人工智慧導論
活動訊息
內容簡介
本書命名為「人工智慧導論」，希望讓有意願學習人工智慧(AI)的人，認識AI的發展，AI的基本學習三元素：影像視覺、語音辨識與自然語言處理。本書共分六個單元：
1.人工智慧簡介：從1950年代開始三波人工智慧的始末、人物與關鍵技術。
2.機器學習概論：實作Azure ML機器學習的六大步驟。
3.影像辨識原理與應用：介紹ImageNet、ILSVRC競賽，實作靜態人臉偵測、動態人臉偵測與靜態人臉辨識。
4.語音辨識原理與應用：實作台灣本土開發的智慧語音平台「雅婷逐字稿」。
5.自然語言處理原理與應用：透過NLP的技術達成網路輿情分析平台功能。
6.人工智慧未來發展
本書特色
動手做，AI其實很簡單!
本書不只有人工智慧(AI)在個人，政府、企業的大應用呈現，更引導讀者動手來學習人工智慧(AI)，一步步實作動靜態人臉偵測、靜態人臉辨識、實作台灣本土開發的智慧語音平台「雅婷逐字稿」等，是最佳AI學習指引。
目錄
序言
Chapter 1 人工智慧簡介
1-1 AlphaGo 點燃人工智慧熱潮
1-2 人工智慧的發展歷史
1-3 人工智慧的分類
1-4 人工智慧的應用
Chapter 2 機器學習概論
2-1 什麼是機器學習
2-2 機器學習的分類
2-3 機器學習的步驟
2-4 實作單元：使用 Microsoft Azure ML studio 進行機器學習
2-5 機器學習的方法
2-6 深度學習
Chapter 3 影像辨識原理與應用
3-1 電腦視覺原理
3-2 ImageNet 與 ILSVRC 競賽介紹
3-3 人臉辨識
3-4 手寫字辨識建模：MNIST 範例
3-5 醫療影像辨識應用
3-6 實作單元：人臉偵測與辨識實作
3-7 實作：應用 Azure 進行人臉辨識
附錄 A 人臉偵測與辨識實作—Window 10 系統 (64 Bit)電腦環境安裝說明
附錄 B 人臉偵測與辨識實作—MacOS 系統電腦環境安裝說明
Chapter 4 語音辨識原理與應用
4-1 語音辨識原理
4-2 語音與文字
4-3 語音辨識的應用
4-4 語音辨識的平臺—雅婷
Chapter 5 自然語言處理原理與應用
5-1 自然語言處理原理
5-2 語言翻譯
5-3 輿情分析
5-4 聊天機器人
Chapter 6 人工智慧未來發展
6-1 霍金的警告 AI 會讓人類毀滅
6-2 AI 是否會危害人類？
6-3 AI 對未來世界的衝擊
6-4 AI 時代的新工作
6-5 人工智慧在各領域發展案例的未來趨勢
6-6 人工智慧倫理議題
6-7 5G 的未來應用
序／導讀
序言
人工智慧（AI）似乎無所不能，也可能無所不在，接近人工智慧不難，人工智慧的難是在與專業知識、電腦、技術的整合，如果能夠愈早開始認識人工智慧，愈有機會把人工智慧融入專業領域，體現跨領域的各項和。
人工智慧的走向最終演化到人類無法預估其未來變化的階段，深度學習、機器學習等技術也慢慢崛起，並為人工智慧帶來巨大的改變。人工智慧比人聰明已經是不爭的事實，但聰明只是前提，怎麼應用好才是關鍵所在。「人工智慧已經全面來襲」，大數據人工智慧的發展已經來到每個人身邊，從政府、企業與個人一定要積極擁抱。
人工智慧不會泡沫化，「人工智慧只會越來越嚴謹、越來越智慧，絕對不會泡沫化。未來智慧的演進需要靠大數據不斷累積與分析。」，現在時代定義為「弱人工智慧時代」，而未來會是「強人工智慧時代」和「超人工智慧時代」。
人工智慧技術未來一定會越來越先進，關鍵問題在於人類該怎麼善用人工智慧和大數據技術。一定要想清楚從應用、社會層面，需要解決什麼問題，誠摯推薦本書，點燃您對人工智慧的火花。
謝邦昌
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