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時尚業中的人工智能:人工智能如何徹底改變時尚業 版權信息
- ISBN：9787509678336
- 條形碼：9787509678336 ; 978-7-5096-7833-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
時尚業中的人工智能:人工智能如何徹底改變時尚業 內容簡介
《時尚業中的人工智能》幫助您了解人工智能（AI）如何應用于時尚業。聚焦于應用方法，本書提供真實案例，為非技術讀者分解技術術語，為時尚專業人士提供教育資源。從發現產品開始，再到制造產品，探討AI影響時尚價值鏈各部分的方式。 《時尚業中的人工智能》帶領您了解重要概念，如互聯網零售、數據挖掘和人工智能機器人。每章均以一個主要技術主題為例，說明如何將AI應用于時尚業。書中沒有方程、算法或代碼。技術上的解釋是累積性的，因此，伴隨本書，您將在實踐階段發現更多有關人工智能的內在運作信息。
時尚業中的人工智能:人工智能如何徹底改變時尚業 目錄
引 言
關于本書 / 1
關于讀者 / 2
**篇 導論
第1章 人工智能基礎 / 5
為什么人工智能如此重要？ / 5
什么是人工智能？ / 6
機器學習 / 7
什么是智能？ / 7
圖靈測試 / 8
機器如何學習 / 8
什么是學習？ / 9
機器感知 / 10
語言 / 10
人工智能主題 / 11
應用領域 / 12
工具與技術 / 13
本章總結 / 15
本章術語 / 16
第二篇 購物和產品發現
第2章 自然語言處理和會話式購物 / 21
自然語言處理 / 22
伊麗莎 （ELIZA） / 22
聊天機器人 / 23
專業聊天機器人 / 23
會話商務 / 23
自然語言查詢 / 24
購物與通信 / 24
個性化的購物體驗 / 26
機器人之間的交互 / 26
基于背景信息的決策 / 27
實時聊天 / 27
機器如何閱讀 / 28
標記化 / 29
詞嵌入 / 30
詞性標記 / 30
命名實體識別 / 31
自然語言理解 / 31
情感分析 / 32
關系提取 / 33
本章總結 / 34
本章術語 / 34
第3章 計算機視覺和智能鏡 / 37
零售業崩潰 / 38
智能鏡 / 38
數據采集 / 40
社交分享和結賬 / 40
實現 / 41
計算機視覺 / 41
圖像轉換 / 43
濾波 / 43
特征提取 / 44
圖像分類 / 46
超越靜態和二維圖像 / 47
本章總結 / 47
本章術語 / 47
第4章 神經網絡和圖像搜索 / 49
時尚業中的圖像 / 49
圖像搜索 / 50
圖像標記 / 51
反向圖像搜索 / 52
視覺搜索 / 53
神經網絡 / 55
神經網絡的類型 / 55
前饋神經網絡 / 56
遞歸神經網絡 / 57
卷積神經網絡 / 58
訓練神經網絡 / 58
訓練數據 / 60
標準化數據集 / 60
對抗樣本 / 62
對抗圖像疊加 / 62
對抗添加 / 63
對抗對象 / 63
可能產生的影響 / 64
本章總結 / 65
本章術語 / 65
第5章 虛擬造型助手 / 68
虛擬造型助手 / 69
個人造型師 / 69
虛擬助手 / 70
語音接口 / 70
虛擬造型助手的特點 / 71
現有案例 / 71
亞馬遜的EchoLook語音聲控智能攝像頭 / 72
硬件 / 72
帶圖評論 / 74
帶圖評論的未來 / 75
通用人工智能 / 75
混合智能 / 76
通用人工智能的陷阱 / 76
人工智能的危險 / 76
本章總結 / 77
本章術語 / 78
第三篇 銷售
第6章 數據科學和訂閱服務 / 83
訂閱模型 / 83
品牌訂閱 / 85
目標訂閱 / 85
用戶選擇的訂閱 / 86
消耗品訂閱 / 86
租賃訂閱 / 86
數字個性化 / 87
推薦引擎 / 88
數據科學 / 90
本章總結 / 95
