深入淺出人工智能-AI入門的第一本書 張川 陳海林 朱振宇 9787302686750 【台灣高等教育出版社】

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書名：深入淺出人工智能-AI入門的第一本書
ISBN：9787302686750
出版社：清華大學
著編譯者：張川 陳海林 朱振宇
頁數：308
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718922
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內容簡介

人工智能(Artificial Intelligence，AI)技術正在席捲全球，大家都希望能快速掌握AI的基本技術，參与到這個充滿前景的領域，但是苦於缺乏相關的基礎，對AI行業的術語難以快速理解。本書從基本的概念出發，以日常生活和工作中的實例為基礎，深入淺出地闡述AI技術的原理，讀者即便沒有任何相關的技術基礎，也能快速掌握主要的概念，從而完成AI的入門學習。 本書內容涵蓋AI基本原理、機器學習、神經網絡等核心技術，適合IT技術人員、企業管理者、大學生等讀者群體閱讀。

作者簡介

張川，工學博士，曾就讀於西安建築科技大學和北京郵電大學。多年來一直致力於人工智能及物聯網的前沿領域研究，擁有豐富的AI及IOT研發經驗。曾在多家世界500強企業擔任重要職位，其間主持並成功開發了多項引領行業潮流的智能產品，包括世界首款智能電視與智能空調。 曾著有《智能家庭網絡：技術、標準與應用實踐》一書，為智能家庭網絡領域的發展提供了寶貴的理論與實踐指導。 近年來，主要從事人工智能的理論研究及實際開發工作，領導並成功實施了多個大語言模型及AIGC相關研發項目，為推動Al技術與各產業的融合作出了卓越的貢獻。

目錄

第1篇 每個人都能懂的人工智能
第1章 人工智能很簡單—從初中數學到專家系統
1 1 用初中數學知識來理解人工智能
1 2 人工智能四大基礎心法
1 3 追求女神這件事，技術宅男搞不定
1 4 同樣是尬聊，帶點智慧結果就不一樣了
1 5 專家系統—追女仔，我們是專業的
第2章 機器學習是實現人工智能的必經之路
2 1 機器能幫我們做什麼
2 2 機器學習修鍊手冊
2 3 來來來，圍觀人家機器是怎麼學習的
2 3 1 有監督學習—給出標準答案的學習
2 3 2 無監督學習—「別人家的孩子」
2 3 3 強化學習—真的學霸，能自己探索最優策略
2 4 認識幾個專業術語—AI界的「切口」
第2篇 人工智能的底層邏輯
第3章 風起雲湧的人工智能戰國時代
3 1 一個神族和人族的賭局
3 2 回歸預測—未卜先知不是夢
3 2 1 線性回歸—做股市裡最靚的仔
3 2 2 套索回歸&嶺回歸—線性回歸的改良版
3 3 3 讓損失函數最小化的方法—梯度下降
3 3 邏輯回歸—1912年4月15日
3 4 K近鄰—圈子對了，事就成了
3 5 決策樹—選擇比努力更重要？
3 5 1 用決策樹選出心中的女神
3 5 2 ID3、C4 5和CART算法—不斷提高決策的效率
3 5 3 解決過擬合問題—剪枝
3 5 4 隨機森林—藉助現場觀眾的智慧
3 6 支持向量機—人臉識別的利器
3 6 1 線性可分問題—楚河漢界
3 6 2 線性不可分問題—靠穿越能解決的都不叫事兒
3 6 3 多分類問題—笨人也有笨辦法
3 7 樸素貝葉斯算法—買彩票走向人生巔峰
3 8 算法實戰—用人工智能解決實際問題
3 8 12 0分鐘搭建Python環境
3 8 2 線性回歸—預測鳶尾花的花瓣寬度
3 8 3 邏輯回歸—泰坦尼克號乘客的倖存概率
3 8 4 K近鄰—給電影分類
3 8 5 支持向量機—判斷真正購買的客戶
3 8 6 決策樹模型—判斷能否獲得貸款
第4章 神經網絡的崛起—不是老夫離不開江湖，而是江湖離不開老夫
4 1 最簡單的神經元—大道至簡
4 2 加層—神經網絡的曲折成佛之路
4 3 神經網絡工作的基本原理—大王讓我來巡山
4 3 1 獅駝嶺的「妖怪神經網絡」
4 3 2 國有國法，妖有妖規
4 3 3 模式識別—獅駝嶺基本法
4 4 神經網絡vs傳統機器學習
4 5 深度機器學習的三大步驟—大模型是怎麼煉成的
4 5 1 預訓練—培養一位合格的運動員
4 5 2 微調—為具體比賽做準備
4 5 3 對齊—查缺補漏
4 6 人工智能科技樹回顧
4 7 神經網絡實戰—讓MLP識別6歲孩子寫的數字
第3篇 煮酒論模型
第5章 卷積神經網絡（CNN）—圖像識別背後的技術
5 1 卷積，卷的是什麼？
5 2 用卷積核提取喵星人的特徵
5 3 猜錯了怎麼辦？—知錯就改，不斷進步
5 4 神秘的神經網絡—人類無法理解的黑箱
5 5 CNN實戰—讓機器能識別飛機、汽車、貓和狗
第6章 生成式對抗網絡（GAN）—魔高一尺，道高一丈
6 1 兩個玩家的博弈—生成器和判別器
6 1 1 生成器—字畫偽造者
6 1 2 判別器—字畫鑒定師
6 2 多輪「博弈」和「進化」
6 3 要注意的細節
第7章 擴散模型（DiffusionModel）—文字生圖
7 1 讀心術—女神心裏的「520」
7 2 從GAN到VAE—「左右手互搏」vs「經脈逆轉」
7 3 擴散模型—越來越火爆的江湖絕技
7 3 1 擴散模型的靈感—覆水可收
7 3 2 從后驗概率到DDPM—降低生成圖像的難度
7 3 3 基於高斯分佈預測雜訊—另一種方式實現熵減
7 4 StableDiffusion—文生圖的首選
7 4 1 StableDiffusion架構—SD魔法箱里的三件法寶
7 4 2 訓練U-Net去除雜訊—培訓一位合格的雕刻家
7 4 3 基於CLIP模型創作圖像—既懂文字又懂圖像的專家
第8章 機器翻譯，想說愛你不容易
8 1 機翻毀一生
8 2 讓機器翻譯變得絲滑的奧秘—訓練，不斷地訓練
8 3 單詞向量化—編製一個單詞向量大辭典
8 3 1 化整為零—讓「結巴」來識文斷句
8 3 2 向量—硅基生命理解世界的方式
8 3 3 語言向量化的利器—Word2Vec
8 3 4 詞向量小結
8 4 理解一段話的重點—你得品，細細地品
8 4 1 注意力不集中，送分題秒變送命題
8 4 2 Transformer—AI界的「九陰真經」
8 4 3 編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構
8 4 4 Transformer的秘密—3個神秘矩陣wq、wk、wv
8 4 5 自注意力的計算方法
8 4 6 點乘運算—精確計算兩個詞語之間的親密程度
8 4 7 多頭注意力—同時關注多個特徵
8 4 8 「注意力」與「自注意力」的區別
8 4 9 位置編碼—解決語序問題
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