AI新書將致贈各大專院校相關科系

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【新書搶先看】最近看到各大專院校廣設AI人工智慧學系,而報名就學的大學新鮮人也以秒殺的方式勝出了資工系。各行各業也在物聯網的新浪潮下,不得不尋找更多的AI人才,舉凡金融界、電子業、半導體業、汽車類、生技公司、醫學、教育、育樂業…等,都急需AI人才。而到底人工智慧為何突然會變得如此熱門與狂潮呢?

本書的前身是為【破解小易機器人:NLU/NLP自然語言與易理解處理創新應用實作(上冊)】,第一部份在於探討AI人工智慧的基礎理論與原理, 舉凡AI人工智慧的演進與變化,甚至到了馬斯克最近在探討研究的人腦與機器腦結合的介面,是否人腦可透過人機介面和神經網路得以控制其思想和行為?AI人工智慧的演進不會只是在機器上,甚至在人腦和人體上,以及動植物和環境變化控制。除了人類所生活的空間與時間,都可以透過AI人工智慧加以改善或是變化甚至控制,到了量子力學的應用,還可超過光速,顛覆了傳統物理學的理論, 將人類文明世界帶入另一層的時空。到底AI人工智慧在現代科學上會帶了什麼樣的契機與變革,讀完本部份的章節,您將會對AI人工智慧和機器人有了全新的瞭解與認知。

#AI機器人簡單做
第一章節 什麼是AI人工智慧
1.1 人工智慧的過去現在和未來
1.2 人工智慧在2010年發生了什麼大事
1.3 AI機器人會取代人類嗎?
1.4 AI應用在日常生活中
1.5 問題探討
第二章節 機器學習vs.深度學習
2.1 要學哪種程式語言?
2.2 不會寫程式也要學會看懂程式
2.3 如何操作機器人
2.4 機器人如何自我學習
2.5 問題探討
第三章節 卷積神經網路vs.循環神經網路
3.1 RNN vs. CNN
3.2 什麼是LSTM? 長短期記憶模型
3.3 什麼是GRU? 設計改良後的神經單元
3.4 什麼是ANN?類神經網路?
3.5 問題探討
第四章節 LSTM vs. GRU
4.1 遺忘閥(forget gate)與輸入閥(input gate)與輸出閥(output gate)
4.2 更新閥(update gate)與重設閥(reset gate)
4.3 何者為優?
4.4 為何要瞭解LSTM? GRU?
4.5 問題探討
第五章節 Python vs. SQL
5.1 為何要學Python?
5.2 為何要瞭解SQL?
5.3 程式語言和人工智慧
5.4 你一定要瞭解數據分析
5.5 預測消費者行為
5.6 問題探討-
第六章節 圖型辨識vs.語音辨識
6.1 圖型影像辨識
6.2 語音辨識
6.3 演算法
6.4 模擬比較
6.5 肢體語言
6.6 問題探討
第七章節 自然語言vs.神經語言
7.1 自然語言瞭解NLU
7.2 自然語言處理NLP
7.3 自然語言生成NLG
7.4 神經語言學
7.5 神經語言規劃
7.6 人機介面MMI
7.7 問題探討
第八章節 圖靈測試vs.隱馬可夫
8.1 最原始的電腦
8.2 圖靈在測試什麼?
8.3 馬可夫是誰?
8.4 隱馬可夫模型
8.5 問題探討
第九章節 情感分析vs.邏輯判斷
9.1 機器人如何有情感分析?
9.2 邏輯判斷的條件
9.3 資料 資訊 知識 智慧
9.4 問題探討
第十章節 量子電腦vs.雲端數據
10.1 量子力學
10.2 超導體
10.3 雲端運算
10.4 大數據分析
10.5 問題探討

本書將致贈各大專院校相關科系,歡迎與本人直接接洽連繫.送完為止.

本書作者目前就讀於國立中央大學企業管理學系博士班,並擔任易晨智能公司最高顧問

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加入時間: 2021.06.17

李國憲

加入時間: 2021.06.17
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