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人工智能

一本可以真正带你走近人工智能的书

作者:王东、利节、许莎
定价:39
印次:1-1
ISBN:9787302531876
出版日期:2019.10.01
印刷日期:2019.09.25

本书向读者介绍当代人工智能技术的入门知识,特别是以深度学习为代表的机器学习方法。本书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的最新进展,覆盖了当前人工智能应用最广泛的几个领域,包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 本书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载本书的实验套件 (ht p://iok.storg),边学边做,才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 abocl.唯其如此, 本书是一本科普著作,没有复杂的数学公式,适用于任何对人工智能技术感兴趣的读者。书中提到的每项关键技术都提供了参考文献,有志于深入理解人工智能算法的读者可以按图索骥,深入钻研。

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2016年以来 ,几乎所有人都在谈论人工智能 (AI)。然而 ,究竟什么是人工智能?人工智能与其他科学有何关系 ?人工智能是如何发展起来的 ,未来会走向何方?这些问题在很多人的脑海里还是模糊的。唯一可以确定的是 ,人工智能技术必然会对我们的生活产生深远的影响 ,这种影响会像电、计算机的出现一样改变我们的生活 ,并成为我们未来生活方式的一部分。 我于 1995年进入清华大学计算机系 ,1998年进入朱小燕老师的课题组 ,开始从事语音和语言信息处理工作。这个课题组隶属于清华大学智能与系统国家重点实验室 ,专注于人工智能技术的研究。有趣的是 ,当时大家很少提到 AI,可能是因为这个词太宽泛了 ,对研究者缺少标识意义。毕业后 ,我在若干企业和研究机构间辗转 ,主要还是从事语音和语言工作 ,见证了研究方法从模式匹配到概率模型 ,再到深度学习的变迁。事实上 ,同样的变化也发生在 AI的相关应用领域 ,包括图像处理、机器人、生物信息处理等。这一变化背后的推动力事实上是机器学习方法的快速进步 ,而这一进步直接导致了今天的 AI热潮。我想 ,理解今天的 AI首先应该从理解机器学习开始。 基于这一思路 ,我用了将近两年的时间完成了一本题为《现代机器学习技术导论》的学习笔记 ,系统地总结了当前主流的机器学习方法 ,特别是深度学习技术。这本书恰好被利节老师看到。她提出建议 :这本书应该让更多年轻人读一读 ,只有年轻人静下心来读懂 AI背后的原理和算法 ,人工智能的未来才有希望。但是 ,这本《导论》过于学术化 ,需要更通俗和直观的表达才能被零基础的读者接受。这个建议得到重庆巴蜀中学许莎老师的赞同 ,她觉得应该有一本通俗的读物 ,让高中生都能理解人工智能。特别是 ,她建议在不增加学习压力的前提下 ,满足青年学生对新知识的渴求。这本书里不必有公式 ,但必须概念明晰 ,让学生从一开始就树立一个正确的概念体系和科学思维 ,为以后从事这方面的工作打下基础 ,于是有了这本书。我们的目的只有一个 :用浅显的语言向读者 ,特别是青年学生 ,介绍人工智能的基本原理和背后的机器学习方法。 我们将人的智能分为看、听、言、行、思五个方面 ,每一方面用一章的篇幅进行讨论。我们将介绍机器如何通过学习来模拟人的智能 ,并提供了一系列小实验 ,让读者可以自己动手实现一些有趣的人工智能系统。 在本书的成书过程中 ,众多老师和学生提供了热心的帮助。清华大学的朱小燕老师对全书进行了审读 ,周强老师、刘华平老师分别对第四章和第五章进行了审读。清华大学语音语言实验室的蔡云麒博士参与了校订工作 ,实习生杜文强、张阳、吴嘉瑶、齐诏娣、于嘉威、姜修齐、刘逸博等都参与了实验样例设计。 由于作者水平有限 ,书中难免有疏漏之处 ,其中的一些观点也只是一家之言 ,敬请读者批评指正。

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  • 王东, 1995-2002年清华本科、硕士,2010年英国爱丁堡大学博士,历任Oracle中国软件工程师、IBM中国高级软件工程师、英国爱丁堡大学Marie Curie 研究员、法国EURECOM博士后研究员,美国Nuance公司高级研究科学家。现任清华大学语音语言中心副研究员,中心常务副主任,FreeNeb公司首席科学家。王东博士是全国人机语音通讯会议常设机构秘书长,是亚太信号信息处理联盟(APASIPA)语音专委会副主席、杰出讲师,是国际标准与语音数据资源委员会(COCOSDA)大陆区代表。王东博士自1997年开始从事语音识别、自然语言处理方面的研究,在相关领域发表学术论文120余篇,公开专利20余项,其专利技术在日本软银、新松、智能管家等多家国内外著名公司应用,创造了良了的社会效益和经济效益。
  • 本书用浅显的语言向读者,特别是青少年学生,介绍人工智能的基本原理和背后的机器学习方法。不需要复杂的数学公式。读者就可以了解到机器如何通过学习来模拟人的智能(看、听、言、行、思五个方面),并根据书中提供的一系列小实验自己动手实现一些有趣的人工智能系统。

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  • 目录

    第1章 神奇的人工智能 1

    1.1 什么是人工智能 2

    1.2 人工智能简史 2

    1.2.1 数理逻辑:人工智能的前期积累 2

    1.2.2 图灵:人工智能的真正创始人 4

    1.2.3 达特茅斯会议:AI的开端 5

    1.2.4 人工智能的三起两落 6

    1.3 机器学习:现代人工智能的灵魂 8

    1.3.1 什么是机器学习 9

    1.3.2 机器学习发展史 9

    1.3.3 机器学习的基本框架 11

    1.4 让人惊讶的“学习” 13

    1.4.1 从猴子摘香蕉到星际大战 13

    1.4.2 集体学习的机器人 14

    1.4.3 图片和文字理解 16

    1.4.4 AlphaGo 17

    1.4.5 机器智能会超过人类智能吗 18

    1.5 开始你的机器学习之旅 19

    1.5.1 训练、验证与测试 19

    1.5.2 Occam剃刀准则 20

    1.5.3 没有免费的午餐 20

    1.5.4 对初学者的几点建议 20

    1.6 AIDemo示例系统 21

    1.6.1 AIDemo环境搭建 21

    1.6.2 AIDemo示例基础 22

    1.6.3 人脸检测(Face-detection):第一个示例程序 23

    第2章 认识你的脸 26

    2.1 人脸识别概述 26

    2.1.1 什么是人脸识别 26

    2.1.2 人脸识别系统的基本组成 28

    2.1.3 人脸识别简史 29

    2.2 基于特征脸的人脸识别 34

    2.2.1 主成分分析 34

    2.2.2 支持向量机 37

    2.3 基于深度学习的人脸识别 39

    2.3.1 神经网络的故事 ...

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