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人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節回顧,不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你!

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人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節回顧,不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你! 人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節回顧,不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你!

作者:姚期智 
出版社:崧燁文化事業有限公司
出版日期:2023-11-01
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節回顧,不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你!

新世紀的技術大變革,「人工智慧」背後的核心技術與原理為何?
「圖靈測試」早在70年前就預言了機器的智慧將會顛覆世界?

程式設計基礎×搜尋算法定義×過度低度擬和×隨機森林算法……
不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」
──想要掌握AI,先從理論課開始學起!

【搜尋策略】
第一章首先介紹單智慧型搜尋問題的定義,然後詳細介紹盲目搜尋和啟發式搜尋兩種主要的方法;隨後,將介紹多智慧型對抗搜尋。為方便讀者理解,更穿插介紹了一些必要的數據結構知識及例子。

【機器學習】
機器學習是人工智慧領域的一個重要組成部分,其基本想法是利用數據進行學習,而不是人工定義一些概念或結構。第二章將學習機器學習的核心框架,即監督式學習(supervised learning)。監督式學習的應用非常廣泛,目前也有很好的解決方案。從監督式學習出發,本書會介紹各種不同類別的數據集,包括訓練集、測試集等。正確地區分不同類別的數據集,是理解監督式學習的關鍵。

【線性迴歸】
第三章會學到監督式學習中最基礎的線性模型。在經濟學與其他社會科學領域,線性模型仍然是最為常用的模型。線性模型可以用來分析資本存量、人均受教育程度等與經濟增長的關係,或根據市場訊息預測價格變動。本章將基於線性模型的概念,介紹梯度下降法,它不僅可用於線性模型,也適用於絕大部分機器學習算法,是機器學習領域最為常用的優化算法。

【神經網路】
第五章將先從深度線性網路談起,理解為什麼簡單疊加多層線性網路對於函數表達能力毫無提升,因此需要在網路中加入非線性的元素,以得到更強的表達能力,激勵函數就是神經網路中的非線性元素。神經網路的優化算法仍然是梯度下降法,相比線性模型,神經網路的導數計算更為複雜。

【本書特色】:
人工智慧被廣泛應用在日常生活中,包括無人駕駛、臉部辨識、語音助理等,這場技術變革為人類的生活帶來巨大影響,且仍舊在不斷地推陳出新。本書以簡單易懂的實例介紹人工智慧的核心原理,並以數學語言具體分析描述,加深讀者對基礎理論的理解,更結合練習題以便讀者深入學習,希望能從科學角度來見證人工智慧的變革與未來。

作者簡介:

姚期智,電腦科學家,2000年圖靈獎得主,是目前唯一一位獲得此獎項的華人。現任北京清華大學交叉資訊研究院院長、北京清華大學理論電腦科學研究中心主任兼教授、香港中文大學博文講座教授、新竹國立清華大學榮譽講座,以及國立臺灣大學特聘研究講座教授,香港中文大學(深圳)傑出大學教授。

章節試閱
第1章 搜尋

引言

  搜尋是人工智慧的一個關鍵領域。人工智慧所面臨的許多問題都非常複雜,往往無法一步完成,而是需要透過一組動作(action)序列來達到目標(goal)。這個尋找達到目標的動作序列求解過程,就稱為搜尋。解決搜尋問題的方法稱為搜尋策略,其主要任務是確定選取動作的方式和順序。

  現實中許多規劃問題都可以描述成搜尋問題,且都已得到很好的解決。如圖1.1所示,自動駕駛或導航系統中的路徑規劃以及使機器人完成抓取任務的運動規劃,就是典型的搜尋問題。許多智力遊戲的求解,比如尋找魔術方塊的復原方法,...
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推薦序
前言

  縱觀科學的發展史,人工智慧可以說是人類長期以來一直不停追求,力求理解與掌握的一個領域。從2,000多年前的亞里斯多德開始,到後來的科學巨擘圖靈(Alan Turing,電腦科學之父)與夏農(Claude Shannon,資訊理論的創始人),他們無一不為人類的智慧及後來的人工智慧著迷,並不倦地探索。科學家們希望能以科學的方法理解智慧的本質,並製造出智慧的機器,實現像人腦一樣的學習、理解與決策。

  在人工智慧的發展史上,有兩個里程碑式的事件最為人們所稱道。一是圖靈在1950年的劃時代論文《電腦機器與智慧》(Computing ...
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目錄
前言
第0章 數學與程式設計基礎
  引言
  0.1 數學基礎
  0.2 程式設計基礎
  練習題
  程式設計
第1章 搜尋
  引言
  1.2 搜尋算法基礎
  1.3 盲目搜尋
  1.4 啟發式搜尋
  1.5 對抗搜尋
  本章總結
  歷史回顧
  練習題
  第2章 機器學習
  引言
  2.1 監督式學習的概念
  2.2 數據集與損失函數
  2.3 泛化
  2.4 過度擬合與低度擬合
  2.5 創建數據集
  2.6 無監督與半監督式學習
  本章總結
  歷史回顧
  練習題...
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