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未来IT图解：深度学习

未来IT图解：深度学习
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作者: 著
出版社: 工人出版社
2021-01
版次: 1
ISBN: 9787500875123
定价: 46.00
装帧: 其他
开本: 32开
纸张: 胶版纸
页数: 160页
字数: 120千字
分类: 经济
2 张插图图片
10人买过
  • “深度学习”被评价为未来时代的重要技术，但它本身非常复杂，除了这方面的专家，一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释“深度学习”的机制。首先，为了理解“深度学习”并，且必须先了解诸如“神经网络”之类的算法。其次，在描述诸如“深度学习”和“神经网络”之类的算法时，通常要使用数学公式，因此若没有技术或数学背景，就会面临很多的理解障碍。实际上，一旦书中出现了公式，可能很多人都会把书合上。但是，“深度学习”未来将涉及所有行业。因此，即使不是专家，我们也需要知道它是什么以及它可以做什么。
      《未来IT图解：深度学习》一书分为三部分，通过大量插图详解深度学习的运作机制及实际案例。*部分在介绍AI的历史和发展的同时，阐述深度学习。第二部分用事实例辅助说明深度学习的使用方式。第三部分将预测未来并总结深度学习主导下将会发生的情况。从何为深度学习到畅想深度学习带给我们的未来，本书讲述的重点内容——深度学习在各个经济领域的实际应用。深度学习技术通过人工智能的开发进化，可以使用于农业生产、工业制造，应对老龄化和新生儿减少的第三产业服务业，乃至进入家庭服务人类。 南野充则

    毕业于东京大学工学部。大学期间创立健康管理公司MEDICA Corporation和CDSystem Corporation，曾在北京大学举行的智能电网领域国际会议上获得“最佳学生奖”。2016年8月，在日本成立了第一家专门从事健康和医疗保健领域的人工智能实验室——FiNC Wellness AI Lab，2018年9月起担任FiNC Technologies的首席技术官，也是日本深度学习协会（Japan Deep Learning Association）最年轻主任。

     

    译者介绍

    刘晓慧

    日本爱知大学经营学博士。曾任爱知大学国际中国学研究中心研究员、非常勤讲师等职，现主要从事翻译与写作工作。主要译作包括《四季和食》、日本《中央省厅的政策形成过程》等。

    刘星

    中国政法大学政治与公共管理学院国际政治系副教授，日本名古屋大学法学博士。曾任日本国际交流基金访问学者、日本成蹊大学法学部客座研究员等。主要译作包括《日本国际政治学》《思想者的足迹：池明观》等。

      序章  001

    深度学习推动世界 002

    成为能在深度学习时代生存下来的人才！ 004

     

    PART１

    什么是深度学习？

     

    01: 深度学习的现在与未来 002

    02: 推导“正确答案”的搜索 006

    03: 机器学习的结构与方法 008

    04: 神经网络的种类与特征  012

    05: 神经网络的学习方法 016

    06: 自编码器的问世 022

    07: 解决梯度消失、过拟合问题 024

    08: CNN（卷积神经网络 030

    09: RNN（循环神经网络） 036

    10: 图像生成模型 040

    11: 陆续实现实用化的深层强化学习模型 044

    12: 各国围绕深度学习实用化的现状 048

    13: 深度学习领域中领先世界的企业 050

    总结 什么是深度学习？ 052

    专栏 推动实现深度学习的硬件进步 054

    PART２

    深度学习的实用化

     

    01: 深度学习的应用范围与分类 056

    02: 次品检测 058

    03: 外观检查 062

    04: 自动捡料 064

    05: 农业 066

    06: 自动驾驶 068

    07: 机器人出租车 070

    08: 交通需求预测 072

    09: 保护驾驶员 074

    10: 诊断支持  076

    11: 创制新药  080

    12: 基因治疗 082

    13: 护理教练与看护机器人 084

    14: 裂纹、损伤检测  086

    15: 输电线路巡检 088

    16: 异常检测、预防性维护保养 090

    17: 地基分析与地质评估 092

    18: 自动挖掘 094

    19: 产业废弃物的鉴别 096

    20: 校对报道内容与自动翻译 098

    21: 广告点击预测 100

    22: 生成角色 102

    23: 智能音箱 104

    24: 无人收银机 106

    25: 预防盗窃 110

    26: 制作报价单 112

    27: 识别物流图像与在库管理 114

    28: 自动装盘 116

    29: 用户评价分析 118

    30: 预测股价、检测不正当交易 120

    总结 深度学习会为今后的商业方式带来什么 122

    专栏 技术奇点何时来临？会发生什么 124

     

    PART３

    深度学习带给我们的未来

     

