人工智能全书 一本书读懂AI基础知识、商业应用与技术发展
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作者(日)伊本贵士
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115567505
出版时间2022-02
装帧平装
开本16开
定价129.8元
货号1202578348
上书时间2024-08-29
商品详情
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作者简介
作者：[日] 伊本贵士
日本MediaSketch 公司董事长、日本网络大学（Cyber University）全职讲师。出生于日本奈良县橿原市。大学毕业后先后工作于NEC 软件、日本Future Architect 公司， 后创办MediaSketch 公司。作为IoT、人工智能、区块链等新技术的咨询师，参与了许多企业的研究开发工作。在自己的公司中研发智能手机的通信模块基板和用于犯罪预测的人工智能等项目。此外，担任日经BP 社“日经xTECH 学习”、日本经济新闻社“日经商务教室”的IoT、人工智能主题讲座的讲师。活跃于富士电视台的“真的吗？！TV”、朝日电视台“Sunday Live!!”等多个广播电视节目。与他人合著《IoT不错教科书》 和《实力验证IoT问题集》。
译者：郑明智
中国信息通信研究院人工智能（杭州）研究中心科研主管，《中国人工智能产业通讯》执行主编。主要研究方向为智慧医疗。译有《白话机器学习的数学》《深度学习基础与实践》等书。
目录
第1章基础篇人工智能的世界1
1．1人工智能是什么2
人工智能的诞生和历史2
人工智能到底是什么2
模型与目标变量、特征变量3
对人工智能的幻想4
1．2人工智能的价值5
为什么使用人工智能可以实现自动驾驶汽车5
各国企业对人工智能的态度和期望6
人工智能做得到的事情7
对未知数据进行预测和人工智能的价值8
1．3人工智能会抢了人的工作吗8
人工智能做不到的事情8
人工智能无法代替的3种工作9
人类会因为人工智能失业吗10
人与人工智能的协作度10
1．4人工智能如何改变世界12
重新定义所有行业12
为人工智能所渗透的世界12
企业应当怎么做13
人应当怎么做13
第2章商业篇各行各业的人工智能应用和未来展望15
2．1制造业的人工智能应用和展望（产品开发篇）16
智能产品16
产品的计算机化16
产品的操作系统17
2．2制造业的人工智能应用和展望（生产管理篇）18
利用人工智能缩减经费18
不使用人工智能的选项18
使用人工智能稳定产品品质19
预测性维护19
异常检测与安全生产20
生产计划20
2．3汽车行业的人工智能应用和展望21
汽车的生产现场21
自动驾驶级别的定义22
自动驾驶汽车的开发动向23
自动驾驶平台24
汽车导航系统25
2．4农业、渔业、畜牧业的人工智能应用和展望26
人工智能与植物工厂27
比较栽培与很优化28
人工智能与渔业29
使用人工智能的新畜牧业形态30
2．5医疗行业的人工智能应用和展望30
通过人工智能诊断31
通过图像识别诊断31
在医疗领域应用人工智能的注意事项32
数据共享的问题33
解析脑电波的可行性33
人机接口35
AI新药研发35
细胞培养36
2．6建筑行业的人工智能应用和展望37
工程和建设用车辆37
智慧家庭38
2．7金融行业的人工智能应用和展望39
通过人工智能进行资产运用39
通过人工智能提高银行的业务效率40
2．8零售行业的人工智能应用和展望40
AmazonGo与超市的未来40
便利店与人工智能42
应用聊天机器人44
应用人工智能进行需求预测45
推荐46
第3章商业篇各国针对人工智能应用的政策49
3．1能源与智能电网50
智能电网50
智能电网和人工智能50
3．2智慧城市51
智慧城市51
新加坡的智慧国家计划51
使用人工智能制定城市发展计划52
超越智慧城市54
3．3数据流通的现状和问题54
数据流通的必要性54
日本公共机构的公开数据推进55
日本以外国家的公开数据推进57
与公开数据有关的问题58
促进民间的数据流通58
信息银行58
促进民间数据流通存在的问题60
第4章商业篇人工智能项目的推进方法和注意点61
4．1人工智能项目的策划62
目标的设定和共有价值的创造62
创新者的窘境63
人工智能和知识产权63
4．2数据的收集和管理64
为进行人工智能的应用需收集的3种数据64
内部数据的收集和管理64
传感数据的收集和管理64
外部数据的收集和管理65
4．3人才不足问题的解决方法66
日本工程师不足的现状66
人工智能教育的必要性67
初期的项目组织架构67
借助外部力量68
寻找合作伙伴的方法68
第5章技术篇机器学习——人工智能进化史69
5．1学习人工智能之前必须掌握的知识70
特征变量、目标变量和模型70
绝对值71
导数72
相关关系和相关系数73
数据间的因果关系和伪相关关系74
矩阵的内积74
概率75
5．2人工智能的历史76
学习人工智能历史的意义76
早期的演绎推理人工智能76
现在的归纳推理人工智能77
归纳推理的局限78
