人工智能基础(高中版)

书名:人工智能基础(高中版)高中版
作者:汤晓鸥/陈玉琨
译者:
ISBN:9787567575615
出版社:华东师范大学出版社
出版时间:2018-4-1
格式:epub/mobi/azw3/pdf
页数:169
豆瓣评分: 8.5

书籍简介:

人工智能基础(高中版)》是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用,使学生理解人工智能的基本原理,特别是数据、算法与应用之间的相互关系。并结合常见的应用场景,理解人工智能技术(包括感知与决策)的基本工作方式,通过动手实践,更深入地理解人工智能技术的原理、能力,以及在实用中面临的挑战。本书强调人工智能基本理念与原理的传递,注重创造力、想象力、整体思考,以及动手能力的提升。

作者简介:

汤晓鸥教授是商汤科技创始人,也是全球人工智能领域最有影响力的科学家之一。汤教授目前任香港中文大学信息工程系教授,同时还担任中国科学院深圳先进技术研究院副院长。2005年~2008 年期间,汤晓鸥教授担任微软亚洲研究院视觉计算负责人。汤晓鸥教授曾荣获2009 CVPR(IEEE国际计算机视觉与模式识别会议)最佳论文奖。2014年,他的人脸识别技术成为世界上第一个超过人眼识别能力的计算机算法。这项技术还于2015年荣获人工智能领域顶级学术会议AAAI首次设立的最佳学生论文奖。汤晓鸥教授是IEEE院士,同时还担任ICCV(IEEE国际计算机视觉会议)2009 程序委员会主席、ICCV 2019 大会主席以及计算机视觉领域两大顶级国际期刊之一的 IJCV 主编。汤晓鸥教授于1996年获麻省理工学院博士学位,并拥有美国罗切斯特大学硕士学位和中国科学技术大学学士学位。

陈玉琨,华东师范大学教授,博士生导师,华东师范大学考试与评价研究院院长。主要著作有《教育评估的理论和技术》、《教育学文集教育评价》,《中国高等教育评价论》、《教育评价学》等,论文有《教育质量本质探析》等近百篇。

书友短评:

@ 轻松_Relax 人工智能周末研修班圆满结课。几点看法:1.大数据是米,云计算是火,AI是烹饪法。物联网的关键还是芯片、传感器这些我们欠缺的;2.这门课科普性质,看内容就觉得线性代数、概率论与数理和编程知识的融会贯通完全是大学的要求,揠苗助长得不偿失。不过谁知道呢,不是现在保险知识都进课堂么,呵呵。最重要的还是数理化,基础学科怎么强调都不为过;3.图像、声音和语义识别等让我觉得下一代人机交互的硬件平台可能不是汽车,而是类似google glass这样一个东西。它可以是单镜片的,带耳机和微型麦克,还能联网,计算在云端完成。你看见一盆沙拉,他就计算出吃一个月你可能减少的体重,看一听可乐,他就卡路里预警。他还能指路,能讲解景点之类。奇怪了,这么个好东西,怎么和电子项圈一样没人搞呢。 @ 咚咚咚 算法不是指寻找到的令损失函数值最小的那个参数组,算法是指指导这个寻找过程的方法。在算法的指导下,我们用标注过的数据集来“训练”初始参数组,不断优化,以得到更好的参数组。所以算法是一种“训练方法”(我觉得叫“优化方法”更合适)。机器学习通过对“优化方法”的优化来实现理想的结果,这既有哲学的意味(哲学是对思考的思考),又有政治的意味(寻求体制而非寻求明君)。机器学习中,监督学习和半监督学习都对预采集的数据有所依赖。当机器学习应用到服务业时,考虑到人口规模和互联网渗透率,中国的数据优势应该能展现出来。算法就像资本,没有国界,容易互相学习。而服务行业的数据,相对来说还是有国界的,这对中国是个红利。不要小看“高中版”,高中应该是咱们大多数人一生中数学最好的时期吧。:) @ BraceYourseIf 很久没有翻开一本正经的教材了,而且还是高中的教材。现在市面上关于AI科普的文章多如牛毛,为了吸引眼球标题总得用上“一文看懂”“史上最简单”这样的字眼,但那些网上的作者们显然并没有真正的耐心和能力坐下来从头科普、做到深入浅出。这本教材从一开始的鸢尾花分类问题案例,就清晰的点出了人工神经网络解决分类问题的本质用途,以及提取特征、优化分类结果的这一套普适的方法论,再到后面增加对无监督学习的介绍,算是(准确的说是前八章,因为第九章关于AlphaGo的介绍比较糟糕,完全是标榜“一文看懂”但是看完完全没懂的风格)目前看到关于神经网络主要思想介绍的比较清晰、有逻辑框架的材料了 @ 十三先 很适合入门 @ 浥尘 高中版科普…也可以反思人的学习模式和行为模式…