本章術語 / 96
第7章 預測分析和尺寸建議 / 98
合身問題 / 98
什么是預測分析？ / 99
尺碼學習 / 99
預測分析的其他應用程序 / 101
實施預測分析系統 / 101
數據可視化 / 104
模型 / 105
企業工具 / 106
時尚公司的技術博客 / 106
數據責任 / 107
通用數據保護條例 / 108
數據和第三方供應商 / 108
法律 / 108
本章總結 / 109
本章術語 / 109
第四篇 設計
第8章 時尚設計師的生成模型 / 113
人工智能時尚設計師 / 113
人工創造力 / 114
將服裝映射到人物圖片 / 115
將草圖變成彩色圖片 / 116
生成模型工作與原理 / 116
局限性 / 118
為什么選擇生成對抗網絡技術？ / 118
實施案例：人工智能時尚博主 / 119
工作原理 / 120
訓練生成對抗網絡 / 121
改進結果 / 121
生成對抗網絡的未來 / 123
本章總結 / 124
本章術語 / 125
第9章 數據挖掘和趨勢預測 / 127
趨勢預測 / 127
社交網絡 / 128
社交媒體挖掘 / 129
什么是數據挖掘？ / 130
應用程序接口 / 130
網站數據抓取 / 132
網絡爬蟲 / 133
數據倉庫 / 134
本章總結 / 135
本章術語 / 136
第五篇 供應鏈
第10章 深度學習和需求預測 / 139
什么是需求預測？ / 140
預測方法 / 140
預測時尚挑戰 / 140
生產過剩 / 141
快而短的時裝季 / 141
消費者行為 / 141
非預測解決方案 / 142
價格預測 / 142
深度學習 / 142
什么是深度學習？ / 143
需求預測的深度學習 / 143
小數據集的技術 / 144
遷移學習 / 145
其他預測模型 / 146
本章總結 / 147
本章術語 / 148
第11章 機器人技術與制造 / 150
大眾文化中的機器人 / 150
機器人與女性 / 151
什么是機器人？ / 153
機器人分類 / 153
工業機器人 / 153
關節式機器人 / 154
末端執行器 / 155
縫紉機器人 / 155
在縫紉中采用機器人技術的優勢 / 157
機器人設計 / 158
自動化與機器人 / 158
有關自動化的工作職責問題 / 159
供應鏈機器人 / 159
關燈生產制造 / 160
本章總結 / 160
本章術語 / 161
第六篇 未來
第12章 人工智能民主化及其影響 / 167
降低進入門檻 / 168
簡化的界面 / 168
開發者工具 / 169
數據訪問 / 169
開源 / 170
專用硬件 / 170
圖形處理器和張量處理器 / 170
云服務 / 171
教程和在線課程 / 172
對就業市場的影響 / 173
道德與未來 / 174
種族與性別 / 174
人工智能伙伴關系 / 175
本章總結 / 175
本章術語 / 175
參考文獻 / 178
展開全部
時尚業中的人工智能:人工智能如何徹底改變時尚業 作者簡介
利安娜·盧斯（Leanne Luce）, 畢業于羅德島設計學院（Rhode Island School of Design，RISD）。她具有時尚行業的工作背景，并且曾在哈佛大學的懷斯研究所（Wyss Institute）和位于舊金山的Otherlab 研究設計實驗室從事軍用機器人外骨骼和軟體產品方面的工作。利安娜還是“時尚機器人”（The Fashion Robot）博客的編輯，該博客已獲得Vogue和Glossy等時尚出版物的認可。她目前在Google擔任產品經理。 熊興， 男，1987年出生，江西南昌人。北京服裝學院中國時尚研究院工程師、理學碩士。主要研究方向為時尚經濟、產業經濟。發表學術論文10余篇，參與編著2018~2020年《中國時尚產業發展藍皮書》。
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