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人工智能入门

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9.4 5.7折 16.5 九品

仅1件

天津宝坻
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作者陈玉琨

出版社"商务印书馆

ISBN9787100173711

出版时间2019

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

定价16.5元

货号1554935857872376772

上书时间2024-11-15

粤读二手书店

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   商品详情   

品相描述:九品
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商品描述
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内容简介:

                                        《人工智能入门》 (全四册)教材由全球领先的人工智能平台公司、全球具价值的 AI 创新企业人商汤研究团队,联手全国知名教育专家和优秀中学教师共同编写。 本书系面向初中学生,以及初中文化程度以上读者,一共分为四册,九个章节。整体内容图文并茂,包括人工智能概览、简单的判断、机器视觉入门、图像理解入门、语音识别入门、自然语言处理、简单机器决策和开放实验与思考。考虑到学生的认知规律,在具体章节编排上基于应用穿插推进,使学习过程与生活应用相配合。每章以相关生活场景引入,通过对相关问题的思考,对知识进行循序渐进的传递。每章穿插编程练习和小项目,结合丰富的虚拟平台和小车教具,鼓励发展学生的动手能力与创造能力,对基础的编程教育也进行了普及。 《人工智能入门》 (第三册),讲述了人工智能远处不在,它的自然语言处理能力能够帮助人类解决一些难以解决的问题,让我们跟着书中的知识点一起深度去理解它的图像处理。 ★人工智能的自然语言处理——智能英文文章分析 自然语言处理一直是人工智能的核心问题之一,它离我们并不遥远, 翻译软件可以实现主流语言之间的转换; 智能音箱可以跟我们聊天, 按照我们的指令做一些简单的事情; 新闻网站能够根据我们的兴趣找到相关主题的文章推荐给我们。这些产品中都应用了自然语言处理的技术。书中可以让计算机帮助读者去自动分析一篇英语文章的难度,通过自然语言处理技术来解决问题,理解英语文章中的难点。   ★深度图像理解,让人工智能更加智能 在早期, 机器学习方法可以应用在邮件分类、推荐系统等实际的场景中。但是, 对于图像、声音这种较复杂的数据, 传统的机器学习方法就有较大的局限性。2012 年前后, 逐渐发展成熟的深度学习, 开始突破传统机器学习方法的局限性, 使得计算机在图像、声音等领域中的性能超过人类, 成为当前这一波人工智能浪潮的重要推动力。书中以图像理解为入口, 初步地认识深度学习。 

目录:

第六章  自然语言处理——智能英文文章分析
  6.1  字字珠玑:计算机如何表示文本
  6.2  雕章琢句:文本的输入和处理
  文本的输入
  分词
  列表
  6.3  层出叠见:如何建立词频字典
  词频
  字典类型
  自动统计词频
  6.4  物以类聚:文本特征和分类
  文本特征
  分类
  本章小结
第七章  深度图像理解
  7.1  众里寻他:从看见到看懂
  7.2  一斑窥豹:利用特征完成图像识别
  轮廓特征提取
  7.3  深谋远虑:深度学习初识
  卷积神经网络
  端到端学习
  7.4  一叶知秋:人脸属性——深度
  学习特征的进一步体验
  7.5  蓦然回首:相机如何找到你
  全图上的人脸检测(拓展选修)
  7.6  未来可期:深度学习的应用
  视频监控
  无人驾驶
  自动驾驶的分级
  医疗图像
  深度强化学习
  本章小结

内容摘要
《人工智能入门》(全四册)教材由全球领先的人工智能平台公司、全球最具价值的AI创新企业人商汤顶级研究团队,联手全国知名教育专家和优秀中学教师共同编写。
本书系面向初中学生,以及初中文化程度以上读者,一共分为四册,九个章节。整体内容图文并茂,包括人工智能概览、简单的判断、机器视觉入门、图像理解入门、语音识别入门、自然语言处理、简单机器决策和开放实验与思考。考虑到学生的认知规律,在具体章节编排上基于应用穿插推进,使学习过程与生活应用相配合。每章以相关生活场景引入,通过对相关问题的思考,对知识进行循序渐进的传递。每章穿插编程练习和小项目,结合丰富的虚拟平台和小车教具,鼓励发展学生的动手能力与创造能力,对基础的编程教育也进行了普及。
《人工智能入门》(第三册),讲述了人工智能远处不在,它的自然语言处理能力能够帮助人类解决一些难以解决的问题,让我们跟着书中的知识点一起深度去理解它的图像处理。
★人工智能的自然语言处理——智能英文文章分析自然语言处理一直是人工智能的核心问题之一,它离我们并不遥远,翻译软件可以实现主流语言之间的转换;智能音箱可以跟我们聊天,按照我们的指令做一些简单的事情;新闻网站能够根据我们的兴趣找到相关主题的文章推荐给我们。这些产品中都应用了自然语言处理的技术。书中可以让计算机帮助读者去自动分析一篇英语文章的难度,通过自然语言处理技术来解决问题,理解英语文章中的难点。
★深度图像理解,让人工智能更加智能在早期,机器学习方法可以应用在邮件分类、推荐系统等实际的场景中。但是,对于图像、声音这种较复杂的数据,传统的机器学习方法就有较大的局限性。2012年前后,逐渐发展成熟的深度学习,开始突破传统机器学习方法的局限性,使得计算机在图像、声音等领域中的性能超过人类,成为当前这一波人工智能浪潮的重要推动力。书中以图像理解为入口,初步地认识深度学习。

                                    

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