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| 內容簡介： |
對於人工智慧的發展大家都看在眼裡,但也都一知半解,就算有心了解,翻閱書籍網站恐怕也難以找到看得懂又正確的資料。人工智慧將如同電腦、網路、手機一樣,逐步融入我們的日常生活中,也許你會懷疑這樣的說法,然而它卻早已經在進行了。
本書將人工智慧發展的來龍去脈做詳細的解說,解答你心中的各種疑問,搭配圖解示意,就算是沒有理工基礎的一般人,一定也都可以輕鬆理解相關的基礎知識。對於所有想了解AI的人來說,本書將是最適合的入門書。
本書特色：
「人工智慧是什麼？跟我有什麼關係呢？」
「大數據、機器學習、神經網路、深度學習，和人工智慧有什麼關係？」
「人工智慧未來可以發展到什麼程度？會不會取代人類呢？」
96則關於人工智慧的必備知識,搭配生動活潑、化繁為簡的圖解說明,不管是中學生、文科生、上班族..,人人都能秒懂「原來這就是AI」！
●從古早的AI草創期一直到近期AlphaGo崛起,細心整理蒐羅AI的相關基礎知識
●言簡意賅、一看就懂的最強科普圖解,降低理解人工智慧的門檻
●內容跟上AI人工智慧技術發展的腳步,吸收新知不落伍！
●人工智慧博大精深,為確保內容正確無誤,全書由中華民國人工智慧學會中央大學蔡宗翰教授審閱
專業推薦
中華民國人工智慧學會理事長淡江大學工學院院長許輝煌
台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋
AI大數據智慧應用促進會會長張榮貴
台灣最大科普網站「PanSci泛科學網」總編輯鄭國威
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| 關於作者： |
三津村直貴
畢業於美國阿肯色大學電腦科學系,曾為Noteip有限公司負責人,專門協助日本上市公司進行IT相關產品的企劃、行銷規劃。離職後開始以作家的身分撰寫書籍與文章,也從事網站內容的相關製作。涉獵略的領域很廣,除了人工智慧外,其他還有科學、IT、軍事、醫療等,也曾擔任日本國家研究機構的研究員執行各種專案計畫。著有「人工智慧」等書。
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| 目錄：
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你一定要先知道的AI頭條摘要
Chapter1人工智慧的開端與最初的限制
001什麼是人工智慧
002用機器重現人類的「智慧」
003普及型電腦的發明與神經細胞的解析
004什麼是人工智慧的核心「演算法」呢？
005提倡將人類思考符號化的形式主義
006重現人腦的類神經網路
007判定有無智慧的圖靈實驗
008可以模擬理解語言的聊天機器人
009模擬人類並不是擁有智慧
010人工智慧無法理解語言的真正含意
011透過搜尋來解決問題的人工智慧
012考慮無限可能性的「框架問題」
013類神經網路的限制
014比理論更難重現的感覺
015「強AI」與「弱AI」
016「AI的冬天」與春天的來臨
Chapter2自我學習的人工智慧
017電腦的計算能力與記憶容量高度提升
018讓人工智慧能理解常識的「知識表示法」
019人工智慧可利用與無法利用的資訊
020活用知識的專家系統
021開始嘗試讓人工智慧自我學習
022挖出知識的技術「資料探勘」
023累積經驗的「機器學習」
024一起學習問題與答案的「監督式學習」
025只提供問題的學習–「非監督式學習」
026提供獎勵的「強化學習」
027演算法的進化-「遺傳演算法」
028專家系統的衰退與人工智慧發展的再次停滯
Chapter3網際網路與大數據所帶來的變化
029網際網路的普及與電腦的進化
030人工智慧在西洋棋與象棋上打敗人類
031完全資訊遊戲與不完全資訊遊戲
032大數據的誕生與增長
033大數據的活用與機器學習的進化
034高度運用資料的搜尋引擎與資料過濾
035整理大量資料的「代理人系統」
036突破類神經網路的「限制」
037自然語言資料庫的建立與Watson的誕生
038藉由「理解」事物,從程式晉升為真正的人工智慧
Chapter4深度學習的誕生
039類神經網路的重生
040類神經網路的「調節計算」與「反向傳播」技術
041實現多層次類神經網路的「卷積神經網路」
042突破多層次限制的「自動編碼」技術
043深度學習的誕生與特徵取出能力
044能辨識影像的「深度學習」
045「深度學習」在聲音辨識上也有顯著的成果
046人工智慧開始自我學習事物的「概念」
047藉由深層強化學習提升「辨識力」
048運用深層強化學習而獨自戰勝遊戲的DQN
049人工智慧AlphaGo打敗頂尖圍棋棋士
050擅長影像辨識的「卷積神經網路」
051機器翻譯的革命技術「循環神經網路」
052將單字與文章的意思「向量化」
053人工智慧藉由可自由使用的資源而持續進化
Chapter5現代人工智慧的本領
054將人工智慧的影像辨識技術實際應用在監視系統與醫療設備上
055更進化的聲音辨識技術
056自然語言處理技術的進步
057人工智慧化身為語音助理並活躍於現實世界中
058藉由深度學習而進化的推薦功能
05921世紀金融Fintech的普及
060人工智慧用於預防犯罪與早期解決
061自動駕駛系統的實際應用
062實現等級3的自動駕駛系統
063自動駕駛系統所需要的「辨識→判斷」技術
064自駕車所需要的「判斷→操控」技術
065內建人工智慧的無人機潛力無窮
066有創作力的人工智慧與著作權的問題
067Watson協助專科醫生診斷病情
068雲端AI的應用
069物聯網與雲端AI
070物聯網與雲端人工智慧聯手走向下一個里程碑
Chapter6企業對人工智慧的投入與研發
071有悠久歷史的IBM與持續走在尖端的Google
072微軟的企業服務與Amazon的開創性試驗
073活用資料量的Facebook和保護個人資料的Apple
074領導日本人工智慧發展的PreferredNetworks
075Toyota、NTT、Softbank與人工智慧的發展
076富士通、NEC、Panasonic等IT企業的挑戰
Chapter7未來人工智慧所創造的世界
077人工智慧將加速次世代超級電腦的進化
078量子電腦即將超越超級電腦？
079類比式量子電腦將帶領深度學習技術走入下一個境界
080用機械硬體重現人腦的神經式電腦
081人工智慧可能達到全面性的「情境識別」境界嗎
082情境+時間性=人工智慧擁有「直覺力」
083開始用五感來理解世界的人工智慧
084人工智慧與機器人結合進而改變人類的世界
085透過物聯網來實現的「平行學習」
086人工智慧的倫理與道德問題
Chapter8人工智慧的未來與技術奇點
087當人工智慧被實際應用後,人類的工作會有什麼變化呢？
088人類可以做的工作與新產生的工作
089人工智慧會如何改變人類的工作方式呢？
090什麼是人工智慧超越人類的技術奇點呢？
091造成技術奇點的人工智慧是什麼呢？
092專家們對技術奇點所抱持的期待與不安
093面對人工智慧所可能帶來的威脅,人類可以做什麼呢？
094人類會因人工智慧而進化？
095電影裡人類與人工智慧的未來
096人類所面臨的是一個怎樣的未來呢？
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