时尚业中的人工智能:人工智能如何彻底改变时尚业

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作者: [美] (Leanne Luce) ,
2021-02
ISBN: 9787509678336
定价: 68.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 经济
  • 《时尚业中的人工智能》帮助您了解人工智能(AI)如何应用于时尚业。聚焦于应用方法,本书提供真实案例,为非技术读者分解技术术语,为时尚专业人士提供教育资源。从发现产品开始,再到制造产品,探讨AI影响时尚价值链各部分的方式。 
    《时尚业中的人工智能》带领您了解重要概念,如互联网零售、数据挖掘和人工智能机器人。每章均以一个主要技术主题为例,说明如何将AI应用于时尚业。书中没有方程、算法或代码。技术上的解释是累积性的,因此,伴随本书,您将在实践阶段发现更多有关人工智能的内在运作信息。 

    利安娜·卢斯(Leanne Luce), 
    毕业于罗德岛设计学院(Rhode Island School of Design,RISD)。她具有时尚行业的工作背景,并且曾在哈佛大学的怀斯研究所(Wyss Institute)和位于旧金山的Otherlab 研究设计实验室从事军用机器人外骨骼和软体产品方面的工作。利安娜还是“时尚机器人”(The Fashion Robot)博客的编辑,该博客已获得Vogue和Glossy等时尚出版物的认可。她目前在Google担任产品经理。 

     
    熊兴, 
    男,1987年出生,江西南昌人。北京服装学院中国时尚研究院工程师、理学硕士。主要研究方向为时尚经济、产业经济。发表学术论文10余篇,参与编著2018~2020年《中国时尚产业发展蓝皮书》。 


     
    引 言  
    关于本书 / 1  
    关于读者 / 2 

     
    第一篇  导论  
    第1章  人工智能基础 / 5  
    为什么人工智能如此重要? / 5  
    什么是人工智能? / 6  
    机器学习 / 7 
    什么是智能? / 7 
    图灵测试 / 8  
    机器如何学习 / 8   
    什么是学习? / 9 
    机器感知 / 10 
    语言 / 10 
    人工智能主题 / 11 
    应用领域 / 12 
    工具与技术 / 13 
    本章总结 / 15 
    本章术语 / 16 

     
    第二篇  购物和产品发现  
    第2章  自然语言处理和会话式购物 / 21 
    自然语言处理 / 22 
    伊丽莎 (ELIZA) / 22  
    聊天机器人 / 23 
    专业聊天机器人  / 23 
    会话商务  / 23 
    自然语言查询 / 24   
    购物与通信 / 24   
    个性化的购物体验 / 26 
    机器人之间的交互 / 26  
    基于背景信息的决策 / 27 
    实时聊天 / 27 
    机器如何阅读 / 28 
    标记化 / 29 
    词嵌入 / 30  
    词性标记 / 30   
    命名实体识别 / 31   
    自然语言理解 / 31  
    情感分析 / 32  
    关系提取 / 33 
    本章总结 / 34  
    本章术语 / 34  
    第3章  计算机视觉和智能镜 / 37  
    零售业崩溃 / 38   
    智能镜 / 38  
    数据采集 / 40  
    社交分享和结账 / 40  
    实现 / 41  
    计算机视觉 / 41  
    图像转换 / 43  
    滤波 / 43  
    特征提取 / 44  
    图像分类 / 46  
    超越静态和二维图像 / 47  
    本章总结 / 47    
    本章术语 / 47   
    第4章  神经网络和图像搜索 / 49  
    时尚业中的图像 / 49   
    图像搜索 / 50   
    图像标记 / 51  
    反向图像搜索 / 52  
    视觉搜索 / 53  
    神经网络 / 55  
    神经网络的类型 / 55  
    前馈神经网络 / 56  
    递归神经网络 / 57  
    卷积神经网络 / 58   
    训练神经网络 / 58  
    训练数据 / 60  
    标准化数据集 / 60   
    对抗样本 / 62  
    对抗图像叠加 / 62  
    对抗添加 / 63  
    对抗对象 / 63  
    可能产生的影响 / 64  
    本章总结 / 65  
    本章术语 / 65  
    第5章  虚拟造型助手 / 68  
    虚拟造型助手 / 69  
    个人造型师 / 69  
    虚拟助手 / 70  
    语音接口 / 70  
    虚拟造型助手的特点 / 71  
    现有案例 / 71  
    亚马逊的EchoLook语音声控智能摄像头 / 72  
    硬件 / 72  
    带图评论 / 74  
    带图评论的未来 / 75  
    通用人工智能 / 75  
    混合智能 / 76  
    通用人工智能的陷阱 / 76  
    人工智能的危险 / 76  
    本章总结 / 77  
    本章术语 / 78  

