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超AI入门(深度学习将进化到何种程度)(精) 版权信息
- ISBN：9787504687739
- 条形码：9787504687739 ; 978-7-5046-8773-9
- 装帧：一般纯质纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
超AI入门(深度学习将进化到何种程度)(精) 本书特色
本书是日本畅销书作家大吾先生新作，其作品累计销售超过330万册。 读书绝不仅仅是记忆，而是要深入理解 用自己的头脑思考并且实践就能需要之时把知识倾囊输出 超人气读心师 从脑科学的角度解读阅读之道
超AI入门(深度学习将进化到何种程度)(精) 内容简介
全书系统性地介绍了AI入门的有关知识，从AI与人类对话、与人脑的差异、AI艺术创作等多介方面探讨了AI的发展进程，重点介绍了深度学习这一AI领域关键技术，探讨它的进化程度将如何影响人类未来的生活与工作等。在全书很后的部分，还全景展示了作者对两位知名AI专家的采访，对于目前AI主流的研究方向和入门基础有精彩的观点和详细的解析。全书内容通俗实用，对于了解AI的基础知识很好有帮助，特别适合AI爱好者和青少年阅读。
超AI入门(深度学习将进化到何种程度)(精) 目录
讲义1 AI与人类能够对话吗
机器人会说话吗
AI 如 何 进 行 翻 译
RNN输出答案前的思考机制学习指的是“区分”
图灵测试与“中文房间试验”
不会感到疲劳的人无法理解“疲劳”一词的意思吗 AI能够理解“猫”吗
小朋友只能理解亲眼看到的东西吗
使用语言就是分解信息
讲义2 人脑和AI的区别是什么
人脑机能与AI学习法的相似性
短期记忆与长期记忆
出现错误时追根溯源—误差反向传播法的机制日本人不能发好“L”音和“R”音的原因
过拟合—AI不能应对的时候人脑之谜与AI的进化
世界和人脑都是层级结构AI能够具有意识吗
恋爱确定人的“目的函数” “进化”与“学习”的区别
人类是能够本能地学习的动物
讲义3 AI能够创作艺术品吗
AI如何作画
AI*擅长的艺术领域是绘画吗
“学习”与“模仿”
AI时代的著作权
猴子与莎士比亚
将棋、笑话、电视会因AI而发生改变吗人类获取东西所具有的意义
掌握了“目的函数”就能进行艺术创作吗
讲义4 AI机器人为何难以实现
请排除炸弹，只带目标物品过来
如何改变“世界的不确定性”
机器人与形容词，机器人与副词
机器人能够进行模仿学习
如果没有数据，人脑也无法学习
运动神经好的人的大脑在做什么
人类的意识就是“董事会”
人类的智能正在变成“二层结构”
“感知”支撑着“思考”
讲义5 生活因AI图像识别发生什么样的改变
云计算与边缘计算
云端计算与终端计算
图像传感器的作用相当于人眼将人类行为数据化
在五种感觉中AI*不擅长的是什么
AI开拓食品产业的未来
AI能否做出原创菜谱
图像识别的下一个应用领域是什么
讲义6 AI是否会与人类融合
技能扩展—100%的机器型人类
鸟类的特性，人类的特性重新审视奇点
人类从“人类特性”中解放出来的时候
知识全面共享、全体学习的未来
机器人会说话吗
AI 如 何 进 行 翻 译
RNN输出答案前的思考机制学习指的是“区分”
图灵测试与“中文房间试验”
不会感到疲劳的人无法理解“疲劳”一词的意思吗 AI能够理解“猫”吗
小朋友只能理解亲眼看到的东西吗
使用语言就是分解信息
讲义2 人脑和AI的区别是什么
人脑机能与AI学习法的相似性
短期记忆与长期记忆
出现错误时追根溯源—误差反向传播法的机制日本人不能发好“L”音和“R”音的原因
过拟合—AI不能应对的时候人脑之谜与AI的进化
世界和人脑都是层级结构AI能够具有意识吗
恋爱确定人的“目的函数” “进化”与“学习”的区别
人类是能够本能地学习的动物
讲义3 AI能够创作艺术品吗
AI如何作画
AI*擅长的艺术领域是绘画吗
“学习”与“模仿”
AI时代的著作权
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将棋、笑话、电视会因AI而发生改变吗人类获取东西所具有的意义
掌握了“目的函数”就能进行艺术创作吗
讲义4 AI机器人为何难以实现
请排除炸弹，只带目标物品过来
如何改变“世界的不确定性”
机器人与形容词，机器人与副词
机器人能够进行模仿学习
如果没有数据，人脑也无法学习
运动神经好的人的大脑在做什么
人类的意识就是“董事会”
人类的智能正在变成“二层结构”
“感知”支撑着“思考”
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图像传感器的作用相当于人眼将人类行为数据化
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AI开拓食品产业的未来
AI能否做出原创菜谱
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讲义6 AI是否会与人类融合
技能扩展—100%的机器型人类
鸟类的特性，人类的特性重新审视奇点
人类从“人类特性”中解放出来的时候
知识全面共享、全体学习的未来
展开全部
超AI入门(深度学习将进化到何种程度)(精) 作者简介
松尾丰 东京大学大学院工学系研究科教授。1997年毕业于东京大学工学部电子信息工学科。2002年于同校博士课程结业，获工学博士学位。同年起，任产业技术综合研究所研究员。2005年8月起，任斯坦福大学客座研究员。2019年4月起任现职。2017年6月起，兼任日本审读学习协会理事长。2002年获人工智能学会论文奖。2007年获信息处理学会长尾真纪念特别奖。先后任人工智能学会总编，首届网络学会研讨会代表。专业方向为网络数据挖掘、人工智能、大数据分析。
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