新一代人工智能-從深度學習到大模型 張重生 9787111770022 【台灣高等教育出版社】

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書名：新一代人工智能-從深度學習到大模型
ISBN：9787111770022
出版社：機械工業
著編譯者：張重生
頁數：282
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1713914
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內容簡介

本書注重對新一代人工智能相關理論和技術進行深入的原理講解，共計19章，囊括了深度學習的基礎理論、深度學習的優化問題、各種卷積操作、損失函數、經典的卷積神經網絡結構、目標識別和度量學習算法、深度學習目標檢測技術、圖像分割算法、生成對抗網絡、蒸餾學習、長尾學習技術、圖像增廣技術，以及大模型相關的Transformer技術、預訓練技術、大語言模型、視覺－語言模型及視覺大模型等技術。 本書既可作為高等學校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、數據科學與大數據技術等專業的教材，也可作為人工智能領域的科研人員、業界人士、高校教師和愛好者的參考書，以系統掌握新一代人工智能的相關理論和技術。

作者簡介

張重生，1982年9月生，博士，教授，碩士生導師，河南大學大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、資料庫、實時數據分析。 博士畢業於INRlA，France(法國國家信息與自動化研究所)，獲得優秀博士論文榮譽。2010年08月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)計算機系，師從Carlo Zaniolo教授進行流數據挖掘方面的研究。十多年來，一直從事資料庫、數據挖掘、大數據分析相關的研究，發表SCI/EI論文20篇，含Information Sciences、Neurocornputinq、lEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等著名國際期刊和會議論文。作為項目負責人主持4項科研項目，出版學術著作三部，作為第一發明人獲得3項國家發明專利，指導碩士研究生12名。

目錄

前言
第1章 緒論
1 1 人工智能的概念及其發展現狀
1 1 1 人工智能的概念與定義
1 1 2 新一代人工智能
1 1 3 人工智能、深度學習與機器學習的關係辨析
1 1 4 人工智能產業發展現狀
1 1 5 深度學習研究的代表性學者
1 2 人工智能的主要發展歷程
1 3 深度學習/新一代人工智能的研究與應用領域
1 3 1 物體分類/圖像分類
1 3 2 目標檢測
1 3 3 圖像分割
1 3 4 自然語言理解
1 3 5 人臉識別
1 3 6 文字識別
1 3 7 醫學圖像分析
1 3 8 行人重識別和步態識別
1 4 結束語
本章參考文獻
第2章 數據思維
2 1 新一代人工智能時代數據的重要性
2 1 1 人工智能時代數據的重要性
2 1 2 廣義的數據思維概述
2 2 數據思維中的常見錯誤與陷阱
2 2 1 過分相信數據
2 2 2 過分相信模型和算法
2 3 深度學習/新一代人工智能研究的16個經典數據集介紹
2 3 1 ImageNet數據集
2 3 2 ILSVRC數據集——ImageNet競賽數據集
2 3 3 CIFAR-10與CIFAR-100數據集
2 3 4 CUB-200數據集
2 3 5 iNaturalist數據集
2 3 6 PASCAL VOC數據集
2 3 7 MS COCO數據集
2 3 8 CityScapes數據集
2 3 9 LVIS數據集
2 3 10 VGG-Face2數據集
2 3 11 MS-Celeb-1M（MS1M）數據集
2 3 12 KoDF（算法生成的人臉視頻）數據集
2 3 13 ICDAR 2013、2015和2017數據集
2 3 14 RCTW和MTWI中文場景文本數據集
2 3 15 ShopSign數據集
2 3 16 OracleBone-8000數據集——AI與古文字研究結合之作

第3章 人工神經網絡
第4章 卷積神經網絡
第5章 常見卷積操作與經典卷積神經網絡
第6章 神經網絡優化
第7章 孿生神經網絡
第8章 蒸餾網絡
第9章 損失函數
第10章 深度學習常用的圖像增廣技術
第11章 YOLO系列目標檢測算法
第12章 Faster R-CNN系列目標檢測算法
第13章 基於深度學習的圖像分割技術
第14章 生成對抗網絡（GAN）
第15章 長尾學習
第16章 Transformer架構原理
第17章 大語言模型
第18章 視覺Transformer模型
第19章 語言-視覺預訓練模型和視覺大模型
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