     
    第三篇  销售  
    第6章  数据科学和订阅服务 / 83  
    订阅模型 / 83   
    品牌订阅 / 85   
    目标订阅 / 85  
    用户选择的订阅 / 86  
    消耗品订阅 / 86  
    租赁订阅 / 86  
    数字个性化 / 87  
    推荐引擎 / 88  
    数据科学 / 90  
    本章总结 / 95  
    本章术语 / 96  
    第7章  预测分析和尺寸建议 / 98  
    合身问题 / 98  
    什么是预测分析? / 99  
    尺码学习 / 99  
    预测分析的其他应用程序 / 101  
    实施预测分析系统 / 101  
    数据可视化 / 104  
    模型 / 105  
    企业工具 / 106 
    时尚公司的技术博客 / 106  
    数据责任 / 107   
    通用数据保护条例 / 108  
    数据和第三方供应商 / 108  
    法律 / 108  
    本章总结 / 109  
    本章术语 / 109  

     
    第四篇  设计  
    第8章  时尚设计师的生成模型 / 113  
    人工智能时尚设计师 / 113   
    人工创造力 / 114  
    将服装映射到人物图片 / 115  
    将草图变成彩色图片 / 116  
    生成模型工作与原理 / 116  
    局限性 / 118  
    为什么选择生成对抗网络技术? / 118  
    实施案例:人工智能时尚博主 / 119  
    工作原理 / 120  
    训练生成对抗网络 / 121  
    改进结果 / 121  
    生成对抗网络的未来 / 123  
    本章总结 / 124  
    本章术语 / 125  
    第9章  数据挖掘和趋势预测 / 127  
    趋势预测 / 127  
    社交网络 / 128  
    社交媒体挖掘 / 129  
    什么是数据挖掘? / 130  
    应用程序接口 / 130 
    网站数据抓取 / 132  
    网络爬虫 / 133  
    数据仓库 / 134  
    本章总结 / 135  
    本章术语 / 136  

     
    第五篇  供应链  
    第10章  深度学习和需求预测 / 139  
    什么是需求预测? / 140  
    预测方法 / 140  
    预测时尚挑战 / 140  
    生产过剩 / 141  
    快而短的时装季 / 141  
    消费者行为 / 141  
    非预测解决方案 / 142  
    价格预测 / 142  
    深度学习 / 142  
    什么是深度学习? / 143  
    需求预测的深度学习 / 143  
    小数据集的技术 / 144  
    迁移学习 / 145  
    其他预测模型 / 146  
    本章总结 / 147  
    本章术语 / 148  
    第11章  机器人技术与制造 / 150  
    大众文化中的机器人 / 150  
    机器人与女性 / 151  
    什么是机器人? / 153  
    机器人分类 / 153  
    工业机器人 / 153  
    关节式机器人 / 154  
    末端执行器 / 155  
    缝纫机器人 / 155  
    在缝纫中采用机器人技术的优势 / 157  
    机器人设计 / 158  
    自动化与机器人 / 158  
    有关自动化的工作职责问题 / 159  
    供应链机器人 / 159  
    关灯生产制造 / 160  
    本章总结 / 160  
    本章术语 / 161 
      
    第六篇  未来  
    第12章  人工智能民主化及其影响 / 167  
    降低进入门槛 / 168  
    简化的界面 / 168  
    开发者工具 / 169  
    数据访问 / 169  
    开源 / 170  
    专用硬件 / 170  
    图形处理器和张量处理器 / 170  
    云服务 / 171  
    教程和在线课程 / 172  
    对就业市场的影响 / 173  
    道德与未来 / 174  
    种族与性别 / 174  
    人工智能伙伴关系 / 175  
    本章总结 / 175  
    本章术语 / 175  

