實例介紹深度學習在自然語言處理領域的實際應用; 綜合應用篇(第7~12章),基於各種智能應用開發技術和開發平臺,介紹其在自然語言處理方面的實例,並具體討論智能應用的部署方法和部署後的驗證方法。全書各章提供了與本章主要內容配套的應用實例,每章後均附有復習習題。讀者可以結合思維導圖掌握教材的整體知識體繫結構,參考附錄的上機操作手冊獲得運行實例代碼所需要的環境準備和環境設置相關知識。 本書可作為高等學校計算機類、人工智能類、商務類以及管理類專業的學生教材,也可供從事相關領域的專業技術開發人員和軟件技術人員參考。

    目錄

    環境說明
    6.3循環神經網絡
    6.3.1循環神經網絡概述
    6.3.2長短時記憶網絡
    6.4深度信念網絡
    6.5深度學習常用算法簡介
    6.5.1生成對抗網絡
    6.5.2自編碼網絡
    6.5.3增強學習
    6.5.4多層感知機
    6.5.5自組織映射神經網絡
    6.5.6徑向基函數網絡
    6.5.7反向傳播算法


    環境說明


    基礎篇


    第1章自然語言處理概述


    1.1自然語言處理


    1.1.1自然語言處理主要研究對像


    1.1.2自然語言處理分類


    1.1.3自然語言處理面臨的挑戰


    1.1.4自然語言處理重要術語


    1.2自然語言處理發展歷程


    1.2.1概念形成階段


    1.2.2算法發展階段


    1.2.3規模創新階段


    1.3自然語言理解


    1.4自然語言生成


    1.5自然語言處理、人工智能與數據挖掘


    1.6文本相似度實例


    小結


    關鍵術語


    習題


    第2章詞處理


    2.1分詞和停頓


    2.1.1分詞


    2.1.2停頓


    2.2正則表達式


    2.3規則分詞


    2.3.1正向匹配法


    2.3.2逆向匹配法


    2.3.3雙向匹配法


    2.4統計分詞


    2.4.1隱馬爾可夫模型


    2.4.2維特比算法


    2.4.3條件隨機場模型


    2.5混合分詞


    2.6關鍵詞提取


    2.6.1無監督關鍵詞提取


    2.6.2有監督關鍵詞提取


    2.7詞性標注


    2.8命名實體識別


    小結


    關鍵術語


    習題


     


     


