第1章 從零開始學習人工智能的制作方法
人工智能程序的定義并非一成不變
符號還是非符號，這才是問題的關鍵所在
人工智能發(fā)展史：熱潮與低谷交替出現(xiàn)，螺旋式向前發(fā)展
人工智能發(fā)展的未來目標：“鐵臂阿童木”！
將棋程序采用的人工智能技術
模仿人類思維，設計評價函數(shù)
靈活運用前瞻與剪枝，創(chuàng)造實用的人工智能
通過機器學習磨煉人工智能程序
迷你將棋程序：學習人工智能的最佳案例
人工智能在不斷調試中，無限接近人類
第2章 美食網Retty的AI幕后
AI通過深度學習實現(xiàn)圖片自動分類，從而為用戶提供更精準的美食信息
第3章 AI記者的實力不容小覷
NTT DATA的AI記者能夠撰寫沒有語法錯誤的天氣預報稿件
日經的AI記者，“決算摘要（Beta）”,10秒鐘生成原稿
人類記者與AI記者共同撰寫新聞稿件，大幅提高文章準確度
第4章 簡單AI的制作
使用電腦驅動AI，將黑白照片變成色調自然的彩色照片
隨時隨地，與世界上最強的將棋AI對弈
AI自動為用線條勾勒出的簡筆畫上色
谷歌的藝術家AI，自動譜寫巴赫風樂曲
源于谷歌的詞典AI：Word2vec
第5章 業(yè)務系統(tǒng)也可導入AI
“主干系統(tǒng)”與“AI”間意想不到的關系
AI成為HR的好幫手
ERP的靈活應用，關鍵還是在數(shù)據(jù)上
第6章 值得關注的AI新聞
美國谷歌高舉“AI優(yōu)先”大旗，開拓日本市場
LINE戰(zhàn)略做出調整：從應用程序到AI
家電及無人機搭載AI
英特爾的新型主存儲器和深度學習
微軟，利用AI刷新Office
RPA與AI融合后的新功能
松下電器基于AI與IoT開發(fā)的新事業(yè)，能否打破垂直領導的文化系統(tǒng)
新一代宅急送“Roboneko-Yamato”開始運營，快遞員不足的問題能否得到根本解決呢
絕不輸給Watson，Retrieva不斷追求創(chuàng)新
瑞可利開放“私人AI”
剖析谷歌等4家公司云計算性價比
Denso，為什么選擇了NEC
第7章 AI的課題——記者之眼
超越人的智慧才是真正的AI
深度學習與多層神經網絡
向特殊發(fā)展，AI需要解決的本質問題
筆者嘗試的深度學習，毫無疑問不是件簡單的事情
運用AI技術挑戰(zhàn)13.5字標題的“雅虎話題”
來自專家的警告！AI系統(tǒng)的測試出現(xiàn)“混亂”
做影響自己人生的重大決定時，你會接受來自AI的建議嗎？
賦予人工智能少女和工業(yè)機器人個性，也是非常重要的AI訓練
有關人工智能的十大誤解
第8章 人工智能開發(fā)的難言之隱
深度學習為何備受關注
深度學習的機制與應用
5年間增長迅猛的AI架構
熟練使用AI的必備技能
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