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圖解人工智能（簡體書）
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作者簡介
名人/編輯推薦
目次
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近年，人工智能熱潮席捲而來。本書以圖解的方式網羅了人工智能開發必備的基礎知識，內容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分散式運算等熱門技術。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術的整體印象，為今後深入探索該領域打下基礎。另外，書中設有專欄和“小貼士”，介紹了相關術語的背景知識，可幫助讀者擴充知識面，進一步理解相關技術。
作者簡介
多田智史（作者）
1980年生於日本兵庫縣。生物工程學專業，現就職於某生物信息公司，負責資料分析和Web資料庫系統的開發工作。
石井一夫（審校）
日本東京農工大學特任教授。研究領域為基因組科學。博士畢業於日本德島大學研究生院醫學研究科。曾就職於日本東京大學醫科學研究所人類基因組解析中心、日本理化學研究所基因組科學綜合研究中心。榮獲2015年度信息處理學會優秀教育獎。日本技術士會特別研究員，APEC工程師，IPEA國際工程師。
張彌（譯者）
畢業於大連外國語大學日本語學院，現就職於某日企，從事技術翻譯工作，有10年以上軟件發展及醫學領域翻譯經驗。譯有《圖解深度學習》。
1980年生於日本兵庫縣。生物工程學專業，現就職於某生物信息公司，負責資料分析和Web資料庫系統的開發工作。
石井一夫（審校）
日本東京農工大學特任教授。研究領域為基因組科學。博士畢業於日本德島大學研究生院醫學研究科。曾就職於日本東京大學醫科學研究所人類基因組解析中心、日本理化學研究所基因組科學綜合研究中心。榮獲2015年度信息處理學會優秀教育獎。日本技術士會特別研究員，APEC工程師，IPEA國際工程師。
張彌（譯者）
畢業於大連外國語大學日本語學院，現就職於某日企，從事技術翻譯工作，有10年以上軟件發展及醫學領域翻譯經驗。譯有《圖解深度學習》。
名人/編輯推薦
1.內容全面
俯瞰全領域，網羅人工智能開發基礎理論和技術；
2.圖文並茂
334張圖示幫助理解，以圖配文，知識點清晰直觀；
3.專業實用
詳略得當，輔以公式和代碼，為深入研究打基礎。
知識點涵蓋：
機器學習/深度學習/強化學習/圖像和語音的模式識別/自然語言處理/分散式運算
俯瞰全領域，網羅人工智能開發基礎理論和技術；
2.圖文並茂
334張圖示幫助理解，以圖配文，知識點清晰直觀；
3.專業實用
詳略得當，輔以公式和代碼，為深入研究打基礎。
知識點涵蓋：
機器學習/深度學習/強化學習/圖像和語音的模式識別/自然語言處理/分散式運算
目次
第 1章 人工智能的過去、現在和未來 1
01 人工智能 2
02 人工智能的黎明時期 4
03 人工智能的發展 9
第 2章 規則系統及其變體 21
01 規則系統 22
02 知識庫 26
03 專家系統 30
04 推薦引擎 37
第3章 自動機和人工生命程式 43
01 人工生命模型 44
02 有限自動機 50
03 瑪律可夫模型 55
04 狀態驅動智能體 59
第4章 權重和尋找最優解 65
01 線性問題和非線性問題 66
02 回歸分析 70
03 加權回歸分析 78
04 相似度的計算 82
第5章 權重和優化程式 93
01 圖論 94
02 圖譜搜索和最優化 98
03 遺傳算法 106
04 神經網絡 114
第6章 統計機器學習（概率分佈和建模） 125
01 統計模型和概率分佈 126
02 貝葉斯統計學和貝葉斯估計 142
03 MCMC方法 153
04 HMM和貝葉斯網絡 158
第7章 統計機器學習（無監督學習和有監督學習） 161
01 無監督學習 162
02 有監督學習 169
第8章 強化學習和分散式人工智能 179
01 集成學習 180
02 強化學習 185
03 遷移學習 193
04 分散式人工智能 197
第9章 深度學習 199
01 多層神經網絡 200
02 受限玻爾茲曼機 206
03 深度神經網絡 208
04 卷積神經網絡 212
05 迴圈神經網絡 215
第 10章 圖像和語音的模式識別 219
01 模式識別 220
02 特徵提取方法 222
03 圖像識別 230
04 語音辨識 236
第 11章 自然語言處理和機器學習 243
01 句子的結構和理解 244
02 知識獲取和統計語義學 248
03 結構分析 252
04 文本生成 255
第 12章 知識表示和資料結構 263
01 資料庫 264
02 檢索 271
03 語義網絡和語義網 277
第 13章 分散式運算 285
01 分散式運算和平行計算 286
02 硬體設定 287
03 軟件配置 293
04 機器學習平臺和深度學習平臺 304
第 14章 人工智能與海量資料和物聯網 311
01 數據膨脹 312
02 物聯網和分散式人工智能 317
03 腦功能分析和機器人 322
04 創新系統 327
01 人工智能 2
02 人工智能的黎明時期 4
03 人工智能的發展 9
第 2章 規則系統及其變體 21
01 規則系統 22
02 知識庫 26
03 專家系統 30
04 推薦引擎 37
第3章 自動機和人工生命程式 43
01 人工生命模型 44
02 有限自動機 50
03 瑪律可夫模型 55
04 狀態驅動智能體 59
第4章 權重和尋找最優解 65
01 線性問題和非線性問題 66
02 回歸分析 70
03 加權回歸分析 78
04 相似度的計算 82
第5章 權重和優化程式 93
01 圖論 94
02 圖譜搜索和最優化 98
03 遺傳算法 106
04 神經網絡 114
第6章 統計機器學習（概率分佈和建模） 125
01 統計模型和概率分佈 126
02 貝葉斯統計學和貝葉斯估計 142
03 MCMC方法 153
04 HMM和貝葉斯網絡 158
第7章 統計機器學習（無監督學習和有監督學習） 161
01 無監督學習 162
02 有監督學習 169
第8章 強化學習和分散式人工智能 179
01 集成學習 180
02 強化學習 185
03 遷移學習 193
04 分散式人工智能 197
第9章 深度學習 199
01 多層神經網絡 200
02 受限玻爾茲曼機 206
03 深度神經網絡 208
04 卷積神經網絡 212
05 迴圈神經網絡 215
第 10章 圖像和語音的模式識別 219
01 模式識別 220
02 特徵提取方法 222
03 圖像識別 230
04 語音辨識 236
第 11章 自然語言處理和機器學習 243
01 句子的結構和理解 244
02 知識獲取和統計語義學 248
03 結構分析 252
04 文本生成 255
第 12章 知識表示和資料結構 263
01 資料庫 264
02 檢索 271
03 語義網絡和語義網 277
第 13章 分散式運算 285
01 分散式運算和平行計算 286
02 硬體設定 287
03 軟件配置 293
04 機器學習平臺和深度學習平臺 304
第 14章 人工智能與海量資料和物聯網 311
01 數據膨脹 312
02 物聯網和分散式人工智能 317
03 腦功能分析和機器人 322
04 創新系統 327
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