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人工智能三駕馬車(chē):大數(shù)據(jù)、算力和算法

人工智能三駕馬車(chē):大數(shù)據(jù)、算力和算法

定 價(jià):¥68.00

作 者: 張?jiān)迫?方娟 賈海鵬 陳建輝 編著
出版社: 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787518965052 出版時(shí)間: 2021-08-01 包裝:
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  1956年,達(dá)特茅斯會(huì)議的召開(kāi)及“人工智能”概念的首次提出,標(biāo)志著人 工智能的誕生。之后10余年,人工智能迎來(lái)了發(fā)展史上的第一個(gè)小高峰,相繼 取得了如工業(yè)機(jī)器人和聊天機(jī)器人等一批令人矚目的研究成果。但由于計(jì)算機(jī) 有限的內(nèi)存和處理性能不足以解決實(shí)際的人工智能問(wèn)題,整個(gè)人工智能領(lǐng)域都 遭遇了“瓶頸”,人工智能發(fā)展進(jìn)入了消沉期。1980年,第一屆機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際 研討會(huì)在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)召開(kāi),標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)在全世界的興起。隨后出現(xiàn)的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法,更是加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)程,各種專(zhuān)家系統(tǒng)被人 們廣泛應(yīng)用。但隨著專(zhuān)家系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣,問(wèn)題也逐漸暴露出來(lái),專(zhuān) 家系統(tǒng)應(yīng)用有限,且經(jīng)常在常識(shí)性問(wèn)題上出錯(cuò),人工智能迎來(lái)了第二個(gè)寒冬。 1997年,IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī) “深藍(lán)”戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍,成為 人工智能史上的一個(gè)重要里程碑,人工智能開(kāi)始了平穩(wěn)向上的發(fā)展。以2006年 加拿大多倫多大學(xué)Geoffrey Hinton教授提出深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為標(biāo)志,人工 智能進(jìn)入了新的快速發(fā)展階段。 在新時(shí)期的人工智能發(fā)展中,數(shù)據(jù)、算法、算力并稱(chēng)為推動(dòng)人工智能發(fā)展 的三駕馬車(chē):其中數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ),為人工智能發(fā)展提供了源源不 斷的數(shù)據(jù)資源;算法是人工智能發(fā)展的內(nèi)在推動(dòng)力,為人工智能帶來(lái)了相應(yīng)的 實(shí)現(xiàn)手段;算力是人工智能發(fā)展的平臺(tái),為人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)保障。 數(shù)據(jù)、算法、算力共同推動(dòng)人工智能不斷向前發(fā)展,缺一不可。 本書(shū)從人工智能的定義入手,闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷程、研究目標(biāo)、 應(yīng)用場(chǎng)景及人工智能帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。從第二章開(kāi)始詳細(xì)闡述人工智能發(fā)展 的核心要素:大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí),論證了這三大要素對(duì)人工智能發(fā)展 的影響。通過(guò)閱讀本書(shū),讀者不僅能夠?qū)W習(xí)人工智能涉及的各方面知識(shí),而且 能夠深入學(xué)習(xí)人工智能的關(guān)鍵技術(shù)。我們也希望讀者通過(guò)閱讀本書(shū),能夠?qū)⑷?工智能技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合起來(lái),實(shí)現(xiàn)人工智能的落地應(yīng)用,共同創(chuàng)建一 個(gè)智能的時(shí)代。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能三駕馬車(chē):大數(shù)據(jù)、算力和算法》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目 錄

 

第一章人工智能及其應(yīng)用 / 001

 

第一節(jié) 人工智能的概念與發(fā)展 / 001

 

第二節(jié) 人工智能的研究目標(biāo)與內(nèi)容 / 008

 

第三節(jié) 人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域 / 013

 

第四節(jié) 人工智能的機(jī)遇與挑戰(zhàn) / 020

 

第二章人工智能的基礎(chǔ)——大數(shù)據(jù) / 023

 

第一節(jié) 大數(shù)據(jù)的概念與發(fā)展 / 023

 

第二節(jié) 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理 / 028

 

第三節(jié) 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) / 034

 

第四節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘算法 / 046

 

第五節(jié) 大數(shù)據(jù)挖掘工具 / 057

 

第六節(jié) 大數(shù)據(jù)安全 / 065

 

第七節(jié) 大數(shù)據(jù)的典型類(lèi)型及應(yīng)用 / 075

 

第三章人工智能的平臺(tái)——云計(jì)算 / 083

 

第一節(jié) 云計(jì)算的概念與發(fā)展 / 083

 

第二節(jié) 云計(jì)算的分類(lèi) / 087

 

 

第三節(jié) 云計(jì)算技術(shù) / 089

 

第四節(jié) 云計(jì)算安全 / 110

 

第五節(jié) 主要云計(jì)算應(yīng)用 / 121

 

第六節(jié) 云計(jì)算的未來(lái) / 140

 

第四章人工智能的手段——深度學(xué)習(xí) / 147

 

第一節(jié) 深度學(xué)習(xí)的概念與發(fā)展 / 148

 

第二節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) / 161

 

第三節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) / 177

 

第四節(jié) 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 / 188

 

第五節(jié) 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 / 218

 

第六節(jié) 深度學(xué)習(xí)的未來(lái) / 226

 

參考文獻(xiàn) / 230

 

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