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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)開(kāi)篇以豐田日美轎車的通信應(yīng)對(duì)為引子，引出人工智能孕育新的創(chuàng)新時(shí)代這一龐大而富有遠(yuǎn)見(jiàn)的課題，而深度學(xué)習(xí)的研究課題恰恰是要解決現(xiàn)實(shí)世界存在的問(wèn)題。在比較了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之后，講述深度學(xué)習(xí)的機(jī)制，給出深度學(xué)習(xí)面向未來(lái)的擴(kuò)展應(yīng)用，包括支持自動(dòng)駕駛、超y人類目視識(shí)別圖像的能力、深度理解文章的文本分析能力、跨越語(yǔ)言障礙的機(jī)器翻譯能力等。在企業(yè)應(yīng)用方面，深度學(xué)習(xí)也有著不可估量的巨大作用。其中包括鉆井工程的自動(dòng)優(yōu)化、導(dǎo)航系統(tǒng)優(yōu)化、汽車數(shù)據(jù)檢索、信用卡作弊檢測(cè)等。后，本書(shū)給出了數(shù)據(jù)框架的利用方式，并對(duì)深度學(xué)習(xí)的未來(lái)進(jìn)行了展望。

作者簡(jiǎn)介

　　日經(jīng)大數(shù)據(jù)《日經(jīng)大數(shù)據(jù)》是日經(jīng)BP社于2014年創(chuàng)辦的專業(yè)雜志，聚焦報(bào)道運(yùn)用企業(yè)關(guān)注的大數(shù)據(jù)與人工智能、IoT（Internet of things）技術(shù)開(kāi)辟新事業(yè)，進(jìn)行業(yè)務(wù)改革的實(shí)例，通過(guò)月刊雜志與每日更新的網(wǎng)站，向訂購(gòu)讀者傳遞相關(guān)新聞、技術(shù)運(yùn)用實(shí)例、分析技術(shù)與數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵信息?！度战?jīng)大數(shù)據(jù)》大幅擴(kuò)展服務(wù)內(nèi)容，2018年4月更名為《日經(jīng)×TREND》。王星星，北京大學(xué)日語(yǔ)碩士，具有多年翻譯經(jīng)驗(yàn)，譯作包括《日本法西斯侵華戰(zhàn)爭(zhēng)圖鑒》《頹敗與重生》《馬上少年過(guò)（司馬遼太郎）》等。

圖書(shū)目錄

第一章輕松入門(mén)
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)有何不同？3
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分4
機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)需人類編程6
計(jì)算機(jī)的發(fā)展使深度學(xué)習(xí)成為可能8
人工智能的發(fā)展如同一股“研究洪流”12
從“移動(dòng)優(yōu)先”到“AI優(yōu)先”14

第二章入門(mén)
深度學(xué)習(xí)的框架21
何謂機(jī)器學(xué)習(xí)以外的人工智能21
機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)24
機(jī)器學(xué)習(xí)存在多種手段26
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬大腦神經(jīng)構(gòu)造27
計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)分類方法32
通過(guò)網(wǎng)上的“游樂(lè)場(chǎng)”理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36
教師引導(dǎo)式學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)40
“阿爾法圍棋”充分應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)43

第三章谷歌實(shí)例
目錄谷歌的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)例49
面向未來(lái)，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展49
語(yǔ)音操控的家庭AI管家50
能像人類一樣溝通交流??？54
深度學(xué)習(xí)助力無(wú)人駕駛58
深度學(xué)習(xí)為數(shù)據(jù)中心大幅節(jié)能60
超越人眼，分辨事物的圖像識(shí)別功能62
自動(dòng)對(duì)照片進(jìn)行分類的“Google相冊(cè)”64
用人工智能判斷繪畫(huà)作品的“Quick，Draw”66
計(jì)算機(jī)也能做夢(mèng)？“深夢(mèng)”實(shí)驗(yàn)68
產(chǎn)出優(yōu)秀藝術(shù)與音樂(lè)的Magenta69
動(dòng)態(tài)圖像也可識(shí)別！“讀唇術(shù)勝過(guò)專家”70
能夠理解文章的文本分析技術(shù)71
自動(dòng)生成回復(fù)郵件參考文的“Inbox”73
垃圾郵件過(guò)濾器的精準(zhǔn)度也大幅提升74
使企業(yè)信息檢索暢通無(wú)阻的“Google Springboard”75
發(fā)出語(yǔ)音即可與計(jì)算機(jī)互相溝通的“語(yǔ)音識(shí)別”76
在人機(jī)對(duì)話過(guò)程中提供幫助的“Google助手”78
能夠生成合成語(yǔ)音及鋼琴曲的“WaveNet”80
有望打破語(yǔ)言壁壘的“機(jī)器翻譯”82
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)Google翻譯進(jìn)化83
可輕松使用深度學(xué)習(xí)成果的“機(jī)器學(xué)習(xí)API”87
可有效利用個(gè)性化深度學(xué)習(xí)的“TensorFlow”92
深度學(xué)習(xí)的適用領(lǐng)域與不適用領(lǐng)域94

第四章企業(yè)實(shí)例
利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高工作效率的嘗試在日本接連展開(kāi)99
安藤·間，隧道施工過(guò)程中判斷巖層硬度99
思考如何讓挖掘作業(yè)自動(dòng)達(dá)到最優(yōu)化的程度101
從汽車照片到外形，全部精確鎖定，AUCNET IBS102
一年使用約500萬(wàn)輛二手車的數(shù)據(jù)105
無(wú)法識(shí)別車輛朝向的痛點(diǎn)107
為提升二手車交易的活躍度作出貢獻(xiàn)108
Aerosense對(duì)無(wú)人機(jī)航拍數(shù)據(jù)的運(yùn)用109
搭建通過(guò)少量教師數(shù)據(jù)檢測(cè)汽車數(shù)量的系統(tǒng)110
開(kāi)發(fā)能提高測(cè)量效率的標(biāo)記112
Peach，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別API 24小時(shí)提供出行咨詢服務(wù)114
人與人工智能的職責(zé)分配117
三井住友金融集團(tuán)，對(duì)信用卡非正常使用情況的檢測(cè)精
準(zhǔn)度大幅提升119
全面覆蓋呼叫中心121
數(shù)據(jù)得不出的答案124

第五章運(yùn)用框架
用數(shù)據(jù)×目的的方式進(jìn)行整合，描繪運(yùn)用的發(fā)展圖景129
數(shù)據(jù)×目的整合法131
走在前端的圖像數(shù)據(jù)運(yùn)用133
語(yǔ)音數(shù)據(jù)主要來(lái)自呼叫中心135
符合實(shí)際的運(yùn)用方法：以削減成本為入口137
成功必備的常識(shí)與人才轉(zhuǎn)換141
能否構(gòu)想出運(yùn)用的推進(jìn)圖景？142
需要什么樣的人才？145
機(jī)器學(xué)習(xí)日?；乱粋€(gè)具有特殊價(jià)值的會(huì)是？147

第六章未來(lái)展望
未來(lái)，我們用深度學(xué)習(xí)解決問(wèn)題151
谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)研究負(fù)責(zé)人李佳的解答151
技術(shù)革新的引導(dǎo)力是深度學(xué)習(xí)152
人類能力優(yōu)秀，算法研究任重道遠(yuǎn)154
深度學(xué)習(xí)處于“數(shù)據(jù)匱乏”狀態(tài)156
解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題是AI研究的目標(biāo)157

結(jié)語(yǔ)
后記