    第3章句法分析


    3.1句法分析概述


    3.1.1句法分析概要


    3.1.2句法樹


    3.1.3常用句法分析相關數據集簡介


    3.2句法分析方法


    3.3神經網絡句法分析


    3.4句法分析算法


    3.5句法分析工具


    3.6斯坦福句法分析實例


    小結


    關鍵術語


    習題


    第4章文本向量化


    4.1文本向量化簡介


    4.1.1文本向量化概述


    4.1.2文本向量化常見模型


    4.2文本向量化實例


    4.2.1案例實現步驟


    4.2.2案例總結


    小結


    關鍵術語


    習題


    第5章輿情分析和預測分析


    5.1輿情分析概述


    5.1.1輿情分析研究對像


    5.1.2情感分析方法


    5.2預測分析概述


    5.3電影評論情感分析實例


    5.4用戶罹患癌癥預測實例


    小結


    關鍵術語


    習題


    過渡篇


    第6章深度學習與自然語言處理


    6.1深度學習


    6.1.1深度學習概述


    6.1.模型


    6.1.3激活函數


    6.1.4梯度下降法


    6.2卷積神經網絡



    6.3循環神經網絡


    6.3.1循環神經網絡概述


    6.3.2長短時記憶網絡


    6.4深度信念網絡


    6.5深度學習常用算法簡介


    6.5.1生成對抗網絡


    6.5.2自編碼網絡


    6.5.3增強學習


    6.5.4多層感知機


    6.5.5自組織映射神經網絡


    6.5.6徑向基函數網絡


    6.5.7反向傳播算法


    6.5.8連接時序分類


    6.6深度學習平臺簡介


    6.6.1谷歌深度學習平臺


    6.6.2百度深度學習平臺


    6.6.3阿裡雲深度學習平臺


    6.6.4騰訊雲深度學習平臺


    6.7基於深度學習的手寫字體識別實例


    6.7.1案例說明


    6.7.2案例素材準備


    6.7.3案例實現步驟


    6.7.4案例實現效果


    6.7.5案例總結


    小結


    關鍵術語


    習題


    綜合應用篇


    第7章商務智能客服


    7.1自然語言處理與商務智能


    7.2商務智能應用開發常用庫簡介


    7.2.1Gensim


    7.2.2NLTK


    7.2.3SpaCy


    7.2.4TensorFlow


    7.2.5PyTorch


    7.2.6Theano


    7.2.7Keras 


    7.3充實商務智能客服的情感 


    7.4商務智能未來發展趨勢


    7.5商務智能實戰: 聊天客服


    7.5.1案例說明


    7.5.2案例實現步驟


    小結


    關鍵術語


    習題


    第8章對話流商務智能


    8.1商務智能客服功能結構


    8.2商務智能客服設計要素


    8.3對話流概述


    8.3.1對話流框架


    8.3.2對話流基本概念


    8.3.3對話流框架圖


    8.4商務智能客服案例


    8.4.1自動身份驗證客服


    8.4.2基於圖像、人臉和文字識別的客服


    8.4.3導航客服


    8.5基於對話流的商務智能客服實戰


    小結


    關鍵術語


    習題


    第9章問答智能客服


    9.1問答智能客服功能架構


    9.1.1問答智能客服簡介


    9.1.2智能問答客服功能架構


    9.2智能問答客服框架


    9.2.1問題處理


    9.2.2問題映射


    9.2.3查詢構建


    9.2.4知識推理


    9.2.5消歧排序


    9.3問答智能客服實戰


    9.3.1基於遠程交互模式問答客服


    9.3.2基於本地交互模式問答客服


    9.3.3基於定制型問答客服實例


    小結


    關鍵術語


    習題


    第10章張量流商務智能


    10.1序列序列機制


    10.1.1序列序列機制概述


    10.1.2注意力機制


    10.2集束搜索概述


    10.3智能客服開發流程


    10.3.1智能客服的主要功能


    10.3.2智能客服設計


    10.4張量流商務智能實戰


    10.4.1張量流概念簡介


    10.4.2優化算法


    10.4.3損失計算


    10.4.4模型評估


    10.4.5向量嵌入


    10.4.6神經網絡


    10.4.7中文語料處理


    10.4.8實現步驟


    小結


    關鍵術語


    習題


    第11章Rasa商務智能


    11.1Rasa NLU概述


    11.1.1Rasa框架


    11.1.2Rasa NLU


    11.2數據準備


    11.3模型訓練


    11.4Rasa Core概述


    11.5交互式學習


    11.6Rasa商務智能應用測試


    小結


    關鍵術語


    習題


    第12章商務智能應用部署


    12.1商務智能應用技術簡介


    12.1.1HTML基礎


    12.1.2CSS基礎


    12.1.3Bootstrap基礎


    12.1.4JavaScript基礎


    12.1.5jQuery 基礎


    12.1.6AJAX 基礎


    12.2部署商務智能應用


    12.2.1部署流程型商務智能應用


    12.2.2部署訓練型商務智能應用


    12.3商務智能應用部署後驗證


    12.3.1基於流程型部署驗證


    12.3.2基於訓練型部署驗證


    小結


    關鍵術語


    習題


    附錄A學生上機手冊


    A.1Python安裝


    A.2PyCharm安裝


    A.3PyCharm環境配置


    A.4實例上機操作步驟


    參考文獻


     

    前言
    從2004年至今,出版教材的期望跨越了接近20年的時間。其間,經歷了從工業界到教育界的轉變,這樣的雙重經歷與跨文化工作經驗不斷激勵我積極反思與時俱進,如何撰寫一部理論知識應用於實踐的教材。
    2017年中國國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,提出了面向2030年新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施,部署構築國家人工智能發展的優勢,加快建設創新型國家和世界科技強國。人纔是強國的關鍵,大學高校專業分類眾多,對於相關專業的學生,如何學好人工智能繫列課程,成為當下教育改革關注的焦點之一。
    本書以Python語言為對像,緊扣人工智能主題,選取的實戰實例涵蓋醫學、商務等多個領域,通過基礎知識講解,逐步過渡到綜合實例的應用。
    建議本書的安排授課時間不少於48學時,其中理論授課不低於36學時,上機操作不低於12學時,每章後面提供的習題供學生總結章節主要內容和復習所學的知識,鞏固掌握的操作技能。

    從2004年至今,出版教材的期望跨越了接近20年的時間。其間,經歷了從工業界到教育界的轉變,這樣的雙重經歷與跨文化工作經驗不斷激勵我積極反思與時俱進,如何撰寫一部理論知識應用於實踐的教材。
    2017年中國國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,提出了面向2030年新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施,部署構築國家人工智能發展的優勢,加快建設創新型國家和世界科技強國。人纔是強國的關鍵,大學高校專業分類眾多,對於相關專業的學生,如何學好人工智能繫列課程,成為當下教育改革關注的焦點之一。
    本書以Python語言為對像,緊扣人工智能主題,選取的實戰實例涵蓋醫學、商務等多個領域,通過基礎知識講解,逐步過渡到綜合實例的應用。
    建議本書的安排授課時間不少於48學時,其中理論授課不低於36學時,上機操作不低於12學時,每章後面提供的習題供學生總結章節主要內容和復習所學的知識,鞏固掌握的操作技能。


    本書由福建工程學院互聯網經貿學院教師中本一郎主持編寫,其他作者參與編寫。中本一郎主持教材所有章節,包括第1~12章、附錄A以及附錄B的編著工作,金陵科技學院馬冀和中本一郎參與了第1~12章的內容規劃和修改,福建工程學院教師張積林、莊偉卿、郭彥、馮麗娟、江明和黃益等參與了第1~12章節的修訂工作,全書由中本一郎負責統稿定稿。由於作者學識水平有限,教材難免有疏漏之處,敬請各位同仁和廣大讀者批評指正,提出寶貴意見。 


    本書得以順利出版,得到了互聯網經貿學院莊偉卿院長、教務處張積林處長的殷切關懷與鼓勵,特別鳴謝清華大學出版社各位編輯的傾力相助。


    編者2021年12月


     


     


     

















     
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