【现货速发】深度学习

“深度学习”被评价为未来时代的重要技术，但它本身非常复杂，除了这方面的专家，一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释“深度学习”的机制。首先，为了理解“深度学习”并，且必须先了解诸如“神经网络”之类的算法。其次，在描述诸如“深度学习”和“神经网络”之类的算法时，通常要使用数学公式，因此若没有技术或数学背景，就会面临很多的理解障碍。实际上，一旦书中出现了公式，可能很多人都会把书合上。但是，“深度学习”未来将涉及所有行业。因此，即使不是专家，我们也需要知道它是什么以及它可以做什么。

《未来IT图解：深度学习》一书分为三部分，通过大量插图详解深度学习的运作机制及实际案例。*部分在介绍AI的历史和发展的同时，阐述深度学习。第二部分用事实例辅助说明深度学习的使用方式。第三部分将预测未来并总结深度学习主导下将会发生的情况。从何为深度学习到畅想深度学习带给我们的未来，本书讲述的重点内容——深度学习在各个经济领域的实际应用。深度学习技术通过人工智能的开发进化，可以使用于农业生产、工业制造，应对老龄化和新生儿减少的第三产业服务业，乃至进入家庭服务人类。

南野充则

毕业于东京大学工学部。大学期间创立健康管理公司MEDICA Corporation和CDSystem Corporation，曾在北京大学举行的智能电网领域国际会议上获得“学生奖”。2016年8月，在日本成立了家专门从事健康和医疗保健领域的人工智能实验室——FiNC Wellness AI Lab，2018年9月起担任FiNC Technologies的首席技术官，也是日本深度学习协会（Japan Deep Learning Association）年轻主任。

译者介绍

刘晓慧

日本爱知大学经营学博士。曾任爱知大学国际中国学研究中心研究员、非常勤讲师等职，现主要从事翻译与写作工作。主要译作包括《四季和食》、日本《中央省厅的政策形成过程》等。

刘星

中国政法大学政治与公共管理学院国际政治系副教授，日本名古屋大学法学博士。曾任日本国际交流基金访问学者、日本成蹊大学法学部客座研究员等。主要译作包括《日本国际政治学》《思想者的足迹：池明观》等。

序章  001

深度学习推动世界 002

成为能在深度学习时代生存下来的人才！ 004

PART１

什么是深度学习？

01: 深度学习的现在与未来 002

02: 推导“正确答案”的搜索 006

03: 机器学习的结构与方法 008

04: 神经网络的种类与特征  012

05: 神经网络的学习方法 016

06: 自编码器的问世 022

07: 解决梯度消失、过拟合问题 024

08: CNN（卷积神经网络 030

09: RNN（循环神经网络） 036

10: 图像生成模型 040

11: 陆续实现实用化的深层强化学习模型 044

12: 各国围绕深度学习实用化的现状 048

13: 深度学习领域中领先世界的企业 050

总结 什么是深度学习？ 052

专栏 推动实现深度学习的硬件进步 054

PART２

深度学习的实用化

01: 深度学习的应用范围与分类 056

02: 次品检测 058

03: 外观检查 062

04: 自动捡料 064

05: 农业 066

06: 自动驾驶 068

07: 机器人出租车 070

08: 交通需求预测 072

09: 保护驾驶员 074

10: 诊断支持  076

11: 创制新药  080

12: 基因治疗 082

13: 护理教练与看护机器人 084

14: 裂纹、损伤检测  086

15: 输电线路巡检 088

16: 异常检测、预防性维护保养 090

17: 地基分析与地质评估 092

18: 自动挖掘 094

19: 产业废弃物的鉴别 096

20: 校对报道内容与自动翻译 098

21: 广告点击预测 100

22: 生成角色 102

23: 智能音箱 104

24: 无人收银机 106

25: 预防盗窃 110

26: 制作报价单 112

27: 识别物流图像与在库管理 114

28: 自动装盘 116

29: 用户评价分析 118

30: 预测股价、检测不正当交易 120

总结 深度学习会为今后的商业方式带来什么 122

专栏 技术奇点何时来临？会发生什么 124

PART３

深度学习带给我们的未来

01: 深度学习带来的价值观与生活 126

02: 深度学习的下一个市场 130

03: 引入深度学习的注意点 134

04: 在深度学习中有效应用数据 138

05: 深度学习时代所需要的人才 140

06: 有关深度学习的法规建设等 142

07: 面向未来 FiNC在做什么 144

总结 深度学习如何改变未来 146

“深度学习”被评价为未来时代的重要技术，但它本身非常复杂，除了这方面的专家，一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释“深度学习”的机制。首先，为了理解“深度学习”并，且必须先了解诸如“神经网络”之类的算法。其次，在描述诸如“深度学习”和“神经网络”之类的算法时，通常要使用数学公式，因此若没有技术或数学背景，就会面临很多的理解障碍。实际上，一旦书中出现了公式，可能很多人都会把书合上。但是，“深度学习”未来将涉及所有行业。因此，即使不是专家，我们也需要知道它是什么以及它可以做什么。

《未来IT图解：深度学习》一书分为三部分，通过大量插图详解深度学习的运作机制及实际案例。*部分在介绍AI的历史和发展的同时，阐述深度学习。第二部分用事实例辅助说明深度学习的使用方式。第三部分将预测未来并总结深度学习主导下将会发生的情况。从何为深度学习到畅想深度学习带给我们的未来，本书讲述的重点内容——深度学习在各个经济领域的实际应用。深度学习技术通过人工智能的开发进化，可以使用于农业生产、工业制造，应对老龄化和新生儿减少的第三产业服务业，乃至进入家庭服务人类。

南野充则

毕业于东京大学工学部。大学期间创立健康管理公司MEDICA Corporation和CDSystem Corporation，曾在北京大学举行的智能电网领域国际会议上获得“学生奖”。2016年8月，在日本成立了家专门从事健康和医疗保健领域的人工智能实验室——FiNC Wellness AI Lab，2018年9月起担任FiNC Technologies的首席技术官，也是日本深度学习协会（Japan Deep Learning Association）年轻主任。

译者介绍

刘晓慧

日本爱知大学经营学博士。曾任爱知大学国际中国学研究中心研究员、非常勤讲师等职，现主要从事翻译与写作工作。主要译作包括《四季和食》、日本《中央省厅的政策形成过程》等。

刘星

中国政法大学政治与公共管理学院国际政治系副教授，日本名古屋大学法学博士。曾任日本国际交流基金访问学者、日本成蹊大学法学部客座研究员等。主要译作包括《日本国际政治学》《思想者的足迹：池明观》等。