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谷歌圍棋人工智能AlphaGo與李世石的“人機大戰”讓人工智能成為人們關注的焦點。什麼是人工智能？人工智能是如何工作的？人工智能對人們的生活有哪些影響？本書將帶你找到這些問題的答案。本書共分為6章，第1章簡要介紹人工智能的基礎知識，第2章講解神經網絡的衝擊，第3章敘述人工智能原理，第4章介紹認知系統和AI聊天系統，第5章介紹AI計算的最新技術，第6章介紹了實際應用中的人工智能。
本書適合對人工智能有興趣的讀者閱讀。
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作者簡介
鄧阿群，富士電機（杭州）軟件有限公司，副總經理、高級工程師，1991.9-1995.7 江西工業大學（現南昌大學）化學工程系化學工程專業本科學習1995.9-1998.4 浙江大學系統工程專業攻讀碩士學位（專業方向：化工仿真及數據處理、神經網絡、人工智能）1998.4-至今 富士電機（杭州）軟件有限公司工作其間： 2000.1-2000.12 日本富士電機株式會社軟件開發進修 2002.9-2007.3 浙江大學控制理論與控制工程專業攻讀博士學位工作期間，主要從事自動售貨機控制軟件、工廠生產線自動化等方面軟件設計、開發及管理等工作。
名人/編輯推薦
谷歌圍棋人工智能AlphaGo與李世石的“人機大戰”受到廣泛關注，那麼，人工智能到底是什麼？它的發展怎樣？這本書給你解答。
目次
第1章 人工智能的基礎知識1
1.1 面向嶄新的計算機時代2
1.2 何為人工智能3
1.3 強AI和弱AI（AGI和特殊型AI）7
1.4 大腦是如何進行識別和判斷的？8
1.5 數字識別方法（以前的方法）13
1.6 機器學習和大數據16
1.7 特徵向量17
1.8 和人一樣學習的機器學習19
第2章 神經網絡的衝擊23
2.1 穀歌的貓24
2.2 遊戲AI計算機―DQN25
2.3 圖像識別競賽中深度學習取得決定性勝利27
2.4 AlphaGo完勝圍棋實力選手30
2.5 無碰撞汽車31
第3章 人工智能原理37
3.1 機器學習的方法38
3.2 分類問題和回歸問題41
3.3 強化學習42
3.4 經驗和報酬44
3.5 神經網絡原理46
3.6 深度學習48
3.7 CNN和RNN50
第4章 認知系統與AI聊天機器人55
4.1 IBM Watson是什麼？56
4.2 活躍於醫療領域的沃森57
4.3 何為認知系統？60
4.4 沃森的實體是什麼？66
4.5 IBM沃森日文版的六大功能71
4.6 沃森的導入實例（1）―呼叫中心73
4.7 人工智能和機器人―銀行接待76
4.8 沃森的導入實例（2）―銷售支持79
4.9 沃森回答問題的原理（6個日文版API）84
4.10 IBM沃森日文版解決方案包87
4.11 聊天機器人中AI導入關鍵90
4.12 沃森的導入實例（3）―郵件回復支持95
4.13 從推文或郵件分析性格、情感和文章語調98
第5章 AI計算的最新技術103
5.1 Microsoft Cognitive Services (Microsoft Azure)104
5.2 具體體驗圖像、動畫解析技術106
5.3 深度學習和GPU112
5.4 應用於自動駕駛和機器人中的AI計算117
5.5 輕鬆實現深度學習框架123
5.6 依靠使用CPU的AI高速化技術捲土重來的Intel公司124
第6章 實際應用中的人工智能127
6.1 呼叫中心和客戶接待中的應用128
6.2 人工智能聊天機器人133
6.3 開始活躍於醫療現場的人工智能137
6.4 披頭士風格作曲人工智能142
6.5 理解情感的人工智能145
6.6 求職人工智能153
6.7 撰寫小說或新聞的人工智能156
6.8 其他應用實例160
1.1 面向嶄新的計算機時代2
1.2 何為人工智能3
1.3 強AI和弱AI（AGI和特殊型AI）7
1.4 大腦是如何進行識別和判斷的？8
1.5 數字識別方法（以前的方法）13
1.6 機器學習和大數據16
1.7 特徵向量17
1.8 和人一樣學習的機器學習19
第2章 神經網絡的衝擊23
2.1 穀歌的貓24
2.2 遊戲AI計算機―DQN25
2.3 圖像識別競賽中深度學習取得決定性勝利27
2.4 AlphaGo完勝圍棋實力選手30
2.5 無碰撞汽車31
第3章 人工智能原理37
3.1 機器學習的方法38
3.2 分類問題和回歸問題41
3.3 強化學習42
3.4 經驗和報酬44
3.5 神經網絡原理46
3.6 深度學習48
3.7 CNN和RNN50
第4章 認知系統與AI聊天機器人55
4.1 IBM Watson是什麼？56
4.2 活躍於醫療領域的沃森57
4.3 何為認知系統？60
4.4 沃森的實體是什麼？66
4.5 IBM沃森日文版的六大功能71
4.6 沃森的導入實例（1）―呼叫中心73
4.7 人工智能和機器人―銀行接待76
4.8 沃森的導入實例（2）―銷售支持79
4.9 沃森回答問題的原理（6個日文版API）84
4.10 IBM沃森日文版解決方案包87
4.11 聊天機器人中AI導入關鍵90
4.12 沃森的導入實例（3）―郵件回復支持95
4.13 從推文或郵件分析性格、情感和文章語調98
第5章 AI計算的最新技術103
5.1 Microsoft Cognitive Services (Microsoft Azure)104
5.2 具體體驗圖像、動畫解析技術106
5.3 深度學習和GPU112
5.4 應用於自動駕駛和機器人中的AI計算117
5.5 輕鬆實現深度學習框架123
5.6 依靠使用CPU的AI高速化技術捲土重來的Intel公司124
第6章 實際應用中的人工智能127
6.1 呼叫中心和客戶接待中的應用128
6.2 人工智能聊天機器人133
6.3 開始活躍於醫療現場的人工智能137
6.4 披頭士風格作曲人工智能142
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