图解 AI 人工智慧大未来：关于人工智慧一定要懂得 96 件事 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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对于人工智慧的发展大家都看在眼里, 但也都一知半解, 就算有心了解, 翻阅书籍网站恐怕也难以找到看得懂又正确的资料。人工智慧将如同电脑、网路、手机一样, 逐步融入我们的日常生活中, 也许你会怀疑这样的说法, 然而它却早已经在进行了。

　　本书将人工智慧发展的来龙去脉做详细的解说, 解答你心中的各种疑问, 搭配图解示意, 就算是没有理工基础的一般人, 一定也都可以轻松理解相关的基础知识。对于所有想了解 AI 的人来说, 本书将是最适合的入门书。

本书特色

　　「人工智慧是什么？跟我有什么关系呢？」
　　「大数据、机器学习、神经网路、深度学习，和人工智慧有什么关系？」
　　「人工智慧未来可以发展到什么程度？会不会取代人类呢？」

　　96 则关于人工智慧的必备知识, 搭配生动活泼、化繁为简的图解说明, 不管是中学生、文科生、上班族.., 人人都能秒懂「原来这就是 AI」！

　　● 从古早的 AI 草创期一直到近期 AlphaGo 崛起, 细心整理蒐罗 AI 的相关基础知识
　　● 言简意赅、一看就懂的最强科普图解, 降低理解人工智慧的门槛
　　● 内容跟上 AI 人工智慧技术发展的脚步, 吸收新知不落伍！
　　● 人工智慧博大精深, 为确保内容正确无误, 全书由 中华民国人工智慧学会/中央大学 蔡宗翰教授审阅

专业推荐

　　中华民国人工智慧学会理事长/淡江大学工学院院长 许辉煌
　　台湾人工智慧学校 执行长 陈昇玮
　　AI 大数据智慧应用促进会 会长 张荣贵
　　台湾最大科普网站「PanSci 泛科学网」总编辑 郑国威

作者简介

三津村直贵

　　毕业于美国阿肯色大学电脑科学系, 曾为 Noteip 有限公司负责人, 专门协助日本上市公司进行 IT 相关产品的企划、行销规划。离职后开始以作家的身分撰写书籍与文章, 也从事网站内容的相关制作。涉猎略的领域很广, 除了人工智慧外, 其他还有科学、IT、军事、医疗等, 也曾担任日本国家研究机构的研究员执行各种专案计画。着有「人工智慧<超入门>」等书。

 

你一定要先知道的 AI 头条摘要
 
Chapter 1 人工智慧的开端与最初的限制
001 什么是人工智慧 ?
002 用机器重现人类的「智慧」
003 普及型电脑的发明与神经细胞的解析
004 什么是人工智慧的核心「演算法」呢？
005 提倡将人类思考符号化的形式主义
006 重现人脑的类神经网路
007 判定有无智慧的图灵实验
008 可以模拟理解语言的聊天机器人
009 模拟人类并不是拥有智慧
010 人工智慧无法理解语言的真正含意
011 透过搜寻来解决问题的人工智慧
012 考虑无限可能性的「框架问题」
013 类神经网路的限制
014 比理论更难重现的感觉
015 「强 AI」与「弱 AI」
016 「AI 的冬天」与春天的来临
 
Chapter 2 自我学习的人工智慧
017 电脑的计算能力与记忆容量高度提升
018 让人工智慧能理解常识的「知识表示法」
019 人工智慧可利用与无法利用的资讯
020 活用知识的专家系统
021 开始尝试让人工智慧自我学习
022 挖出知识的技术「资料探勘」
023 累积经验的「机器学习」
024 一起学习问题与答案的「监督式学习」
025 只提供问题的学习 – 「非监督式学习」
026 提供奖励的「强化学习」
027 演算法的进化 - 「遗传演算法」
028 专家系统的衰退与人工智慧发展的再次停滞
 
