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書名：人工智慧：8堂一點就通的基礎活用課
書號：MP32004 作者：胡昭民、吳燦銘 著/ ZCT 策劃 ISBN： 978-986-434-742-1
定價：NT$380元 印刷：單色 頁數：240頁
書籍規格：17*23 上市日：2021/3/27 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：無  
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：教育學習  
       
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    人工智慧是以電腦科學、生物學、心理學、語言學、數學、工程學為基礎的科學，由於記憶儲存容量與高速運算能力的發展，人工智慧未來一定會發展出各種不可思議的能力。現今AI的應用領域也愈來愈廣泛，特別是在電腦硬體技術的高速變革，也因而為這個時代的經濟發展提供了一種全新的能量。本書的寫作思維是以入門者的角度出發，跟著本書所安排的章節架構，來學會許多AI的知識點、原理與應用。
    [精彩內容]
    ✧人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類。
    ✧遊戲AI的基本模式、遊戲AI演算法、實戰五子棋AI演算法。
    ✧雲端運算、雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google的AI雲端服務、邊緣運算與AI、物聯網的未來。
    ✧大數據相關技術、從大數據到人工智慧。
    ✧機器學習的定義、機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器-TensorFlow。
    ✧電腦視覺：圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療。
    ✧智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P網路借貸。
    ✧類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路(CNN)、遞迴神經網路(RNN)。
    ✧語音辨識、自然語言、影像辨識。
 
    |CHAPTER 1|人工智慧的黃金入門課程
    1-1 認識人工智慧
    　　1-1-1 人工智慧的應用
    　　1-1-2 機器人與工業4.0
    1-2 人工智慧發展史
    　　1-2-1 啟萌期（1950~1965）
    　　1-2-2 發展期（1980~1999）
    　　1-2-3 成長期（2000~2020）
    1-3 人工智慧的種類
    　　1-3-1 弱人工智慧（Weak AI）
    　　1-3-2 強人工智慧（Strong AI）

    |CHAPTER 2|從電玩遊戲設計進入AI的奇幻世界
    2-1 遊戲AI的基本模式
    　　2-1-1 以規則為基礎
    　　2-1-2 以目標為基礎
    　　2-1-3 以代理人為基礎
    　　2-1-4 以人工生命為基礎
    2-2 遊戲生手必學的AI演算法
    　　2-2-1 基因演算法
    　　2-2-2 模糊邏輯演算法
    　　2-2-3 類神經網路演算法
    　　2-2-4 有限狀態機
    　　2-2-5 決策樹演算法
    　　2-2-6 電腦鼠走迷宮演算法
    　　2-2-7 八皇后演算法
    　　2-2-8 Dijkstra 與A* 演算法
    　　2-2-9 矩陣演算法
    2-3 實戰五子棋AI演算法
    　　2-3-1 獲勝組合
    　　2-3-2 獲勝表的建立
    　　2-3-3 計算棋格獲勝分數

    |CHAPTER 3|雲端運算與物聯網的AI智慧攻略
    3-1 雲端運算簡介
    　　3-1-1 雲端運算與雲端服務
    3-2 認識雲端運算技術
    　　3-2-1 分散式運算
    　　3-2-2 虛擬化技術
    3-3 雲端運算服務模式
    　　3-3-1 軟體即服務（SaaS）
    　　3-3-2 平台即服務（PaaS）
    　　3-3-3 基礎架構即服務（IaaS）
    3-4 雲端運算的部署模式
    　　3-4-1 公有雲
    　　3-4-2 私有雲
    　　3-4-3 社群雲
    　　3-4-4 混合雲
    3-5 Google的AI雲端服務
    　　3-5-1 Gmail 與自動過濾垃圾郵件
    　　3-5-2 Google 相簿的智慧編修功能
    　　3-5-3 雲端硬碟的智慧選檔功能
    　　3-5-4 Google 文件的智慧撰寫功能
    3-6 邊緣運算與AI的不解情緣
    　　3-6-1 認識邊緣運算
    　　3-6-2 無人機與多人電競遊戲
    3-7 智慧物聯網的未來
    　　3-7-1 物聯網（IOT）簡介
    　　3-7-2 物聯網的架構
    　　3-7-3 智慧物聯網（AIoT）與電子商務

    |CHAPTER 4|大數據與AI的贏家必勝工作術
    4-1 大數據簡介
    　　4-1-1 資料科學與大數據
    　　4-1-2 大數據的特性
    　　4-1-3 資料倉儲
    　　4-1-4 資料探勘
    4-2 大數據相關技術─Hadoop與Spark
    　　4-2-1 Hadoop
    　　4-2-2 Spark
    4-3 從大數據到人工智慧
    　　4-3-1 智慧叫車服務
    　　4-3-2 智慧精準行銷
    　　4-3-3 英雄聯盟
    　　4-3-4 提升消費者購物體驗

    |CHAPTER 5|一次弄懂機器學習的AI私房祕技
    5-1 機器學習簡介
    　　5-1-1 機器學習的定義
    　　5-1-2 機器「看」貓
    5-2 機器學習的種類
    　　5-2-1 監督式學習
    　　5-2-2 半監督式學習
    　　5-2-3 非監督式學習
    　　5-2-4 增強式學習
    5-3 機器學習的步驟
    　　5-3-1 收集資料
    　　5-3-2 清理與準備資料
    　　5-3-3 特徵萃取
    　　5-3-4 模型選取
    　　5-3-5 訓練與評估模型
    　　5-3-6 實施模型

    |CHAPTER 6|機器學習的AI創新搶錢商機
    6-1 機器學習的超級利器－TensorFlow
    　　6-1-1 YouTube 推薦影片
    6-2 電腦視覺
    　　6-2-1 圖像辨識
    　　6-2-2 人臉辨識
    　　6-2-3 智慧美妝
    　　6-2-4 智慧醫療
    6-3 智慧零售
    6-4 智慧金融科技
    　　6-4-1 智慧欺詐檢測
    　　6-4-2 智慧理財機器人
    　　6-4-3 P2P 網路借貸

    |Chapter 7|玩轉深度學習的AI解析祕笈
    7-1 認識深度學習
    　　7-1-1 解析大腦結構
    　　7-1-2 類神經網路簡介
    　　7-1-3 類神經網架構
    　　7-1-4 手寫數字辨識系統
    7-2 常見神經網路簡介
    　　7-2-1 卷積神經網路（CNN）
    　　7-2-2 遞迴神經網路（RNN）

    |CHAPTER 8|深度學習的AI創意吸睛應用實務
    8-1 語音辨識
    　　8-1-1 語音辨識
    　　8-1-2 智慧語音助理
    8-2 自然語言
    　　8-2-1 Google BERT
    　　8-2-2 HTC 的T-BERT
    　　8-2-3 聊天機器人
    8-3 影像辨識
    　　8-3-1 自駕車
    　　8-3-2 智慧無人商店
 
    無
 
 		  
     

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