第一章 人工智能: 新时代的开启………… 1
1.1跨越时空: 铭铭的一天………… 2
1.2光辉岁月: 人工智能简史………… 5
1.3百花齐放: 人工智能在各行各业的应用………… 10
1.4初露真容: 人工智能与机器学习………… 13
1.5本章小结………… 17
第二章 牛刀小试: 察异辨花………… 19
2.1初学乍练: 分类任务………… 20
2.2含英咀华: 提取特征………… 22
2.3分门别类: 分类器………… 25
2.4实践出真知: 测试和应用………… 35
2.5五花八门: 多类别分类………… 37
2.6大显身手: 二分类在生活中的应用………… 39
2.7本章小结………… 42
第三章 别具慧眼: 识图认物………… 43
3.1温故知新: 基于手工特征的图像分类………… 44
3.2另辟蹊径: 基于深度神经网络的图像分类………… 52
3.3“网”不厌深: 深度神经网络的发展与挑战………… 60
3.4忽如一夜春风来: 图像分类在日常生活中的应用………… 66
3.5本章小结………… 68
第四 耳听八方: 析音赏乐………… 71
4.1洗耳恭听: 听声的艺术………… 73
4.2丝竹管弦: 音乐风格分类………… 78
4.3言听计从: 语音识别技术………… 82
4.4听声辨曲: 乐曲检索技术………… 84
4.5本章小结………… 85
第五章 冰雪聪明: 看懂视频………… 87
5.1化静为动: 从图像到视频………… 88
5.2明察秋毫: 视频行为识别………… 90
5.3基于深度学习的视频行为识别………… 98
5.4本章小结………… 103
第六章 无师自通: 分门别类………… 105
6.1当人工智能未曾听说花的名字………… 106
6.2物以类聚: 鸢尾花的K 均值聚类………… 108
6.3人以群分: 相册中的人脸聚类………… 111
6.4层次聚类与生物聚类………… 118
6.5本章小结………… 119
第七章 识文断字: 理解文本………… 121
7.1任务的特点………… 122
7.2文本的特征………… 124
7.3高屋建瓴: 发掘文本中潜在的主题………… 128
7.4投其所好: 基于主题的文本搜索与推荐………… 133
7.5本章小结………… 134
第八章 神来之笔: 创作图画………… 135
8.1九层之台, 起于累土: 数据空间和数据分布………… 136
8.2化腐朽为神奇的创作家: 生成网络………… 140
8.3火眼金睛的鉴赏家: 判别网络………… 142
8.4在对抗中合作与进步: 生成对抗网络………… 145
8.5得心应手地创作: 条件生成对抗网络………… 151
8.6本章小结………… 152
第九章 运筹帷幄: 围棋高手………… 153
9.1初窥门径: 阿尔法狗的走棋网络………… 155
9.2远见卓识: 阿尔法狗的大局观………… 158
9.3成就非凡: 阿尔法元………… 161
9.4本章小结………… 163
后记………… 165
参考文献………… 167
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