AI新書將致贈各大專院校相關科系

2021.08.11 20:49

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【新書搶先看】最近看到各大專院校廣設ＡＩ人工智慧學系，而報名就學的大學新鮮人也以秒殺的方式勝出了資工系。各行各業也在物聯網的新浪潮下，不得不尋找更多的ＡＩ人才，舉凡金融界、電子業、半導體業、汽車類、生技公司、醫學、教育、育樂業…等，都急需ＡＩ人才。而到底人工智慧為何突然會變得如此熱門與狂潮呢？

本書的前身是為【破解小易機器人：NLU/NLP自然語言與易理解處理創新應用實作(上冊)】，第一部份在於探討ＡＩ人工智慧的基礎理論與原理, 舉凡ＡＩ人工智慧的演進與變化，甚至到了馬斯克最近在探討研究的人腦與機器腦結合的介面，是否人腦可透過人機介面和神經網路得以控制其思想和行為？ＡＩ人工智慧的演進不會只是在機器上，甚至在人腦和人體上，以及動植物和環境變化控制。除了人類所生活的空間與時間，都可以透過ＡＩ人工智慧加以改善或是變化甚至控制，到了量子力學的應用，還可超過光速，顛覆了傳統物理學的理論，將人類文明世界帶入另一層的時空。到底ＡＩ人工智慧在現代科學上會帶了什麼樣的契機與變革，讀完本部份的章節，您將會對ＡＩ人工智慧和機器人有了全新的瞭解與認知。

#AI機器人簡單做
第一章節什麼是ＡＩ人工智慧
１.１人工智慧的過去現在和未來
１.２人工智慧在2010年發生了什麼大事
１.３ＡＩ機器人會取代人類嗎？
１.４ＡＩ應用在日常生活中
１.５問題探討
第二章節機器學習vs.深度學習
２.１要學哪種程式語言？
２.２不會寫程式也要學會看懂程式
２.３如何操作機器人
２.４機器人如何自我學習
２.５問題探討
第三章節卷積神經網路vs.循環神經網路
３.１ＲＮＮ vs. ＣＮＮ
３.２什麼是ＬＳＴＭ？長短期記憶模型
３.３什麼是ＧＲＵ？設計改良後的神經單元
３.４什麼是ＡＮＮ？類神經網路？
３.５問題探討
第四章節ＬＳＴＭ vs. ＧＲＵ
４.１遺忘閥(forget gate)與輸入閥(input gate)與輸出閥(output gate)
４.２更新閥(update gate)與重設閥(reset gate)
４.３何者為優？
４.４為何要瞭解LSTM？ GRU？
４.５問題探討
第五章節Ｐｙｔｈｏｎ vs. ＳＱＬ
５.１為何要學Python？
５.２為何要瞭解SQL？
５.３程式語言和人工智慧
５.４你一定要瞭解數據分析
５.５預測消費者行為
５.６問題探討-
第六章節圖型辨識vs.語音辨識
６.１圖型影像辨識
６.２語音辨識
６.３演算法
６.４模擬比較
６.５肢體語言
６.６問題探討
第七章節自然語言vs.神經語言
７.１自然語言瞭解NLU
７.２自然語言處理NLP
７.３自然語言生成NLG
７.４神經語言學
７.５神經語言規劃
７.６人機介面MMI
７.７問題探討
第八章節圖靈測試vs.隱馬可夫
８.１最原始的電腦
８.２圖靈在測試什麼？
８.３馬可夫是誰？
８.４隱馬可夫模型
８.５問題探討
第九章節情感分析vs.邏輯判斷
９.１機器人如何有情感分析？
９.２邏輯判斷的條件
９.３資料資訊知識智慧
９.４問題探討
第十章節量子電腦vs.雲端數據
１０.１量子力學
１０.２超導體
１０.３雲端運算
１０.４大數據分析
１０.５問題探討