     
    参考文献 / 178  

  • 内容简介:
    《时尚业中的人工智能》帮助您了解人工智能(AI)如何应用于时尚业。聚焦于应用方法,本书提供真实案例,为非技术读者分解技术术语,为时尚专业人士提供教育资源。从发现产品开始,再到制造产品,探讨AI影响时尚价值链各部分的方式。 
    《时尚业中的人工智能》带领您了解重要概念,如互联网零售、数据挖掘和人工智能机器人。每章均以一个主要技术主题为例,说明如何将AI应用于时尚业。书中没有方程、算法或代码。技术上的解释是累积性的,因此,伴随本书,您将在实践阶段发现更多有关人工智能的内在运作信息。 

  • 作者简介:
    利安娜·卢斯(Leanne Luce), 
    毕业于罗德岛设计学院(Rhode Island School of Design,RISD)。她具有时尚行业的工作背景,并且曾在哈佛大学的怀斯研究所(Wyss Institute)和位于旧金山的Otherlab 研究设计实验室从事军用机器人外骨骼和软体产品方面的工作。利安娜还是“时尚机器人”(The Fashion Robot)博客的编辑,该博客已获得Vogue和Glossy等时尚出版物的认可。她目前在Google担任产品经理。 

     
    熊兴, 
    男,1987年出生,江西南昌人。北京服装学院中国时尚研究院工程师、理学硕士。主要研究方向为时尚经济、产业经济。发表学术论文10余篇,参与编著2018~2020年《中国时尚产业发展蓝皮书》。 

  • 目录:

     
    引 言  
    关于本书 / 1  
    关于读者 / 2 

     
    第一篇  导论  
    第1章  人工智能基础 / 5  
    为什么人工智能如此重要? / 5  
    什么是人工智能? / 6  
    机器学习 / 7 
    什么是智能? / 7 
    图灵测试 / 8  
    机器如何学习 / 8   
    什么是学习? / 9 
    机器感知 / 10 
    语言 / 10 
    人工智能主题 / 11 
    应用领域 / 12 
    工具与技术 / 13 
    本章总结 / 15 
    本章术语 / 16 

     
    第二篇  购物和产品发现  
    第2章  自然语言处理和会话式购物 / 21 
    自然语言处理 / 22 
    伊丽莎 (ELIZA) / 22  
    聊天机器人 / 23 
    专业聊天机器人  / 23 
    会话商务  / 23 
    自然语言查询 / 24   
    购物与通信 / 24   
    个性化的购物体验 / 26 
    机器人之间的交互 / 26  
    基于背景信息的决策 / 27 
    实时聊天 / 27 
    机器如何阅读 / 28 
    标记化 / 29 
    词嵌入 / 30  
    词性标记 / 30   
    命名实体识别 / 31   
    自然语言理解 / 31  
    情感分析 / 32  
    关系提取 / 33 
    本章总结 / 34  
    本章术语 / 34  
    第3章  计算机视觉和智能镜 / 37  
    零售业崩溃 / 38   
    智能镜 / 38  
    数据采集 / 40  
    社交分享和结账 / 40  
    实现 / 41  
    计算机视觉 / 41  
    图像转换 / 43  
    滤波 / 43  
    特征提取 / 44  
    图像分类 / 46  
    超越静态和二维图像 / 47  
    本章总结 / 47    
    本章术语 / 47   
    第4章  神经网络和图像搜索 / 49  
    时尚业中的图像 / 49   
    图像搜索 / 50   
    图像标记 / 51  
    反向图像搜索 / 52  
    视觉搜索 / 53  
    神经网络 / 55  
    神经网络的类型 / 55  
    前馈神经网络 / 56  
    递归神经网络 / 57  
    卷积神经网络 / 58   
    训练神经网络 / 58  
    训练数据 / 60  
    标准化数据集 / 60   
    对抗样本 / 62  
    对抗图像叠加 / 62  
    对抗添加 / 63  
    对抗对象 / 63  
    可能产生的影响 / 64  
    本章总结 / 65  
    本章术语 / 65  
    第5章  虚拟造型助手 / 68  
    虚拟造型助手 / 69  
    个人造型师 / 69  
    虚拟助手 / 70  
    语音接口 / 70  
    虚拟造型助手的特点 / 71  
    现有案例 / 71  
    亚马逊的EchoLook语音声控智能摄像头 / 72  
    硬件 / 72  
    带图评论 / 74  
    带图评论的未来 / 75  
    通用人工智能 / 75  
    混合智能 / 76  
    通用人工智能的陷阱 / 76  
    人工智能的危险 / 76  
    本章总结 / 77  
    本章术语 / 78  

