人工智慧 3/e 張志勇、廖文華、石貴平 等 2023 全華
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商品描述

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.本書除了詳盡介紹機器學習、深度學習、人工智慧等技術的理論架構外,也講解了人工智慧如何應用在各大領域,如車牌辨識、自然語言處理等。 5.本書巧妙的運用範例、圖例講解人工智慧的理論與技術,使理論架構變得淺顯易懂。 內容簡介 人工智慧相關的議題歷史悠久,本書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、圖例及影片(QR Code)講解人工智慧的理論與技術,使理論架構變得淺顯易懂,不再因為艱澀難懂的數學公式抹滅了學習的興趣及成就,本書藉由邏輯清晰的『訓練資料』來訓練讀者,使其能夠越讀越明白,越學越有成就。 本書適用於科大資工、電機、電子及人工智慧系「人工智慧」課程使用。 目錄 CH1 人工智慧起源 1-1 遍地開花的人工智慧 1-2 人工智慧的發展 1-3 人工智慧@臺灣 1-4 AI創造的未來生活 參考資料 CH2 應用篇 2-1 影像處理 2-2 自然語言處理 2-3 邏輯推理 2-4 推薦系統 2-5 疾病預測與醫療 CH3 機器學習篇 3-1 建置Python開發環境 3-2 機器學習簡介(Introduction to Machine Learning) 3-3 機器學習演算法 CH4 深度學習篇 4-1 深度學習簡介(Introduction to Deep Learning) 4-2 卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN) 4-3 類神經網路的學習方式(Artificial Neural Network, ANN) 4-4 遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) 4-5 自編碼網路(Autoencoder Network, AE) 4-6 生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN) CH5 實務篇 5-1 人工智慧實務應用-電腦視覺 5-2 人工智慧實務應用-自然語言處理 CH6 人工智慧的未來與挑戰 6-1 人工智慧未來趨勢 6-2 工智慧省思與挑戰 參考資料 習題
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