漫话人工智能:坂本真树老师带你轻松读懂人工智能

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2021-01
版次: 1
ISBN: 9787122377104
定价: 49.80
装帧: 其他
开本: 32开
纸张: 纯质纸
页数: 178页
字数: 150千字
10人买过
  • 《漫话人工智能:坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众,旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题,也是读者想要了解的问题,如人工智能是什么时候出现的,人工智能会超越人类吗,什么易导入人工智能,什么不易导入人工智,怎样从信息角度来学习人工智能,人工智能应用的领域有哪些等等。
      本书语言通俗易懂,采用大量插画进行讲解,一一为读者解答了人工智能的问题,不论是对人工智能感兴趣的非专业人士,还是准备从事人工智能相关工作的学生,都能通过本书了解人工智能的方方面面。 第1章 人工智能是什么?

    1.1  人工智能是什么时候出现的?002

    ● 人的智能?人工智能?003

    ● 图灵测试:哪个是人类?004

    ● 寂寞的人工智能?!006

    ● 人和人工智能的区别007

    ● 伴随着计算机发展009

    ● AI的历史:达特茅斯会议010

    ● AI的历史:第一次人工智能热潮011

    ● AI的历史:第二次人工智能热潮013

    ● 现在,第三次人工智能热潮!015

    1.2  这是人工智能?016

    ● 人工智能与机器人的区别017

    ● 机器人研究?人工智能研究?019

    ● 人工智能需要身体吗?020

    ● 第1级人工智能023

    ● 第2级人工智能024

    ● 第3级人工智能026

    ● 第4级人工智能,专用人工智能027

    ● 第5级人工智能,通用人工智能028

    1.3  人工智能会超越人类吗?030

    ● 奇点是什么?031

    ● 奇点:可怕?不可?032

    ● 如何实现通用人工智能?033

    ● AI导致人类灭亡的可能性有多大?034

    ● AI之下我们的未来会怎样改变呢?036

    ● 将来,哪些职业会消失?037

    ● 将来,哪些职业会留下来?039

    第2章 容易导入人工智能的事物和不容易导入人工智能的事物

    2.1  容易导入人工智能的事物042

    ● 可以导入网络上的任何信息043

    ● 0和1数字数据044

    ● 各种数据(语言、动画、音频)046

    ● 让计算机拥有视觉048

    ● 数码相机的演变049

    ● 像素提高,超过人类?!050

    ● 世界共享的数据051

    ● 图像识别的竞赛:ILSVRC052

    ● 让计算机拥有听觉054

    ● 使用两个麦克风的语音识别055

    ● 多个麦克风056

    ● 把语音转化成文字?058

    ● 声学模型和语言模型060

    2.2  不容易导入人工智能的事物 062

    ●“意思”很难懂…… 063

    ● 什么是语义网络? 064

    ● 不理解“意思”也能够做出回答? 065

    ● 什么是潜在语义分析? 067

    ● 为什么Torobo-kun 选择放弃 067

    ● 如果要变聪明,需要五感齐备吗? 069

    ● 人工智能的味觉是什么? 070

    ● 人工智能的嗅觉是什么? 070

    ● 将来会怎么处理气味?072

    ● 人工智能的触觉是什么?073

    ● 实现触觉真的很难!074

    第3章 人工智能是怎样从信息中学习的?

