深入淺出機器學習-從數據到AI算法 陳德忠 肖彧潔 9787302678045 【台灣高等教育出版社】

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書名：深入淺出機器學習-從數據到AI算法
ISBN：9787302678045
出版社：清華大學
著編譯者：陳德忠 肖彧潔
頁數：210
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1710925
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內容簡介

本書是一本涌蓋機器學習和人工智能領域重要概念和方法的書籍。全書分為六章，內容包括AI算法的基礎——數據、培養對數據的敏銳觀察力、所有的努力都是為了提升概率——關於數據分析工作、高維空間中的數據、數據關係，以及讓機器學會說話。本書通過實際案例和詳細講解，提供了全面而深入的機器學習指南。讀者通過本書可以了解數據在算法研發中的關鍵作用，並培養對數據的敏銳觀察力和理解能力，學習數據分析方法、高維空間中的數據處理，以及各種AI算法的原理和應用。此外，本書還探討了人機對話技術的發展，介紹了ChatGPT的核心技術。無論讀者是初學者還是專業人士，都能從本書中獲得有價值的知識，並將其應用於機器學習和AI算法的實踐中。 本書適合機器學習和人工智能領域的初學者、學生、研究人員、數據分析師、軟體工程師、業務決策者等，也適合對本領域感興趣的其他讀者。

作者簡介

肖彧潔，教授級高工，國際數字地球學會中國國家委員會空間信息產業化專業委員會委員。曾任職于中國智慧城市與大數據研究院，從事計算機軟體工程、網絡安全、數據科學應用等多學科的教學與科研工作，曾參与中國智慧城市頂層設計課題研究及規劃。

目錄

第1章 AI算法的基礎——數據
1 1 科學研究的兩種方法
1 2 深度學習技術也離不開對數據的觀察
1 3 一個通過數據觀察和分析的AI算法技術創新案例
1 4 數據問題導致的算法或項目失敗案例
1 4 1 忽視數據誤差
1 4 2 忽視數據特點
1 4 3 忽視人工標註數據的不可靠性
1 5 如何選擇合適的算法
1 6 數據是推進人工智能技術發展的「燃料」
第2章 培養對數據的敏銳觀察力
2 1 心中有「數」
2 2 數據理解力
2 3 實踐經驗積累
2 4 數據的複雜性
2 5 培養創新意識
2 6 兩種思維模式
2 7 觀察數據實現算法的案例
2 7 1 算法設計需求——檢測電路板中的污漬
2 7 2 觀察數據
2 7 3 算法設計
第3章 所有的努力都是為了提升概率——漫談數據分析方法
3 1 AI系統的可靠性是個概率問題
3 2 呈高斯分佈的數據
3 3 高斯分佈與聚類分析
3 4 分析數據間的關係——相關性分析
3 5 數據頻域分析——如何理解傅里葉變換
3 5 1 卷積
3 5 2 複數
3 6 圖像數據分析
3 6 1 分析圖像數據的格式
3 6 2 分析圖像數據來源
3 6 3 分析圖像數據的生成場景
3 6 4 結合圖像識別需求分析圖像數據的特點
3 6 5 分析生成識別模型所需要的訓練圖像數量
3 7 自然語言數據分析要領
3 7 1 分析要處理的自然語言包含的語言種類
3 7 2 分析文本數據涉及的場景類型
3 7 3 分析文本數據的字元編碼
3 7 4 分析文本數據的大小
3 7 5 結合需求分析文本數據的特點
3 7 6 分析建立自然語言處理模型需要的數據量
3 8 一個充分分析文字數據特點實現算法設計的案例——數學相似題判斷方法
第4章 高維空間中的數據
4 1 高維災難
4 2 高維空間數據分佈特點
4 2 1 稀疏性
4 2 2 高維空間數據趨於表面分佈
4 2 3 高維空間向量近似正交
4 3 高維空間難題的解決方法
4 4 高維空間數學理論應用案例
4 4 1 幾引理
4 4 2 壓縮感知
4 4 3 利用隨機投影獲取圖像特徵
4 4 4 利用隨機投影獲取到的特徵值進行運動物體跟蹤的方法
第5章 數據之間存在千絲萬縷的聯繫
5 1 上下文關係
5 2 知識圖譜
5 3 事件圖譜
5 4 事件圖譜應用案例
5 4 1 大數據能做什麼
5 4 2 教學活動過程中的事件本體設計
5 4 3 教學活動過程大數據系統框架
54 4 教學過揮中的事件圖譜應用
第6章 讓機器學會說話
6 1 語言的起源
6 1 1 不是只有人類才擁有「語言」
6 1 2 人類語言的形成過程
6 1 3 文字的產生
6 2 漢語和英語的語言差異
6 2 1 詞語
6 2 2 語法
6 3 Transforner模型
6 3 1 人工神經網絡
6 3 2 Transforner模型技術原理
6 4 殊途同歸
6 4 1 智能湧現
6 4 2 思維的機制
6 4 3 人工智能「十問」
後記

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