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人工智慧－素養及未來趨勢
- 點閱：14
- 作者： 張志勇, 廖文華, 石貴平, 王勝石, 游國忠 著
- 出版社：全華圖書股份有限公司
- 出版年：2024
- ISBN：9786263286504
- EISBN：9786263289420 PDF
- 格式：PDF,JPG
- 附註：附錄: 習題
人工智慧相關的議題歷史悠久，本書將詳盡敘述人工智慧過往的發展和遇到的瓶頸，並說明近年來為何又開始一波新的熱潮，在這波熱潮中，本書內容貼近產業應用，說明AI如何應用在各大產業、服務以及新商品與革新。此外，本書亦透過AI技術的發展與創新，引導讀者瞭解，隨著人工智慧持續發展，AI對人們的未來生活可能帶來衝擊與影響。
本書巧妙的運用範例、圖例講解人工智慧的理論，使架構變得淺顯易懂，不再因為艱澀難懂的數學公式抹滅了學習的興趣及成就。
- CH1 人工智慧起源(第1-1頁)
- 1-1 遍地開花的人工智慧(第1-1頁)
- 1-2 人工智慧的發展(第1-10頁)
- 1-3 人工智慧@ 臺灣(第1-23頁)
- 1-4 AI 創造的未來生活(第1-26頁)
- CH2 人工智慧與應用(第2-1頁)
- 2-1 影像處理(第2-1頁)
- 2-2 自然語言處理(第2-9頁)
- 2-3 邏輯推理(第2-24頁)
- 2-4 推薦系統(第2-29頁)
- 2-5 疾病預測與醫療(第2-36頁)
- CH3 機器學習是什麼－分類篇(第3-1頁)
- 3-1 機器學習簡介(第3-2頁)
- 3-2 迴歸(第3-10頁)
- 3-3 決策樹(第3-12頁)
- 3-4 支持向量機(第3-15頁)
- 3-5 單純貝氏分類器(第3-17頁)
- CH4 機器學習是什麼－分群篇(第4-1頁)
- 4-1 K- 最近鄰居法(第4-2頁)
- 4-2 K- 平均分群(第4-6頁)
- 4-3 DBSCAN(第4-9頁)
- 4-4 階層式分群(第4-11頁)
- 4-5 關聯規則學習(第4-14頁)
- CH5 深度學習是什麼－淺談篇(第5-1頁)
- 5-1 神經元的設計與功能(第5-2頁)
- 5-2 神經網路的架構與深度學習(第5-5頁)
- 5-3 卷積神經網路(第5-8頁)
- CH6 深度學習是什麼－探究篇(第6-1頁)
- 6-1 遞歸神經網路(第6-1頁)
- 6-2 遞歸神經網路時空展開圖(第6-4頁)
- 6-3 長短期記憶(第6-7頁)
- 6-4 遞歸神經網路應用模式(第6-9頁)
- CH7 淺談生成對抗網路(第7-1頁)
- 7-1 生成對抗網路(第7-2頁)
- CH8 人工智慧的未來與挑戰(第8-1頁)
- 8-1 人工智慧未來趨勢(第8-2頁)
- 8-2 人工智慧省思與挑戰(第8-21頁)
- 附錄 習題(第A-1頁)
- 習題(第A-1頁)
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