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應用人工智能:工程方法(原書第2版) 版權信息
- ISBN：9787111729990
- 條形碼：9787111729990 ; 978-7-111-72999-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
應用人工智能:工程方法(原書第2版) 本書特色
關注AI應用程序的工程化，涵蓋大量應用實例、AI產品列表及源代碼樣
應用人工智能:工程方法(原書第2版) 內容簡介
大多數的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關注AI應用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務？在哪種情況下應該選擇哪種庫、框架和服務？如何將它們整合到一個具有良好用戶體驗、易于維護的AI應用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結合當前的新興技術和具體實例給出了很好的答案。<br /><br />本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發展史，接著介紹主要的AI方法，包括機器學習和知識表示，之后給出AI應用程序架構設計的指導原則，*后聚焦于AI的各個分領域，包括信息檢索、自然語言處理及計算機視覺。書中涵蓋大量應用實例，其中，虛擬博物館實例貫穿全書。此外，本書還提供相關AI產品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發自己的應用。<br />
應用人工智能:工程方法(原書第2版) 目錄
目 錄
譯者序
前言
作者簡介
第1章 引言 1
1.1 本書概述 2
1.2 什么是AI 3
1.3 AI簡史 6
1.4 AI對社會的影響 7
1.5 著名的AI項目 8
1.6 擴展閱讀 11
1.7 快速測驗 11
第2章 機器學習 13
2.1 機器學習應用 14
2.2 機器學習領域和任務 16
2.3 機器學習方法 19
2.4 示例：使用決策樹對客戶進行分類 26
2.5 機器學習方法論 29
2.6 服務圖和產品圖 46
2.7 機器學習應用工程化 49
2.8 快速測驗 52
第3章 知識表示 55
3.1 本體 56
3.2 知識表示方法 60
3.3 語義網標準 62
3.4 查詢本體 71
3.5 基于規則的推理 76
3.6 知識表示服務圖和知識表示產品圖 82
3.7 提示和技巧 83
3.8 快速測驗 86
第4章 AI應用架構 88
4.1 AI參考架構 88
4.2 應用示例：虛擬博物館向導 90
4.3 數據集成/語義增強 91
4.4 應用邏輯/代理 92
4.5 呈現方式 95
4.6 編程語言 95
4.7 快速測驗 96
第5章 信息檢索 97
5.1 信息檢索服務圖 98
5.2 信息檢索產品圖 99
5.3 提示和技巧 100
5.4 應用示例：語義自動建議功能 101
5.5 快速測驗 102
第6章 自然語言處理 104
6.1 重點 105
6.2 簡單方法：詞袋模型 107
6.3 深層語義分析：從字母到句子 109
6.4 服務圖和產品圖 112
6.5 示例 115
6.6 快速測驗 121
第7章 計算機視覺 122
7.1 計算機視覺應用 122
7.2 計算機視覺任務和方法 128
7.3 服務圖和產品圖 129
7.4 示例 131
7.5 快速測驗 140
第8章 復雜事件處理 141
8.1 基礎 142
8.2 應用示例：智能工廠中的故障檢測 143
8.3 服務圖和產品圖 147
8.4 快速測驗 148
第9章 結論 149
附錄 產品表 150
參考文獻 162
譯者序
前言
作者簡介
第1章 引言 1
1.1 本書概述 2
1.2 什么是AI 3
1.3 AI簡史 6
1.4 AI對社會的影響 7
1.5 著名的AI項目 8
1.6 擴展閱讀 11
1.7 快速測驗 11
第2章 機器學習 13
2.1 機器學習應用 14
2.2 機器學習領域和任務 16
2.3 機器學習方法 19
2.4 示例：使用決策樹對客戶進行分類 26
2.5 機器學習方法論 29
2.6 服務圖和產品圖 46
2.7 機器學習應用工程化 49
2.8 快速測驗 52
第3章 知識表示 55
3.1 本體 56
3.2 知識表示方法 60
3.3 語義網標準 62
3.4 查詢本體 71
3.5 基于規則的推理 76
3.6 知識表示服務圖和知識表示產品圖 82
3.7 提示和技巧 83
3.8 快速測驗 86
第4章 AI應用架構 88
4.1 AI參考架構 88
4.2 應用示例：虛擬博物館向導 90
4.3 數據集成/語義增強 91
4.4 應用邏輯/代理 92
4.5 呈現方式 95
4.6 編程語言 95
4.7 快速測驗 96
第5章 信息檢索 97
5.1 信息檢索服務圖 98
5.2 信息檢索產品圖 99
5.3 提示和技巧 100
5.4 應用示例：語義自動建議功能 101
5.5 快速測驗 102
第6章 自然語言處理 104
6.1 重點 105
6.2 簡單方法：詞袋模型 107
6.3 深層語義分析：從字母到句子 109
6.4 服務圖和產品圖 112
6.5 示例 115
6.6 快速測驗 121
第7章 計算機視覺 122
7.1 計算機視覺應用 122
7.2 計算機視覺任務和方法 128
7.3 服務圖和產品圖 129
7.4 示例 131
7.5 快速測驗 140
第8章 復雜事件處理 141
8.1 基礎 142
8.2 應用示例：智能工廠中的故障檢測 143
8.3 服務圖和產品圖 147
8.4 快速測驗 148
第9章 結論 149
附錄 產品表 150
參考文獻 162
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應用人工智能:工程方法(原書第2版) 作者簡介
伯恩哈德·G. 胡姆（Bernhard G. Humm）
德國達姆施塔特應用技術大學計算機科學系的軟件工程和項目管理學教授，達姆施塔特應用信息學研究所（aIDa）的常務董事和博士協調員，他的研究重點是應用人工智能和軟件架構。他與工業和研究組織合作，主持多個國家和國際研究項目。在重新進入大學擔任教授之前，他在IT行業工作了11年，擔任過德國一家大型軟件公司的軟件架構師、首席顧問、IT經理和研究部門負責人，其客戶來自金融、旅游、貿易和航空等行業。他擁有澳大利亞伍倫貢大學博士學位。
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