    01: 深度学习带来的价值观与生活 126

    02: 深度学习的下一个市场 130

    03: 引入深度学习的注意点 134

    04: 在深度学习中有效应用数据 138

    05: 深度学习时代所需要的人才 140

    06: 有关深度学习的法规建设等 142

    07: 面向未来 FiNC在做什么 144

    总结 深度学习如何改变未来 146
  • 内容简介:
    “深度学习”被评价为未来时代的重要技术，但它本身非常复杂，除了这方面的专家，一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释“深度学习”的机制。首先，为了理解“深度学习”并，且必须先了解诸如“神经网络”之类的算法。其次，在描述诸如“深度学习”和“神经网络”之类的算法时，通常要使用数学公式，因此若没有技术或数学背景，就会面临很多的理解障碍。实际上，一旦书中出现了公式，可能很多人都会把书合上。但是，“深度学习”未来将涉及所有行业。因此，即使不是专家，我们也需要知道它是什么以及它可以做什么。
      《未来IT图解：深度学习》一书分为三部分，通过大量插图详解深度学习的运作机制及实际案例。*部分在介绍AI的历史和发展的同时，阐述深度学习。第二部分用事实例辅助说明深度学习的使用方式。第三部分将预测未来并总结深度学习主导下将会发生的情况。从何为深度学习到畅想深度学习带给我们的未来，本书讲述的重点内容——深度学习在各个经济领域的实际应用。深度学习技术通过人工智能的开发进化，可以使用于农业生产、工业制造，应对老龄化和新生儿减少的第三产业服务业，乃至进入家庭服务人类。
  • 作者简介:
    南野充则

    毕业于东京大学工学部。大学期间创立健康管理公司MEDICA Corporation和CDSystem Corporation，曾在北京大学举行的智能电网领域国际会议上获得“最佳学生奖”。2016年8月，在日本成立了第一家专门从事健康和医疗保健领域的人工智能实验室——FiNC Wellness AI Lab，2018年9月起担任FiNC Technologies的首席技术官，也是日本深度学习协会（Japan Deep Learning Association）最年轻主任。

     

    译者介绍

    刘晓慧

    日本爱知大学经营学博士。曾任爱知大学国际中国学研究中心研究员、非常勤讲师等职，现主要从事翻译与写作工作。主要译作包括《四季和食》、日本《中央省厅的政策形成过程》等。

    刘星

    中国政法大学政治与公共管理学院国际政治系副教授，日本名古屋大学法学博士。曾任日本国际交流基金访问学者、日本成蹊大学法学部客座研究员等。主要译作包括《日本国际政治学》《思想者的足迹：池明观》等。

     
  • 目录:
    序章  001

    深度学习推动世界 002

    成为能在深度学习时代生存下来的人才！ 004

     

    PART１

    什么是深度学习？

     

    01: 深度学习的现在与未来 002

    02: 推导“正确答案”的搜索 006

    03: 机器学习的结构与方法 008

    04: 神经网络的种类与特征  012

    05: 神经网络的学习方法 016

    06: 自编码器的问世 022

    07: 解决梯度消失、过拟合问题 024

    08: CNN（卷积神经网络 030

    09: RNN（循环神经网络） 036

    10: 图像生成模型 040

    11: 陆续实现实用化的深层强化学习模型 044

    12: 各国围绕深度学习实用化的现状 048

    13: 深度学习领域中领先世界的企业 050

    总结 什么是深度学习？ 052

    专栏 推动实现深度学习的硬件进步 054

    PART２

    深度学习的实用化

     

    01: 深度学习的应用范围与分类 056

    02: 次品检测 058

    03: 外观检查 062

    04: 自动捡料 064

    05: 农业 066

    06: 自动驾驶 068

    07: 机器人出租车 070

    08: 交通需求预测 072

    09: 保护驾驶员 074

    10: 诊断支持  076

    11: 创制新药  080

    12: 基因治疗 082

    13: 护理教练与看护机器人 084

    14: 裂纹、损伤检测  086

    15: 输电线路巡检 088

    16: 异常检测、预防性维护保养 090

    17: 地基分析与地质评估 092

    18: 自动挖掘 094

    19: 产业废弃物的鉴别 096

    20: 校对报道内容与自动翻译 098

    21: 广告点击预测 100

    22: 生成角色 102

    23: 智能音箱 104

    24: 无人收银机 106

    25: 预防盗窃 110

    26: 制作报价单 112

    27: 识别物流图像与在库管理 114

    28: 自动装盘 116

    29: 用户评价分析 118

    30: 预测股价、检测不正当交易 120

    总结 深度学习会为今后的商业方式带来什么 122

    专栏 技术奇点何时来临？会发生什么 124

     

    PART３

    深度学习带给我们的未来

     

    01: 深度学习带来的价值观与生活 126

    02: 深度学习的下一个市场 130

    03: 引入深度学习的注意点 134

    04: 在深度学习中有效应用数据 138

    05: 深度学习时代所需要的人才 140

    06: 有关深度学习的法规建设等 142

    07: 面向未来 FiNC在做什么 144

    总结 深度学习如何改变未来 146
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