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內容簡介
「沒有大量資料支撐的人工智慧就是人工智障」
AI是什麼?為什麼熱門?是否已經成熟?
跟著本書搞懂資料科學,跟上未來趨勢!
▎人工智慧用於何處?
2017年是人工智慧(Artificial Intelligence,AI)年,人工智慧技術越來越多的應用到日常生活的各個方面。AlphaGo ZERO替代AlphaGo實現自我學習;百度無人汽車上路;iPhone X開啟Face ID;阿里和小米先後發表智慧音箱;肯德基上線人臉支付……這些背後都是人工智慧技術的驅動!
【人工智慧概述】
首先為讀者解釋了AI的基礎概念,探索其技術的成熟度,並對美國和中國的AI現狀進行比較。此章還概述了AI與雲端運算和大數據的深層關係及歷史發展。
【AI產業、資料及機器學習】
從AI產業的基礎層、技術層到應用層逐層深入,並介紹大數據的基本概念、現狀及其在中國的運算模式。此外,機器學習作為AI的核心,我們著重於其基本概念和資料的預處理方法。
【模型和機器學習的演算法】
從模型的基礎訓練到評估,以及各類型的機器學習演算法,如支援向量機、KNN和決策樹等,這些都為讀者提供了全面的視野。
【探討深度學習】
深度學習是AI的另一個重要分支,本章專門探討此領域,涵蓋從基本神經網路到卷積神經網路的各種技術
AI是什麼?為什麼熱門?是否已經成熟?
跟著本書搞懂資料科學,跟上未來趨勢!
▎人工智慧用於何處?
2017年是人工智慧(Artificial Intelligence,AI)年,人工智慧技術越來越多的應用到日常生活的各個方面。AlphaGo ZERO替代AlphaGo實現自我學習;百度無人汽車上路;iPhone X開啟Face ID;阿里和小米先後發表智慧音箱;肯德基上線人臉支付……這些背後都是人工智慧技術的驅動!
【人工智慧概述】
首先為讀者解釋了AI的基礎概念,探索其技術的成熟度,並對美國和中國的AI現狀進行比較。此章還概述了AI與雲端運算和大數據的深層關係及歷史發展。
【AI產業、資料及機器學習】
從AI產業的基礎層、技術層到應用層逐層深入,並介紹大數據的基本概念、現狀及其在中國的運算模式。此外,機器學習作為AI的核心,我們著重於其基本概念和資料的預處理方法。
【模型和機器學習的演算法】
從模型的基礎訓練到評估,以及各類型的機器學習演算法,如支援向量機、KNN和決策樹等,這些都為讀者提供了全面的視野。
【探討深度學習】
深度學習是AI的另一個重要分支,本章專門探討此領域,涵蓋從基本神經網路到卷積神經網路的各種技術
作者簡介
楊正洪、郭良越、劉瑋
楊正洪,在矽谷從事AI和大數據相關研發工作十餘年,是海外智庫專家顧問,曾擔任在美上市公司CTO、北京某國企CIO和上海某國企高階副總裁等職。出版了《智慧城市》、《大數據技術入門》等多本暢銷書。
郭良越,專職作者。
劉瑋,專職作者。
郭良越,專職作者。
劉瑋,專職作者。
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