     
    第三篇  销售  
    第6章  数据科学和订阅服务 / 83  
    订阅模型 / 83   
    品牌订阅 / 85   
    目标订阅 / 85  
    用户选择的订阅 / 86  
    消耗品订阅 / 86  
    租赁订阅 / 86  
    数字个性化 / 87  
    推荐引擎 / 88  
    数据科学 / 90  
    本章总结 / 95  
    本章术语 / 96  
    第7章  预测分析和尺寸建议 / 98  
    合身问题 / 98  
    什么是预测分析? / 99  
    尺码学习 / 99  
    预测分析的其他应用程序 / 101  
    实施预测分析系统 / 101  
    数据可视化 / 104  
    模型 / 105  
    企业工具 / 106 
    时尚公司的技术博客 / 106  
    数据责任 / 107   
    通用数据保护条例 / 108  
    数据和第三方供应商 / 108  
    法律 / 108  
    本章总结 / 109  
    本章术语 / 109  

     
    第四篇  设计  
    第8章  时尚设计师的生成模型 / 113  
    人工智能时尚设计师 / 113   
    人工创造力 / 114  
    将服装映射到人物图片 / 115  
    将草图变成彩色图片 / 116  
    生成模型工作与原理 / 116  
    局限性 / 118  
    为什么选择生成对抗网络技术? / 118  
    实施案例:人工智能时尚博主 / 119  
    工作原理 / 120  
    训练生成对抗网络 / 121  
    改进结果 / 121  
    生成对抗网络的未来 / 123  
    本章总结 / 124  
    本章术语 / 125  
    第9章  数据挖掘和趋势预测 / 127  
    趋势预测 / 127  
    社交网络 / 128  
    社交媒体挖掘 / 129  
    什么是数据挖掘? / 130  
    应用程序接口 / 130 
    网站数据抓取 / 132  
    网络爬虫 / 133  
    数据仓库 / 134  
    本章总结 / 135  
    本章术语 / 136  

     
    第五篇  供应链  
    第10章  深度学习和需求预测 / 139  
    什么是需求预测? / 140  
    预测方法 / 140  
    预测时尚挑战 / 140  
    生产过剩 / 141  
    快而短的时装季 / 141  
    消费者行为 / 141  
    非预测解决方案 / 142  
    价格预测 / 142  
    深度学习 / 142  
    什么是深度学习? / 143  
    需求预测的深度学习 / 143  
    小数据集的技术 / 144  
    迁移学习 / 145  
    其他预测模型 / 146  
    本章总结 / 147  
    本章术语 / 148  
    第11章  机器人技术与制造 / 150  
    大众文化中的机器人 / 150  
    机器人与女性 / 151  
    什么是机器人? / 153  
    机器人分类 / 153  
    工业机器人 / 153  
    关节式机器人 / 154  
    末端执行器 / 155  
    缝纫机器人 / 155  
    在缝纫中采用机器人技术的优势 / 157  
    机器人设计 / 158  
    自动化与机器人 / 158  
    有关自动化的工作职责问题 / 159  
    供应链机器人 / 159  
    关灯生产制造 / 160  
    本章总结 / 160  
    本章术语 / 161 
      
    第六篇  未来  
    第12章  人工智能民主化及其影响 / 167  
    降低进入门槛 / 168  
    简化的界面 / 168  
    开发者工具 / 169  
    数据访问 / 169  
    开源 / 170  
    专用硬件 / 170  
    图形处理器和张量处理器 / 170  
    云服务 / 171  
    教程和在线课程 / 172  
    对就业市场的影响 / 173  
    道德与未来 / 174  
    种族与性别 / 174  
    人工智能伙伴关系 / 175  
    本章总结 / 175  
    本章术语 / 175  

     
    参考文献 / 178  

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