    3.1  什么是机器学习? 078

    ● 让机器设备(计算机)也能够学习! 079

    ● 什么是监督学习? 080

    ● 分类问题:判断垃圾邮件 082

    ● 回归问题:预测数值 084

    ● 寻找合适的线(函数)! 085

    ● 当心过度学习! 088

    ● 什么是无监督学习? 090

    ● 试着分组吧! 092

    ● k-means 分类方法 094

    ● 强化学习是“蜜糖”与“鞭子” 095

    3.2  什么是神经网络?097

    ● 大脑依靠神经元运作098

    ● 人工神经元的构造100

    ● 代表了重要度和信赖度的权重102

    ● 赫布定律103

    ● 什么是感知机?104

    ● 线性不可分!105

    ● BP算法(误差反向传播算法)106

    ● 为了减小误差,调整权重!108

    ● 增加层数:信息传递不到!110

    ● 支持向量机的优点是什么?110

    ● 权衡过度学习和泛化112

    3.3  深度学习有哪些厉害之处?113

    ● 深度学习成名的日子114

    ● 能够自己提取特征,厉害!115

    ● 4层以上的深度学习116

    ● 自编码的输入和输出是相同的!117

    ● 让输入与输出具有相同的意义118

    ● 或许和人越来越像?120

    ● 深度学习的方法120

    3.4  AI三大模型中的“遗传算法”是什么?124

    ●AI三大模型的方方面面125

    ● 以达尔文的进化论为基础125

    ● 遗传算法的使用方法126

    第4章 人工智能的应用实例

    4.1  人工智能的进化在“游戏”中的应用实例130

    ● 游戏AI 的进化历史130

    ●人类与AI 对战(国际象棋篇)132

    ●人类与AI 对战(日本象棋篇)133

    ●人类与AI 对战(围棋篇)134

    4.2  第三次AI热潮的导火索在“图像”领域的应用实例136

    ● 谷歌的猫136

    ● 图像识别的发展138

    ● 医疗领域的应用(庄野实验室)139

    ● 医疗领域的应用(恶性黑色素瘤的判别) 140

    ● 医疗领域的应用(癌症的检测)141

    ● 为了提高诊断的准确度142

    4.3  “自动驾驶AI”的实际应用143

    ● 自动到什么程度?143

    ● 为了实现自动驾驶145

    ● 自动驾驶的训练步骤146

    ● 为了掌握位置和情况147

    ● 事故的原因究竟是什么? 149

    4.4  “对话AI”的应用实例150

    ● 为了和计算机对话150

    ●“有知识”对话AI152

    ●“无知识”对话AI154

    ● 制造对话的三种技术155

    ● 为了自然的对话156

    4.5  “遗传算法”在“拟声拟态词”上的应用实例158

    ● 贴近人心的拟声拟态词158

    ● 生成拟声拟态词的系统159

    ● 拟声拟态词的生成160

    ● 在优化过程中要做些什么呢162

    4.6  AI在“艺术”领域的实践164

    ●AI在艺术方面的挑战(小说篇)164

    ●AI小说项目166

    ●AI在艺术方面的挑战(绘画篇)168

    ●AI在艺术方面的挑战(作曲篇)170

    结语171

    参考文献174

    索引176

     
  • 内容简介:
    《漫话人工智能:坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众,旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题,也是读者想要了解的问题,如人工智能是什么时候出现的,人工智能会超越人类吗,什么易导入人工智能,什么不易导入人工智,怎样从信息角度来学习人工智能,人工智能应用的领域有哪些等等。
      本书语言通俗易懂,采用大量插画进行讲解,一一为读者解答了人工智能的问题,不论是对人工智能感兴趣的非专业人士,还是准备从事人工智能相关工作的学生,都能通过本书了解人工智能的方方面面。
  • 目录:
    第1章 人工智能是什么?

