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未來IT圖解:深度學習 版權信息
- ISBN:9787500875123
- 條形碼:9787500875123 ; 978-7-5008-7512-3
- 裝幀:一般純質紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
未來IT圖解:深度學習 本書特色
東京大學教授、日本深度學習協會理事長松尾豐隆重推薦!!圖文并茂、四色印刷,深度學習不易理解的本質及實際應用一目了然。
未來IT圖解:深度學習 內容簡介
“深度學習”被評價為未來時代的重要技術,但它本身很好復雜,除了這方面的專家,一般大眾很難掌握。主要原因是我們很難以一種易于理解的方式來解釋“深度學習”的機制。首先,為了理解“深度學習”并,且必須先了解諸如“神經網絡”之類的算法。其次,在描述諸如“深度學習”和“神經網絡”之類的算法時,通常要使用數學公式,因此若沒有技術或數學背景,就會面臨很多的理解障礙。實際上,一旦書中出現了公式,可能很多人都會把書合上。但是,“深度學習”未來將涉及所有行業(yè)。因此,即使不是專家,我們也需要知道它是什么以及它可以做什么。 《未來IT圖解:深度學習》一書分為三部分,通過大量插圖詳解深度學習的運作機制及實際案例。部分在介紹AI的歷史和發(fā)展的同時,闡述深度學習。第二部分用事實例輔助說明深度學習的使用方式。第三部分將預測未來并總結深度學習下將會發(fā)生的情況。從何為深度學習到暢想深度學習帶給我們的未來,本書講述的重點內容——深度學習在各個經濟領域的實際應用。深度學習技術通過人工智能的開發(fā)進化,可以使用于農業(yè)生產、工業(yè)制造,應對老齡化和新生兒減少的第三產業(yè)服務業(yè),乃至進入家庭服務人類。
未來IT圖解:深度學習 目錄
未來IT圖解:深度學習 節(jié)選
◆人工智能的起點:達特茅斯會議 研究的歷史先從硬件開始。第二次世界大戰(zhàn)結束不久后的 1946 年,美國賓夕法尼亞州誕生了電子數字積分計算機(ENIAC)。其 10 年后,新罕布什爾州的達特茅斯學院召開了關于人工智能的會議(達特茅斯會議),探討智能行動與思維的計算機程序實現的可能性。參加會議的研究學者艾倫·紐厄爾、赫伯特·西蒙論證了用計算機證明數學定理是可能的,此時使用的“邏輯理論家”(Logic Theorist)被譽為世界上**個人工智能程序。 ◆從“冷戰(zhàn)”中的翻譯到阿爾法狗的勝利 經過達特茅斯會議,人工智能研究進入“推理搜索時代”。從 20 世紀 50 年代后期到 60 年代,伴隨著“冷戰(zhàn)”的開始,英語和俄語的機器翻譯在美國備受關注。此外,由人工智能自主走迷宮、進行拼圖、與人對弈國際象棋和日本將棋等都取得了成功,從而掀起了研究熱潮(**次人工智能熱潮)。但是,當人們明白人工智能只能在限定的狀況下解決事先設定的問題后,熱潮降溫了。 第二次熱潮始于 20 世紀 80 年代,將專業(yè)知識輸入計算機的“專家系統”開發(fā)取得重要進展,人工智能研究從此進入“知識的時代”。具體而言,開發(fā)出了輸入病菌等數據就可以開出相應抗生素藥方的系統(第二次人工智能熱潮)。但是,當載入的龐大知識庫中出現了矛盾或缺乏一貫性的數據時,數據就變得難以保管和維護就變得困難,這一次浪潮也隨之降溫了。 進入 21 世紀后,隨著大數據成為熱門話題,人工智能研究熱潮再次來臨(第三次人工智能熱潮)。以大量統計數據為基礎,人工智能自主學習獲得知識的“機器學習”,具體而言,就是機器翻譯和檢索引擎實現了實用化。此外,作為機器學習的一種,本書的主題“深度學習”也登上了歷史舞臺。人工智能自主學習定義知識要素的自動駕駛技術、阿爾法狗(AlphaGo)的勝利則吸引了更多關注。
未來IT圖解:深度學習 作者簡介
作者簡介: 南野充則 畢業(yè)于東京大學工學部。大學期間創(chuàng)立健康管理公司MEDICA Corporation和CDSystem Corporation,曾在北京大學舉行的智能電網領域國際會議上獲得“最佳學生獎”。2016年8月,在日本成立了第一家專門從事健康和醫(yī)療保健領域的人工智能實驗室——FiNC Wellness AI Lab,2018年9月起擔任FiNC Technologies的首席技術官,也是日本深度學習協會(Japan Deep Learning Association)最年輕主任。 譯者介紹 劉曉慧 日本愛知大學經營學博士。曾任愛知大學國際中國學研究中心研究員、非常勤講師等職,現主要從事翻譯與寫作工作。主要譯作包括《四季和食》、日本《中央省廳的政策形成過程》等。 劉星 中國政法大學政治與公共管理學院國際政治系副教授,日本名古屋大學法學博士。曾任日本國際交流基金訪問學者、日本成蹊大學法學部客座研究員等。主要譯作包括《日本國際政治學》《思想者的足跡:池明觀》等。
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