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未來IT圖解:深度學習 版權信息
- ISBN：9787500875123
- 條形碼：9787500875123 ; 978-7-5008-7512-3
- 裝幀：一般純質紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
未來IT圖解:深度學習 本書特色
東京大學教授、日本深度學習協會理事長松尾豐隆重推薦！！圖文并茂、四色印刷，深度學習不易理解的本質及實際應用一目了然。
未來IT圖解:深度學習 內容簡介
“深度學習”被評價為未來時代的重要技術，但它本身很好復雜，除了這方面的專家，一般大眾很難掌握。主要原因是我們很難以一種易于理解的方式來解釋“深度學習”的機制。首先，為了理解“深度學習”并，且必須先了解諸如“神經網絡”之類的算法。其次，在描述諸如“深度學習”和“神經網絡”之類的算法時，通常要使用數學公式，因此若沒有技術或數學背景，就會面臨很多的理解障礙。實際上，一旦書中出現了公式，可能很多人都會把書合上。但是，“深度學習”未來將涉及所有行業。因此，即使不是專家，我們也需要知道它是什么以及它可以做什么。 《未來IT圖解：深度學習》一書分為三部分，通過大量插圖詳解深度學習的運作機制及實際案例。部分在介紹AI的歷史和發展的同時，闡述深度學習。第二部分用事實例輔助說明深度學習的使用方式。第三部分將預測未來并總結深度學習下將會發生的情況。從何為深度學習到暢想深度學習帶給我們的未來，本書講述的重點內容——深度學習在各個經濟領域的實際應用。深度學習技術通過人工智能的開發進化，可以使用于農業生產、工業制造，應對老齡化和新生兒減少的第三產業服務業，乃至進入家庭服務人類。
未來IT圖解:深度學習 目錄
序章 001
深度學習推動世界 002
成為能在深度學習時代生存下來的人才！ 004
PART１
什么是深度學習？
01: 深度學習的現在與未來 002
02: 推導“正確答案”的搜索 006
03: 機器學習的結構與方法 008
04: 神經網絡的種類與特征 012
05: 神經網絡的學習方法 016
06: 自編碼器的問世 022
07: 解決梯度消失、過擬合問題 024
08: CNN（卷積神經網絡 030
09: RNN（循環神經網絡） 036
10: 圖像生成模型 040
11: 陸續實現實用化的深層強化學習模型 044
12: 各國圍繞深度學習實用化的現狀 048
13: 深度學習領域中領先世界的企業 050
總結 什么是深度學習？ 052
專欄 推動實現深度學習的硬件進步 054
PART２
深度學習的實用化
01: 深度學習的應用范圍與分類 056
02: 次品檢測 058
03: 外觀檢查 062
04: 自動撿料 064
05: 農業 066
06: 自動駕駛 068
07: 機器人出租車 070
08: 交通需求預測 072
09: 保護駕駛員 074
10: 診斷支持 076
11: 創制新藥 080
12: 基因治療 082
13: 護理教練與看護機器人 084
14: 裂紋、損傷檢測 086
15: 輸電線路巡檢 088
16: 異常檢測、預防性維護保養 090
17: 地基分析與地質評估 092
18: 自動挖掘 094
19: 產業廢棄物的鑒別 096
20: 校對報道內容與自動翻譯 098
21: 廣告點擊預測 100
22: 生成角色 102
23: 智能音箱 104
24: 無人收銀機 106
25: 預防盜竊 110
26: 制作報價單 112
27: 識別物流圖像與在庫管理 114
28: 自動裝盤 116
29: 用戶評價分析 118
30: 預測股價、檢測不正當交易 120
總結 深度學習會為今后的商業方式帶來什么 122
專欄 技術奇點何時來臨？會發生什么 124
PART３
深度學習帶給我們的未來
01: 深度學習帶來的價值觀與生活 126
02: 深度學習的下一個市場 130
03: 引入深度學習的注意點 134
04: 在深度學習中有效應用數據 138
05: 深度學習時代所需要的人才 140
06: 有關深度學習的法規建設等 142
07: 面向未來 FiNC在做什么 144
總結 深度學習如何改變未來 146
展開全部
未來IT圖解:深度學習 節選
◆人工智能的起點：達特茅斯會議 研究的歷史先從硬件開始。第二次世界大戰結束不久后的 1946 年，美國賓夕法尼亞州誕生了電子數字積分計算機（ENIAC）。其 10 年后，新罕布什爾州的達特茅斯學院召開了關于人工智能的會議（達特茅斯會議），探討智能行動與思維的計算機程序實現的可能性。參加會議的研究學者艾倫·紐厄爾、赫伯特·西蒙論證了用計算機證明數學定理是可能的，此時使用的“邏輯理論家”（Logic Theorist）被譽為世界上**個人工智能程序。 ◆從“冷戰”中的翻譯到阿爾法狗的勝利 經過達特茅斯會議，人工智能研究進入“推理搜索時代”。從 20 世紀 50 年代后期到 60 年代，伴隨著“冷戰”的開始，英語和俄語的機器翻譯在美國備受關注。此外，由人工智能自主走迷宮、進行拼圖、與人對弈國際象棋和日本將棋等都取得了成功，從而掀起了研究熱潮（**次人工智能熱潮）。但是，當人們明白人工智能只能在限定的狀況下解決事先設定的問題后，熱潮降溫了。 第二次熱潮始于 20 世紀 80 年代，將專業知識輸入計算機的“專家系統”開發取得重要進展，人工智能研究從此進入“知識的時代”。具體而言，開發出了輸入病菌等數據就可以開出相應抗生素藥方的系統（第二次人工智能熱潮）。但是，當載入的龐大知識庫中出現了矛盾或缺乏一貫性的數據時，數據就變得難以保管和維護就變得困難，這一次浪潮也隨之降溫了。 進入 21 世紀后，隨著大數據成為熱門話題，人工智能研究熱潮再次來臨（第三次人工智能熱潮）。以大量統計數據為基礎，人工智能自主學習獲得知識的“機器學習”，具體而言，就是機器翻譯和檢索引擎實現了實用化。此外，作為機器學習的一種，本書的主題“深度學習”也登上了歷史舞臺。人工智能自主學習定義知識要素的自動駕駛技術、阿爾法狗（AlphaGo）的勝利則吸引了更多關注。
未來IT圖解:深度學習 作者簡介
作者簡介： 南野充則 畢業于東京大學工學部。大學期間創立健康管理公司MEDICA Corporation和CDSystem Corporation，曾在北京大學舉行的智能電網領域國際會議上獲得“最佳學生獎”。2016年8月，在日本成立了第一家專門從事健康和醫療保健領域的人工智能實驗室——FiNC Wellness AI Lab，2018年9月起擔任FiNC Technologies的首席技術官，也是日本深度學習協會（Japan Deep Learning Association）最年輕主任。 譯者介紹 劉曉慧 日本愛知大學經營學博士。曾任愛知大學國際中國學研究中心研究員、非常勤講師等職，現主要從事翻譯與寫作工作。主要譯作包括《四季和食》、日本《中央省廳的政策形成過程》等。 劉星 中國政法大學政治與公共管理學院國際政治系副教授，日本名古屋大學法學博士。曾任日本國際交流基金訪問學者、日本成蹊大學法學部客座研究員等。主要譯作包括《日本國際政治學》《思想者的足跡：池明觀》等。
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