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  • 人工智慧:素養及未來趨勢
  • 點閱:15
  • 作者: 張志勇等編著
  • 出版社:全華圖書
  • 出版年:2021[民110]
  • ISBN:9789865037741
  • EISBN:9789865039318 PDF
  • 格式:PDF,JPG
  • 附註:附錄: 習題

  人工智慧相關的議題歷史悠久,本書將詳盡敘述人工智慧過往的發展和遇到的瓶頸,並說明近年來為何又開始一波新的熱潮,在這波熱潮中,本書內容貼近產業應用,說明AI如何應用在各大產業、服務以及新商品與革新。此外,本書亦透過AI技術的發展與創新,引導讀者瞭解,隨著人工智慧持續發展,AI對人們的未來生活可能帶來衝擊與影響。

  本書巧妙的運用範例、圖例講解人工智慧的理論,使架構變得淺顯易懂,不再因為艱澀難懂的數學公式抹滅了學習的興趣及成就。

本書特色


  1.詳盡敘述人工智慧的發展及遇到之瓶頸,並說明近年來為何又開始一波新的熱潮。
  2.本書內容貼近產業應用,說明AI如何應用在各大產業、服務以及新商品與革新。
  3.透過AI技術的發展與創新,引導讀者瞭解,隨著人工智慧持續發展,AI對人們的未來生活可能帶來衝擊與影響。
  4.本書巧妙的運用範例、圖例、影片(Qrcode)講解人工智慧的理論與技術,使理論架構變得淺顯易懂。


張志勇, 廖文華, 石貴平, 王勝石, 游國忠

  • CH1 人工智慧起源(第1-1頁)
    • 1-1 遍地開花的人工智慧(第1-1頁)
    • 1-2 人工智慧的發展(第1-9頁)
    • 1-3 人工智慧@臺灣(第1-19頁)
    • 1-4 AI創造的未來生活(第1-22頁)
  • CH2 人工智慧與應用(第2-1頁)
    • 2-1 影像處理(第2-1頁)
    • 2-2 自然語言處理(第2-8頁)
    • 2-3 邏輯推理(第2-22頁)
    • 2-4 推薦系統(第2-27頁)
    • 2-5 疾病預測與醫療(第2-33頁)
  • CH3 機器學習是什麼——分類篇(第3-1頁)
    • 3-1 機器學習簡介(第3-2頁)
    • 3-2 迴歸(第3-11頁)
    • 3-3 決策樹(第3-13頁)
    • 3-4 支持向量機(第3-16頁)
    • 3-5 單純貝氏分類器(第3-18頁)
  • CH4 機器學習是什麼——分群篇(第4-1頁)
    • 4-1 K-最近鄰居法(第4-2頁)
    • 4-2 K-平均分群(第4-6頁)
    • 4-3 DBSCAN(第4-9頁)
    • 4-4 階層式分群(第4-11頁)
    • 4-5 關聯規則學習(第4-13頁)
  • CH5 深度學習是什麼——淺談篇(第5-1頁)
    • 5-1 神經元的設計與功能(第5-2頁)
    • 5-2 神經網路的架構與深度學習(第5-6頁)
    • 5-3 卷積神經網路(第5-10頁)
  • CH6 深度學習是什麼——探究篇(第6-1頁)
    • 6-1 遞歸神經網路(第6-1頁)
    • 6-2 遞歸神經網路時空展開圖(第6-4頁)
    • 6-3 長短期記憶(第6-6頁)
    • 6-4 遞歸神經網路應用模式(第6-8頁)
  • CH7 淺談生成對抗網路(第7-1頁)
    • 7-1 生成對抗網路(第7-2頁)
  • CH8 人工智慧的未來與挑戰(第8-1頁)
    • 8-1 人工智慧未來趨勢(第8-2頁)
    • 8-2 人工智慧省思與挑戰(第8-20頁)
  • 附錄 習題(第A-1頁)
    • 習題(第A-1頁)
紙本書 NT$ 340
單本電子書
NT$ 272

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