    1.1  人工智能是什么时候出现的?002

    ● 人的智能?人工智能?003

    ● 图灵测试:哪个是人类?004

    ● 寂寞的人工智能?!006

    ● 人和人工智能的区别007

    ● 伴随着计算机发展009

    ● AI的历史:达特茅斯会议010

    ● AI的历史:第一次人工智能热潮011

    ● AI的历史:第二次人工智能热潮013

    ● 现在,第三次人工智能热潮!015

    1.2  这是人工智能?016

    ● 人工智能与机器人的区别017

    ● 机器人研究?人工智能研究?019

    ● 人工智能需要身体吗?020

    ● 第1级人工智能023

    ● 第2级人工智能024

    ● 第3级人工智能026

    ● 第4级人工智能,专用人工智能027

    ● 第5级人工智能,通用人工智能028

    1.3  人工智能会超越人类吗?030

    ● 奇点是什么?031

    ● 奇点:可怕?不可?032

    ● 如何实现通用人工智能?033

    ● AI导致人类灭亡的可能性有多大?034

    ● AI之下我们的未来会怎样改变呢?036

    ● 将来,哪些职业会消失?037

    ● 将来,哪些职业会留下来?039

    第2章 容易导入人工智能的事物和不容易导入人工智能的事物

    2.1  容易导入人工智能的事物042

    ● 可以导入网络上的任何信息043

    ● 0和1数字数据044

    ● 各种数据(语言、动画、音频)046

    ● 让计算机拥有视觉048

    ● 数码相机的演变049

    ● 像素提高,超过人类?!050

    ● 世界共享的数据051

    ● 图像识别的竞赛:ILSVRC052

    ● 让计算机拥有听觉054

    ● 使用两个麦克风的语音识别055

    ● 多个麦克风056

    ● 把语音转化成文字?058

    ● 声学模型和语言模型060

    2.2  不容易导入人工智能的事物 062

    ●“意思”很难懂…… 063

    ● 什么是语义网络? 064

    ● 不理解“意思”也能够做出回答? 065

    ● 什么是潜在语义分析? 067

    ● 为什么Torobo-kun 选择放弃 067

    ● 如果要变聪明,需要五感齐备吗? 069

    ● 人工智能的味觉是什么? 070

    ● 人工智能的嗅觉是什么? 070

    ● 将来会怎么处理气味?072

    ● 人工智能的触觉是什么?073

    ● 实现触觉真的很难!074

    第3章 人工智能是怎样从信息中学习的?

    3.1  什么是机器学习? 078

    ● 让机器设备(计算机)也能够学习! 079

    ● 什么是监督学习? 080

    ● 分类问题:判断垃圾邮件 082

    ● 回归问题:预测数值 084

    ● 寻找合适的线(函数)! 085

    ● 当心过度学习! 088

    ● 什么是无监督学习? 090

    ● 试着分组吧! 092

    ● k-means 分类方法 094

    ● 强化学习是“蜜糖”与“鞭子” 095

    3.2  什么是神经网络?097

    ● 大脑依靠神经元运作098

    ● 人工神经元的构造100

    ● 代表了重要度和信赖度的权重102

    ● 赫布定律103

    ● 什么是感知机?104

    ● 线性不可分!105

    ● BP算法(误差反向传播算法)106

    ● 为了减小误差,调整权重!108

    ● 增加层数:信息传递不到!110

    ● 支持向量机的优点是什么?110

    ● 权衡过度学习和泛化112

    3.3  深度学习有哪些厉害之处?113

    ● 深度学习成名的日子114

    ● 能够自己提取特征,厉害!115

    ● 4层以上的深度学习116

    ● 自编码的输入和输出是相同的!117

    ● 让输入与输出具有相同的意义118

    ● 或许和人越来越像?120

    ● 深度学习的方法120

    3.4  AI三大模型中的“遗传算法”是什么?124

    ●AI三大模型的方方面面125

    ● 以达尔文的进化论为基础125

    ● 遗传算法的使用方法126

    第4章 人工智能的应用实例

    4.1  人工智能的进化在“游戏”中的应用实例130

    ● 游戏AI 的进化历史130

    ●人类与AI 对战(国际象棋篇)132

    ●人类与AI 对战(日本象棋篇)133

    ●人类与AI 对战(围棋篇)134

    4.2  第三次AI热潮的导火索在“图像”领域的应用实例136

    ● 谷歌的猫136

    ● 图像识别的发展138

    ● 医疗领域的应用(庄野实验室)139

    ● 医疗领域的应用(恶性黑色素瘤的判别) 140

    ● 医疗领域的应用(癌症的检测)141

    ● 为了提高诊断的准确度142

    4.3  “自动驾驶AI”的实际应用143

    ● 自动到什么程度?143

    ● 为了实现自动驾驶145

    ● 自动驾驶的训练步骤146

    ● 为了掌握位置和情况147

    ● 事故的原因究竟是什么? 149

    4.4  “对话AI”的应用实例150

    ● 为了和计算机对话150

    ●“有知识”对话AI152

    ●“无知识”对话AI154

    ● 制造对话的三种技术155

    ● 为了自然的对话156

    4.5  “遗传算法”在“拟声拟态词”上的应用实例158

    ● 贴近人心的拟声拟态词158

    ● 生成拟声拟态词的系统159

    ● 拟声拟态词的生成160

    ● 在优化过程中要做些什么呢162

    4.6  AI在“艺术”领域的实践164

    ●AI在艺术方面的挑战(小说篇)164

    ●AI小说项目166

    ●AI在艺术方面的挑战(绘画篇)168

    ●AI在艺术方面的挑战(作曲篇)170

    结语171

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