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人工智慧:8堂一點就通的基礎活用課【暢銷回饋版】
作者:
胡昭民、吳燦銘 著/ ZCT 策劃
分類:
教育•心理•勵志
/
心理學
出版社:
博碩文化
出版日期:2025/2/24
ISBN:9786264141185
書籍編號:kk0595758
頁數:240
定價:
380
元
優惠價:
79
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300
元
書價若有異動,以出版社實際定價為準
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人工智慧:8堂一點就通的基礎活用課【暢銷回饋版】
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人工智慧:8堂一點就通的基礎活用課【暢銷回饋版】 暢銷回饋中! 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。
|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
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