发现信息的现在的人工智能79
计算机视觉79
5．3机器学习能做到的事80
回归分析（简单回归分析）80
回归分析（多重回归分析）82
分类83
聚类84
5．4数据集分析实例86
数据集分析86
鸢尾花数据集86
葡萄酒品质数据集90
波士顿房价数据集91
手写数字数据集93
Cifar-10（用于图像识别练习的数据集）95
使用20Newsgroups进行文本数据分析96
5．5学习99
学习的意义99
机器学习99
学习数据和监督学习99
无监督学习100
强化学习100
学习方法的选择100
5．6机器学习的算法101
决策树101
SVM102
遗传算法104
K均值算法106
第6章技术篇深度学习——现在的人工智能109
6．1神经网络110
神经网络的诞生110
大脑中信息传递的工作原理111
大脑的学习113
逻辑电路114
神经网络的结构115
基于感知机的计算处理116
激活函数118
输出函数122
前向传播小结123
6．2误差反向传播算法124
学习的原理124
损失函数125
使用偏导数计算影响程度126
偏导数的具体例子127
优化算法（SGD）129
其他优化算法131
小批量学习132
反向传播和学习的小结132
6．3深度学习134
特征提取134
深度学习的优点134
人工智能的视角135
深层导致的各种问题135
实现深度学习的方法136
Dropout137
自动编码器137
6．4卷积神经网络139
图像识别和抽象化139
卷积神经网络的实例（AlexNet）140
卷积神经网络概要141
卷积层的目标141
卷积层中的过滤器和权重计算142
对过滤器反应的特征的可视化143
在卷积层实施填充144
卷积层的激活145
池化层的处理145
平坦化的实施146
全连接层的处理148
使用卷积神经网络的分析示例148
第7章技术篇人工智能的开发和运用管理155
7．1人工智能的设计156
机器学习算法的选择156
目标值的设置156
目标值和开发成本157
学习的实施计划158
保存学习后的模型158
7．2人工智能的运用监视159
回归分析中精度的监视159
分类中精度的监视160
交叉验证162
过拟合163
分辨过拟合164
应对过拟合164
7．3Python语言165
使用Python的理由165
Python的版本166
Python的开发环境167
7．4数据分析所需的Python包168
包管理168
JupyterNotebook168
Matplotlib169
NumPy170
pandas170
SciPy171
7．5人工智能相关库171
TensorFlow172
Chainer172
PyTorch172
Keras173
scikit-learn173
DEAP174
OpenAIGym174
7．6运行人工智能的平台175
人工智能学习的环境175
人工智能预测的环境176
AmazonWebService177
GoogleCloudPlatform177
MicrosoftAzure178
IBMCloud179
SAKURACloud179
NeuralNetworkConsole179
GoogleColaboratory180
7．7硬件和平台182
人工智能和CPU的关系182
人工智能和GPU的关系182
CUDA183
ASIC和TPU184
面向边缘计算的板卡185
第8章技术篇人工智能的近期新技术——今后的人工智能187
8．1循环神经网络188
循环神经网络的特点188
循环神经网络中的计算188
使用循环神经网络的分析示例190
LSTM192
将来的循环神经网络193
8．2强化学习的历史和DQN194
马尔可夫决策过程194
Q学习195
DQN196
DQN中卷积神经网络的应用197
8．3AlphaGo和AlphaGoZero197
为什么AlphaGo这么厉害198
AlphaGo的算法和技术199
策略网络199
创建SL策略网络200
移出策略模型202
AlphaGo强化学习的目标202
利用策略梯度算法生成RL策略网络203
价值网络203
蒙特卡洛树搜索205
AlphaGoZero的冲击206
8．4A3C207
Asynchronous207
Advantage207
Actor-Critic208
A3C的成果208
8．5GANs209
GANs的历史209
GANs的原理209
DCGAN210
使用DCGAN的分析示例211
将来的GANs212
8．6BERT213
BERT的目标214
BERT的学习214
灵活使用已学习模型214
8．7灵活使用社交数据215
8．8胶囊网络215
卷积神经网络的弱点215
胶囊网络的目标217
胶囊网络的结构217
动态路由218
将来的胶囊网络218
第9章人工智能开发常见问题221
9．1关于人工智能的一般问题222
Q．1人工智能聪明吗？222
Q．2人工智能会出错吗？222
Q．3人工智能擅长的事情是什么？223
Q．4人工智能不擅长的事情是什么？223
Q．5什么是奇点？223
Q．6达到奇点后，人工智能会变得比人聪明并控制人类吗？224
Q．7人工智能会像人一样思考吗？224
