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书名 | 认识AI 人工智能如何赋能商业(原书第2版) |
分类 | 教育考试-考试-计算机类 |
作者 | (美)道格·罗斯 |
出版社 | 机械工业出版社 |
下载 | ![]() |
简介 | 内容推荐 本书分为四个部分。第1部分简单概述人工智能。第2部分对概述进行扩展,并加深读者对机器学习的理解。第3部分涉及神经网络,即计算机通过使用相互连接的多层人工神经元层来模拟人脑的结构和功能。第4部分介绍一些使用人工智能辅助商业的常用工具。 目录 译者序 序 前言 致谢 第一部分思考的机器:人工智能概述 第1章什么是人工智能2 1.1什么是智能3 1.2测试机器的智能5 1.3解决问题的一般方法7 1.4强人工智能与弱人工智能10 1.5人工智能规划12 1.6学习胜过记忆14 1.7本章小结16 第2章机器学习的兴起18 2.1机器学习的实际应用21 2.2人工神经网络23 2.3感知机的兴衰26 2.4大数据时代来临29 2.5本章小结32 第3章聚焦很好方法33 3.1专家系统与机器学习33 3.2监督学习与无监督学习35 3.3误差反向传播37 3.4回归分析39 3.5本章小结41 第4章通用人工智能应用42 4.1智能机器人43 4.2自然语言处理45 4.3物联网47 4.4本章小结48 第5章让大数据插上人工智能的翅膀50 5.1理解大数据的基本概念51 5.2与数据科学家合作52 5.3机器学习与数据挖掘的区别52 5.4从数据挖掘到机器学习的飞跃53 5.5采用正确的方法54 5.6本章小结56 第6章权衡你的选择58 第二部分机器学习 第7章什么是机器学习64 7.1机器怎么学习68 7.2处理数据70 7.3应用机器学习技术73 7.4学习的类型介绍75 7.5本章小结78 第8章机器学习的范式79 8.1监督机器学习79 8.2无监督机器学习82 8.3半监督机器学习84 8.4强化学习86 8.5本章小结88 第9章主流机器学习算法89 9.1决策树93 9.2k最近邻算法95 9.3k均值聚类98 9.4回归分析101 9.5朴素贝叶斯103 9.6本章小结106 第10章机器学习算法应用107 10.1利用算法模型拟合数据110 10.2选择算法112 10.3集成建模112 10.4决定机器学习范式115 10.5本章小结115 第11章几个建议117 11.1开始提问117 11.2不要混用训练数据和测试数据119 11.3不要夸大模型的精度119 11.4了解你的算法120 11.5本章小结120 第三部分人工神经网络 第12章什么是人工神经网络124 12.1为什么与大脑类比126 12.2只是另外一个惊人的算法126 12.3了解感知机128 12.4采用sigmoid神经元131 12.5添加偏置项133 12.6本章小结134 第13章人工神经网络实战136 13.1将数据输入神经网络136 13.2隐藏层到底发生了什么138 13.3理解激活函数141 13.4添加权重144 13.5添加偏置项145 13.6本章小结146 第14章让神经网络开始学习147 14.1从随机权重和随机偏置项开始148 14.2让神经网络为错误买单:损失函数149 14.3结合损失函数和梯度下降法150 14.4利用反向传播纠正误差152 14.5调优神经网络156 14.6使用链式法则156 14.7利用随机梯度下降法对训练集批处理158 14.8本章小结159 第15章利用神经网络进行聚类和分类160 15.1求解分类问题161 15.2求解聚类问题163 15.3本章小结165 第16章关键挑战166 16.1获取足够多的高质量数据166 16.2隔离训练数据与测试数据168 16.3谨慎选择你的训练数据集168 16.4采取探索性的方法169 16.5选择正确的工具解决问题169 16.6本章小结169 第四部分人工智能实践 第17章利用自然语言处理的威力172 17.1利用自然语言理解技术从文本和语音中提取线索174 17.2利用自然语言生成技术提供合理的反馈175 17.3客户服务的自动化177 17.4梳理主流的自然语言处理工具和资源179 17.4.1自然语言理解工具180 17.4.2自然语言生成工具181 17.5本章小结183 第18章客户互动自动化184 18.1选择自然语言技术186 18.2梳理构建聊天机器人及虚拟代理的主流工具187 18.3本章小结189 第19章提升基于数据的决策190 19.1在自动化决策和基于直觉的决策中做出选择192 19.2从物联网设备实时收集数据193 19.3梳理自动化决策工具194 19.4本章小结196 第20章利用机器学习预测事件及结果197 20.1机器学习是关于数据标记的技术198 20.2看看机器学习能够做什么200 20.2.1预测客户会购买什么200 20.2.2在被问之前回答问题200 20.2.3让决策更好更快202 20.2.4在商业中复制专业知识203 20.3利用你的能力做好事而不是作恶:机器学习伦理204 20.4梳理主流的机器学习工具206 20.5本章小结208 第21章构建人工智能系统210 21.1区分智能化和自动化212 21.2在深度学习中增加层213 21.3人工神经网络应用214 21.3.1将优质客户分类215 21.3.2商店布局推荐216 21.3.3分析及跟踪生物特征217 21.4梳理主流深度学习工具218 21.5本章小结220 |
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