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人工智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787302531876
- 條形碼：9787302531876 ; 978-7-302-53187-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
人工智能 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書主要內(nèi)容包括人工智能在模擬人類視覺、聽覺、語(yǔ)言、行為、思維五個(gè)方面的*新進(jìn)展，覆蓋了當(dāng)前人工智能應(yīng)用*廣泛的幾個(gè)領(lǐng)域，包括人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、聲紋識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器人設(shè)計(jì)等。
人工智能 目錄
第1章 神奇的人工智能
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能簡(jiǎn)史
1.2.1 數(shù)理邏輯：人工智能的前期積累
1.2.2 圖靈：人工智能的真正創(chuàng)始人
1.2.3 達(dá)特茅斯會(huì)議：AI的開端
1.2.4 人工智能的三起兩落
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)：現(xiàn)代人工智能的靈魂
1.3.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
1.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展史
1.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本框架
1.4 讓人驚訝的“學(xué)習(xí)”
1.4.1 從猴子摘香蕉到星際大戰(zhàn)
1.4.2 集體學(xué)習(xí)的機(jī)器人
1.4.3 圖片和文字理解
1.4.4 Alpha Go
1.4.5 ChatGPT
1.4.6 人工智能與科學(xué)研究
1.4.7 機(jī)器智能會(huì)超過人類智能嗎
1.5 開始你的機(jī)器學(xué)習(xí)之旅
1.5.1 訓(xùn)練、驗(yàn)證與測(cè)試
1.5.2 Occam剃刀準(zhǔn)則
1.5.3 沒有免費(fèi)的午餐
1.5.4 對(duì)初學(xué)者的幾點(diǎn)建議
1.6 AIDemo實(shí)踐系統(tǒng)
1.6.1 -AlDemo環(huán)境搭建
1.6.2 AIDemo實(shí)踐基礎(chǔ)
1.6.3 人臉檢測(cè)（Face-detection）： 個(gè)實(shí)踐程序
第2章 人臉識(shí)別
2.1 人臉識(shí)別概述
2.1.1 什么是人臉識(shí)別
2.1.2 人臉識(shí)別系統(tǒng)的基本組成
2.1.3 人臉識(shí)別簡(jiǎn)史
2.2 基于特征臉的人臉識(shí)別
2.2.1 主成分分析
2.2.2 支持向量機(jī)
2.3 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別
2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故事
2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.3.3 深度學(xué)習(xí)
2.3.4 基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別
2.3.5 基于DNN的人臉識(shí)別性能
2.4 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其他應(yīng)用
2.4.1 人臉檢測(cè)
2.4.2 人臉正規(guī)化
2.4.3 圖像生成
2.4.4 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
2.5 圖像處理技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景
2.6 AI實(shí)踐：人臉識(shí)別
思考題
第3章 語(yǔ)音處理
3.1 語(yǔ)音的產(chǎn)生與感知
3.1.1 語(yǔ)音的產(chǎn)生
3.1.2 語(yǔ)音的感知
3.2 語(yǔ)音識(shí)別概述
3.2.1 什么是語(yǔ)音識(shí)別
3.2.2 語(yǔ)音識(shí)別簡(jiǎn)史
3.3 基于GMM-HMM的語(yǔ)音識(shí)別
3.3.1 MFCC特征提取
3.3.2 GMM-HMM聲學(xué)模型
3.3.3 N-Gram語(yǔ)言模型
3.3.4 解碼過程
3.4 基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別
3.4.1 DNN特征提取
3.4.2 DNN靜態(tài)建模
3.4.3 RNN動(dòng)態(tài)建模
3.5 說(shuō)話人識(shí)別
3.5.1 傳統(tǒng)GMM-UBM系統(tǒng)
3.5.2 基于DNN 的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)
3.6 語(yǔ)音合成
3.6.1 參數(shù)合成
3.6.2 拼接合成
3.6.3 統(tǒng)計(jì)模型合成
3.6.4 神經(jīng)模型合成
3.7 語(yǔ)音技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景
3.8 AI實(shí)踐：語(yǔ)音信號(hào)處理
3.8.1 實(shí)踐說(shuō)明
3.8.2 實(shí)踐步驟
思考題
第4章 語(yǔ)言理解
4.1 人類語(yǔ)言的復(fù)雜性
4.1.1 結(jié)構(gòu)復(fù)雜性
4.1.2 語(yǔ)義復(fù)雜性
4.1.3 知識(shí)復(fù)雜性
4.1.4 時(shí)空復(fù)雜性
4.1.5 應(yīng)用復(fù)雜性
4.1.6 什么是語(yǔ)言理解
4.2 傳統(tǒng)語(yǔ)言理解方法
4.2.1 詞法分析
4.2.2 句法分析
4.2.3 語(yǔ)義分析
4.3 基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言理解方法
4.3.1 詞向量
4.3.2 句向量
4.3.3 上下文相關(guān)建模與基礎(chǔ)模型
4.3.4 傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法對(duì)比
4.4 機(jī)器翻譯
4.4.1 機(jī)器翻譯的歷史
4.4.2 統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯
4.4.3 神經(jīng)機(jī)器翻譯
4.5 語(yǔ)言理解的其他應(yīng)用
4.5.1 搜索引擎
4.5.2 系統(tǒng)
4.5.3 會(huì)話機(jī)器人
4.6 自然語(yǔ)言處理技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景
4.7 AI實(shí)踐：計(jì)算中文詞向量
思考題
第5章 機(jī)器人設(shè)計(jì)
5.1 現(xiàn)代機(jī)器人發(fā)展史
5.2 基于設(shè)計(jì)的機(jī)器人
5.2.1 操作機(jī)器人
5.2.2 移動(dòng)機(jī)器人
5.3 基于學(xué)習(xí)的機(jī)器人
5.3.1 簡(jiǎn)單的例子：模仿學(xué)習(xí)
5.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
5.3.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)對(duì)象
5.4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法
5.4.1 Atari游戲
5.4.2 AlphaGo Zero
5.4.3 實(shí)體機(jī)器人
5.4.4 兩種機(jī)器人的比較
5.5 機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景
5.6 AI實(shí)踐：AI機(jī)器人
思考題
第6章 思維與智能
6.1 形象思維
6.1.1 詩(shī)詞生成
6.1.2 Deep Dream
6.2 邏輯思維
6.2.1 定理證明： 邏輯推理
6.2.2 閱讀理解：非 邏輯推理
6.3 機(jī)器學(xué)習(xí)人類思維的應(yīng)用場(chǎng)景
6.4 AI實(shí)踐：Deep Dream
思考題
參考文獻(xiàn)
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