【電子書】人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節回顧,不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你!
▐ 自2024/1/1 00:00起,台灣樂天市場「屈臣氏」將不贈送 LINE POINTS 點數
▐ 自2023/2/1 00:00起,樂天Kobo電子書不贈送 LINE POINTS 點數,請會員多加留意。
▐ LINE POINT點數回饋依照樂天提供扣除折價券(優惠券)、與運費後之最終金額進行計算。
▐ 愛買與愛票網、a la sha(2023/8/1生效)、GAME休閒館(2023/8/1生效)、專品藥局(2023/8/1生效)等部分店家不參與全站加碼,請詳閱LINE Points 加碼店家清單:https://lin.ee/Y2CcVdk/rcfk
▐ 注意事項
(1)部分服務及店家不符合贈點資格,購買後將不贈送 LINE Points 點數,亦不得使用點數紅包,如:比漾廣場、神腦生活、MyCard、愛美麗福利社、展翔通訊、ezcook 美食廚房、葳豐數位商城、吉盈數位商城、森林巨人、包材中心、KABO佳麗寶家電批發、LuLuLu精品店、NewSTYLE新風尚潮流、0216零食會社、美寶家電、純米小鋪、LILY科技新櫃、登芳3C電子雜貨賣場、豐饌御鴨、鼎耀通訊、誠選3C、Smile、葳豐數位商城二店、米蘭寶、BoBo Outlet代購屋、楊家食品(2022/10/1生效)、樂天Kobo電子書(2023/2/1生效)、屈臣氏(2024/1/1生效)等,請詳閱LINE Points 加碼店家清單。
(2)需透過LINE購物前往台灣樂天市場,並在同一瀏覽器於24小時內結帳,才享有 LINE Points 回饋。
(3)若購買之訂單(包含預購商品)未符合樂天市場 45 天內完成訂單出貨及結帳,則不符合贈點資格。
(4)如使用App、或中途瀏覽比價網、回饋網、Google等其他網頁、或由網頁版(電腦版/手機版網頁)切換為App都將會造成追蹤中斷而無法進行 LINE Points 回饋。
(5) LINE 購物為購物資訊整合性平台,商品資料更新會有時間差,如顯示之商品規格、顏色、價位、贈品與台灣樂天市場銷售網頁不符,以銷售網頁標示為準。
(6)Pickup店家之有效訂單需於下單後40天內使用完畢才符合分潤條件
(7) 若上述或其他原因,致使消費者無接收到點數回饋或點數回饋有爭議,台灣樂天市場保有更改條款與法律追訴之權利,活動詳情以樂天市場網站公告為準。商品描述
作者:姚期智 出版社:崧燁文化 出版日期:2023/11/01 語言:中文 ISBN:9786263578081 檔案格式:EPUB3-流式格式 閱讀裝置:閱讀器, Android應用程式, iOS應用程式 新世紀的技術大變革,「人工智慧」背後的核心技術與原理為何? 「圖靈測試」早在70年前就預言了機器的智慧將會顛覆世界? 程式設計基礎×搜尋算法定義×過度低度擬和×隨機森林算法…… 不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」 ──想要掌握AI,先從理論課開始學起! 【搜尋策略】 第一章首先介紹單智慧型搜尋問題的定義,然後詳細介紹盲目搜尋和啟發式搜尋兩種主要的方法;隨後,將介紹多智慧型對抗搜尋。為方便讀者理解,更穿插介紹了一些必要的數據結構知識及例子。 【機器學習】 機器學習是人工智慧領域的一個重要組成部分,其基本想法是利用數據進行學習,而不是人工定義一些概念或結構。第二章將學習機器學習的核心框架,即監督式學習(supervised learning)。監督式學習的應用非常廣泛,目前也有很好的解決方案。從監督式學習出發,本書會介紹各種不同類別的數據集,包括訓練集、測試集等。正確地區分不同類別的數據集,是理解監督式學習的關鍵。 【線性迴歸】 第三章會學到監督式學習中最基礎的線性模型。在經濟學與其他社會科學領域,線性模型仍然是最為常用的模型。線性模型可以用來分析資本存量、人均受教育程度等與經濟增長的關係,或根據市場訊息預測價格變動。本章將基於線性模型的概念,介紹梯度下降法,它不僅可用於線性模型,也適用於絕大部分機器學習算法,是機器學習領域最為常用的優化算法。 【神經網路】 第五章將先從深度線性網路談起,理解為什麼簡單疊加多層線性網路對於函數表達能力毫無提升,因此需要在網路中加入非線性的元素,以得到更強的表達能力,激勵函數就是神經網路中的非線性元素。神經網路的優化算法仍然是梯度下降法,相比線性模型,神經網路的導數計算更為複雜。 【本書特色】 人工智慧被廣泛應用在日常生活中,包括無人駕駛、臉部辨識、語音助理等,這場技術變革為人類的生活帶來巨大影響,且仍舊在不斷地推陳出新。本書以簡單易懂的實例介紹人工智慧的核心原理,並以數學語言具體分析描述,加深讀者對基礎理論的理解,更結合練習題以便讀者深入學習,希望能從科學角度來見證人工智慧的變革與未來。