Chapter 3 网际网路与大数据所带来的变化
029 网际网路的普及与电脑的进化
030 人工智慧在西洋棋与象棋上打败人类
031 完全资讯游戏与不完全资讯游戏
032 大数据的诞生与增长
033 大数据的活用与机器学习的进化
034 高度运用资料的搜寻引擎与资料过泸
035 整理大量资料的「代理人系统」
036 突破类神经网路的「限制」
037 自然语言资料库的建立与 Watson 的诞生
038 借由「理解」事物,从程式晋升为真正的人工智慧
 
Chapter 4 深度学习的诞生
039 类神经网路的重生
040 类神经网路的「调节计算」与「反向传播」技术
041 实现多层次类神经网路的「卷积神经网路」
042 突破多层次限制的「自动编码」技术
043 深度学习的诞生与特征取出能力
044 能辨识影像的「深度学习」
045 「深度学习」在声音辨识上也有显着的成果
046 人工智慧开始自我学习事物的「概念」
047 借由深层强化学习提升「辨识力」
048 运用深层强化学习而独自战胜游戏的 DQN
049 人工智慧 AlphaGo 打败顶尖围棋棋士
050 擅长影像辨识的「卷积神经网路」
051 机器翻译的革命技术「循环神经网路」
052 将单字与文章的意思「向量化」
053 人工智慧借由可自由使用的资源而持续进化
 
Chapter 5 现代人工智慧的本领
054 将人工智慧的影像辨识技术实际应用在监视系统与医疗设备上
055 更进化的声音辨识技术
056 自然语言处理技术的进步
057 人工智慧化身为语音助理并活跃于现实世界中
058 借由深度学习而进化的推荐功能
059 21 世纪金融 Fintech 的普及
060 人工智慧用于预防犯罪与早期解决
061 自动驾驶系统的实际应用
062 实现等级 3 的自动驾驶系统
063 自动驾驶系统所需要的「辨识→判断」技术
064 自驾车所需要的「判断→操控」技术
065 内建人工智慧的无人机潜力无穷
066 有创作力的人工智慧与着作权的问题
067 Watson 协助专科医生诊断病情
068 云端 AI 的应用
069 物联网与云端 AI
070 物联网与云端人工智慧联手走向下一个里程碑
 
Chapter 6 企业对人工智慧的投入与研发
071 有悠久历史的 IBM 与持续走在尖端的 Google
072 微软的企业服务与 Amazon 的开创性试验
073 活用资料量的 Facebook 和保护个人资料的 Apple
074 领导日本人工智慧发展的 Preferred Networks
075 Toyota、NTT、Softbank 与人工智慧的发展
076 富士通、NEC、Panasonic 等 IT 企业的挑战
 
Chapter 7 未来人工智慧所创造的世界
077 人工智慧将加速次世代超级电脑的进化
078 量子电脑即将超越超级电脑？
079 类比式量子电脑将带领深度学习技术走入下一个境界
080 用机械硬体重现人脑的神经式电脑
081 人工智慧可能达到全面性的「情境识别」境界吗 ?
082 情境 + 时间性 = 人工智慧拥有「直觉力」
083 开始用五感来理解世界的人工智慧
084 人工智慧与机器人结合进而改变人类的世界
085 透过物联网来实现的「平行学习」
086 人工智慧的伦理与道德问题
 
Chapter 8 人工智慧的未来与技术奇点
087 当人工智慧被实际应用后,人类的工作会有什么变化呢？
088 人类可以做的工作与新产生的工作
089 人工智慧会如何改变人类的工作方式呢？
090 什么是人工智慧超越人类的技术奇点呢？
091 造成技术奇点的人工智慧是什么呢？
092 专家们对技术奇点所抱持的期待与不安
093 面对人工智慧所可能带来的威胁,人类可以做什么呢？
094 人类会因人工智慧而进化？
095 电影里人类与人工智慧的未来
096 人类所面临的是一个怎样的未来呢？
 
 

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