人工智能應用-從入門到專業 佐爾坦.索莫吉 9787569070194 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能應用-從入門到專業
ISBN：9787569070194
出版社：四川大學
著編譯者：佐爾坦.索莫吉
頁數：325
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724336
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內容簡介

本書以獨特的視角、平實易懂的方式，介紹機器學習實用案例，這使讀者無須編程基礎，就能立即上手，應用書中所學。書中第一部分介紹了機器學習和人工智能的基本概念；第二部分分章節深入分析機器學習算法、機器學習模型性能評估，以及如何在機器學習中考慮數據等問題；第三部分解讀自動語音識別；第四部分說明生物特徵識別、人臉識別和說話人識別。在第五部分中，作者用實例來說明機器學習，提供了大量真實世界的應用、問題和技術，比如異常檢測和根本原因分析、業務流程優化、疾病檢測和預測、人工智能推薦、若干工程應用、預測性維護、自動分類數據集，降維和圖像識別。第六部分詳細介紹作者研發的AI-TOOLKIT免費軟體，讓讀者可以測試和研究書中的示例，並在專業環境中應用機器學習。

作者簡介

佐爾坦·索莫吉，比利時人，機器學習與人工智能、業務改進與簡化、創新、數字轉換、商業智能領域的專家、資深經理。比利時魯汶大學博士，比利時弗拉瑞克商學院工商管理碩士、匈牙利布達佩斯技術與經濟大學碩士。楊勇，武警警官學院信息通信系主任、教授、博士。長期從事指揮與控制、人工智能和兵棋的教學與研究。承擔和主研國家自然科學基金3項，省部級項目30餘項。徐磊，武警警官學院信息通信系副教授、碩士。長期從事作戰模擬的教學與研究。承擔和主研國家自然科學基金1項，省部級項目20餘項。史洋，武警警官學院信息通信系作戰模擬與模擬教研室講師、碩士。長期從事指揮信息系統工程，人工智能和兵棋推演的教學與研究工作。

目錄

第1部分 導論
第1章 機器學習和人工智能概述
1 1 概述
1 2 理解機器學習
1 2 1 準確率和泛化誤差
1 3 監督學習
1 3 1 監督學習的應用
1 4 無監督學習
1 4 1 無監督學習的應用
1 5 強化學習
1 5 1 強化學習的應用
第2部分 深入了解機器學習
第2章 機器學習算法
2 1 概述
2 2 監督學習算法
2 2 1 支持向量機
2 2 2 前饋神經網絡：深度學習
2 2 2 1 激活函數
2 2 2 前饋神經網絡：深度學習
2 2 2 1 激活函數
2 2 2 2 神經網絡層和連接類型
2 2 2 3 學習過程
2 2 2 4 如何設計神經網絡
2 2 3 卷積前饋神經網絡：深度學習
2 2 3 1 輸入層
2 2 3 2 卷積層
2 2 3 3 池化層
2 2 4 循環神經網絡
2 2 4 1 長短時記憶單元
2 2 5 隨機森林（決策樹）
2 3 無監督學習算法
2 3 1 k均值聚類
2 3 2 MeanShift聚類
2 3 3 DBScan聚類
2 3 4 層次聚類
2 4 強化學習算法
2 4 1 行為選擇策略：智能體是如何選擇行為的？
2 4 2 獎勵函數：什麼是折現累積未來獎勵？
2 4 3 狀態模型：環境的行為模式
2 4 4 例1：簡單業務流程的自動化
2 4 4 1 行為
2 4 4 2 獎勵策略的設計
2 4 4 3 學習過程
2 4 5 例2：倒立擺
2 4 5 1 行為
2 4 5 2 環境
2 4 5 3 獎勵策略的設計
2 4 5 4 學習過程
2 5 混合模型：從自編碼器到深度生成模型
2 5 1 自編碼器
2 5 2 變分自編碼器和生成機器學習模型
2 5 3 生成對抗網絡
第3章 機器學習模型的性能評估
3 1 概述
3 2 監督學習模型的性能指標
3 2 1 均方根誤差
3 2 2 混淆矩陣
3 2 3 準確率
3 2 4 科恩卡帕係數
3 2 5 單一類別性能指標
3 2 5 1 精確度
3 2 5 2 召回率和假負類率
3 2 5 3 真負類率和假正類率
3 2 5 4 F1分數
3 2 5 5 加權全局性能指標
3 2 5 6 ROC曲線和AUC性能指標
3 3 無監督學習（聚類）的性能指標
3 3 1 基於內部標準的性能評估指標
3 3 1 1 輪廓係數
3 3 1 2 卡林斯基-哈拉巴茲指數
3 3 1 3 Xu指數
3 3 1 4 確定最佳簇數
3 3 2 基於外部標準的性能評估指標
3 3 2 1 純度指標
3 3 2 2 列聯表
3 3 2 3 蘭德指數
3 3 2 4 精確度、召回率和F1分數
3 3 2 5 基於外部標準的性能評估指標：實例
第4章 機器學習數據
4 1 概述
4 2 數據策略
4 3 機器學習數據策略和任務
4 3 1 機器學習工作流
4 3 2 數據預處理
4 3 2 1 數據清洗
4 3 2 2 數據轉換
4 3 2 3 數據離散化
4 3 2 4 數據採樣
4 3 2 5 實例：引入新的銀行服務，確定樣本大小
4 3 2 6 數據重採樣消除數據類別不平衡
4 3 2 7 特徵選擇
4 3 2 8 數據歸一化：縮放和平移
4 3 2 9 訓練/測試數據選擇
4 3 3 數據採集和存儲
4 3 3 1 數據採集
4 3 3 2 數據傳輸
第3部分 自動語音識別
第5章 自動語音識別
5 1 概述
5 2 信號處理：聲學信號
5 2 1 音高
5 2 2 頻譜圖

第4部分 生物特徵識別
第5部分 機器學習案例
第6部分 AI-TOOLKIT讓機器學習更簡單
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