Q．8可以让人工智能产生感情吗？224
9．2令人担忧的人工智能问题225
Q．9人工智能有可能被用于军事吗？225
Q．10能通过人工智能实现机器人武器吗？225
Q．11搭载人工智能的武器有可能伤害人类吗？226
Q．12人工智能有可能防范犯罪吗？226
Q．13人工智能有可能进行网络攻击吗？226
Q．14为了防范网络攻击可以使用人工智能吗？227
Q．15人工智能有可能被破解吗？227
9．3在企业应用人工智能的问题228
Q．16所有企业都应该使用人工智能吗？228
Q．17人工智能会促使更多企业进入其他行业吗？228
Q．18人工智能的开发费用会变高昂吗？229
Q．19有没有根据人工智能的开发费用来估算开发成本的方法？229
Q．20人工智能的技术人才供给不足吗？229
Q．21如何寻找帮助开发人工智能的技术人才？230
Q．22如何与能进行人工智能开发的技术人才取得联系呢？231
Q．23各国政府推荐人工智能的使用吗？231
Q．24日本的地方政府推荐利用人工智能吗？231
9．4与生活有关的问题232
Q．25人工智能会使我们的生活有什么变化？232
Q．26不懂人工智能的话还有办法生活吗？232
9．5关于人工智能人才的培养和教育的问题232
Q．27什么样的人在开发人工智能？232
Q．28今后的年轻一代需要掌握关于人工智能的知识吗？233
Q．29在学校里人工智能是必修科目吗？233
Q．30要想开发人工智能，应该学习什么呢？234
Q．31即使不擅长数学也能理解人工智能吗？234
Q．32学习人工智能首先应该做什么？234
Q．33有效学习人工智能的方法是什么？235
9．6关于人工智能的未来的问题236
Q．34今后人工智能还会进化吗？236
Q．35人工智能会变得有想象力吗？236
Q．36我们人类应该如何和人工智能交往呢？237
后记239
内容摘要
《人工智能全书：一本书读懂AI基础知识、商业应用与技术发展》系统地讲解了AI基础知识、商业应用与技术发展，可以帮助读者快速了解人工智能，掌握行业动态与技术。全书图文并茂，浅显易懂，其中基础篇介绍了AI的基础知识，商业篇预测了AI在各行各业的应用与发展，技术篇则讲解了AI的各种专业技术知识。《人工智能全书：一本书读懂AI基础知识、商业应用与技术发展》还有关于AI的常见问题解答，能够回答大众对于AI的常见疑问。本书适合大众及对AI感兴趣的人阅读，专业人士也能获益匪浅。
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了解人工智能，掌握行业动态与技术
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媒体评论
人类终将进入人工智能时代。想象一下你身边有一个TA，跑步比你快，开车比你稳，知识比你渊博，经验比你丰富，学习速度比你快很多，而且还不受情绪影响。身边的这样一个TA，是会让你羡慕、焦虑、恐惧、不安，还是有一点想要了解TA ？这本书将带领大家来了解这个TA，作者利用简单的语言，让大家知道什么是人工智能，人工智能对传统行业、汽车、医疗及未来城市的影响等。值得一提的是，本书的译者有很好的语言基础和很深的技术背景，用浅显的语言带大家领略机器学习、神经网络、卷积网络的世界。全书由浅入深，是一本很好值得一读的人工智能科普书。
——高通无线通信技术( 中国) 有限公司IoT 部门研发总监 杨玉生
本书洋洋洒洒地介绍了人工智能领域的方方面面，包括日本在人工智能领域的应用情况。“他山之石，可以攻玉”，相信本书可以对我们应用人工智能有一定启发，切实有效地帮助业内同行，成为中日技术交流桥梁上一道靓丽的风景。
——日铁软件（上海）有限公司总括部（铁钢）华东地区部长 陆皓
这是一本不管你是小学生还是大学生、理科生还是文科生可以阅读的人工智能作品。作者和译者通过浅显易懂的语言将人工智能技术娓娓道来，深入浅出。如果您对人工智能感兴趣，推荐它成为您了解、学习人工智能的入门书。
——上海银商资讯有限公司行业合作事业部助理总经理 王海波
这是一本让小学、中学以及大学各个阶段的读者通过对任选章节的学习可以得到收获的关于AI 技术的书，书上的知识由浅入深，从基础到技术实现，再到技术应用，可与读者已有的知识体系发生碰撞并产生关联，从而开阔读者的视野，完善读者对AI 技术的认知和思维方式。本书让读者能够体验到新知识带来的新感受，并且读者自己的知识体系越完善，与书中知识发生碰撞的概率越大，获得的收获也将更广泛。
——浙江中医药大学中医药信息学副教授 叶含笑
第三次人工智能浪潮方兴未艾，为包括中医药行业在内的各种传统行业赋能，引发了整个社会对人工智能的巨大关注。本书行文流畅，图文并茂，阅读体验佳，是一本特别适合对人工智能感兴趣的读者阅读的科普书，涵盖了人工智能的产业应用到内部技术原理的内容，是名副其实的全书。
——中国中医科学院中医药信息研究所副研究员 于彤
人工智能颠覆了流通业的常识！！流通全行业从业人员的图书。
——流通业分析师 渡边广明
不论强筋健体，还是保持健康，应利用AI 的力量！！
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