一章 AI的基礎(chǔ)
1-1 何謂AI？定義過于模糊
1-2 AI的快速發(fā)展與停滯
1-3 第一次人工智能浪潮AI的肇始與潛力
1-4 第二次人工智能浪潮數(shù)據(jù)與知識(shí)的處理方式
1-5 第三次人工智能浪潮機(jī)器學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展
1-6 連接主義的發(fā)展歷程
1-7 符號(hào)主義的發(fā)展歷程
1-8 關(guān)于AI技術(shù)與產(chǎn)品
試一試：嘗試一下尋找身邊的專家系統(tǒng)吧
第二章 AI與程序的基本機(jī)制
2-1 AI的相關(guān)課題與解決方法
2-2 搜索算法的分類與概要
2-3 排序算法的分類與概要
2-4 密碼算法的分類與概要
2-5 AI基于設(shè)計(jì)圖的體系結(jié)構(gòu)
2-6 獨(dú)立工作的AI
2-7 基于規(guī)則的AI思維方式與決策方法
2-8 基于目標(biāo)的AI思維方式與決策方法
2-9 基于事例學(xué)習(xí)的AI思維方式與決策方法
2-10 靈活的思考方法
試一試：嘗試思考一下搜索引擎的運(yùn)行機(jī)制吧
第三章 AI的數(shù)據(jù)處理
3-1 對(duì)于AI而言必不可少的信息
3-2 處理數(shù)據(jù)的難易度
3-3 知識(shí)與概念的傳遞方法
3-4 AI的數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)
3-5 分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值
3-6 需要了解的分析方法①：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性
3-7 需要了解的分析方法②：通過分組來分析數(shù)據(jù)
3-8 用于理解模糊的世界的理論①：信息的表示
3-9 用于理解模糊的世界的理論②：預(yù)測(cè)未來
3-10 正確處理數(shù)據(jù)的難度
3-11 從知識(shí)與統(tǒng)計(jì)的角度構(gòu)建AI的形象
試一試：嘗試使用主體來表示熟悉的知識(shí)吧
第四章 機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)
4-1 從統(tǒng)計(jì)的角度構(gòu)建判斷標(biāo)準(zhǔn)
4-2 借助網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)
4-3 最普通的學(xué)習(xí)方式
4-4 有潛力的學(xué)習(xí)方式
4-5 應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的學(xué)習(xí)方式
4-6 取得發(fā)展的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
4-7 展示機(jī)器學(xué)習(xí)課題的兩個(gè)定理
4-8 類似強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法
4-9 機(jī)器學(xué)習(xí)的高效化①：補(bǔ)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的方法
4-10 機(jī)器學(xué)習(xí)的高效化②：學(xué)習(xí)模型的遷用
4-11 機(jī)器學(xué)習(xí)的高效化③：過擬合應(yīng)對(duì)方法
試一試 嘗試思考一下強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)吧
第五章 深度學(xué)習(xí)
5-1 何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5-2 深度學(xué)習(xí)的路徑
5-3 深度學(xué)習(xí)的特征提取能力
5-4 擅長(zhǎng)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5-5 擅長(zhǎng)語(yǔ)言處理、時(shí)間序列處理的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5-6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
5-7 能夠彌補(bǔ)深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
5-8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所處理的信息
5-9 用數(shù)值表達(dá)語(yǔ)言的含義的方法
5-10 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思維
5-11 逐步確立的深度學(xué)習(xí)的環(huán)境
5-12 深度學(xué)習(xí)改變了機(jī)器學(xué)習(xí)的理想狀態(tài)
試一試：嘗試一下使用AI文章生成器吧
第六章 各種各樣的AI及其應(yīng)用
6-1 從圖像到影像的影像識(shí)別的發(fā)展
6-2 AI在交流中思維
6-3 Transformer與巨大數(shù)據(jù)庫(kù)帶來文章生成的變化
6-4 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字技術(shù)
6-5 綜合影像、語(yǔ)音、多種信息的數(shù)據(jù)分析
6-6 學(xué)習(xí)人類的具有創(chuàng)造性的手法
6-7 學(xué)習(xí)人類身體的用法
6-8 平臺(tái)化的AI
6-9 不斷得到普及的AI
6-10 執(zhí)行給定的任務(wù)①：自動(dòng)駕駛汽車的感知
6-11 執(zhí)行給定的任務(wù)②：自動(dòng)駕駛汽車的決策與操作
6-12 對(duì)AI的進(jìn)步與發(fā)展起到促進(jìn)作用的游戲AI
6-13 根據(jù)可視信息而改變的戰(zhàn)略
6-14 能夠闡明人類判斷標(biāo)準(zhǔn)的游戲理論
6-15 在個(gè)人生活、商務(wù)活動(dòng)中AI與人類之間的協(xié)作
試一試：嘗試一下使用基于深度學(xué)習(xí)的圖像合成吧
第七章 在其他領(lǐng)域不斷發(fā)展的AI
7-1 醫(yī)療AI①：助力醫(yī)療第一線
7-2 醫(yī)療AI②：AI在困難領(lǐng)域的應(yīng)用
7-3 醫(yī)療AI③：必要數(shù)據(jù)的維護(hù)
7-4 金融科技①：數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化
7-5 金融科技②：顧客應(yīng)對(duì)與數(shù)據(jù)管理
7-6 機(jī)器人學(xué)①：不斷擴(kuò)大活動(dòng)范圍的機(jī)器人
7-7 機(jī)器人學(xué)②：為人類社會(huì)工作的機(jī)器人
7-8 自動(dòng)駕駛汽車①：有人類參與的L0-3級(jí)別
7-9 自動(dòng)駕駛汽車②：完全解放的L4-5級(jí)別
7-10 在無人駕駛飛機(jī)、無人載具、軍事技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用
7-11 硬件①：改變AI的新型計(jì)算機(jī)
7-12 硬件②：兩種量子計(jì)算機(jī)
7-13 RPA①：引人注目的業(yè)務(wù)高效化
7-14 RPA②：伴隨AI的普及而不斷擴(kuò)大的自動(dòng)化領(lǐng)域
試一試：展望一下新技術(shù)為我們帶來的未來社會(huì)的遠(yuǎn)景吧
第八章 人們圍繞AI展開的各種爭(zhēng)論
8-1 必須了解的人工智能的分類
8-2 AI對(duì)語(yǔ)言的理解①：能夠通過語(yǔ)言測(cè)試智能嗎
8-3 AI對(duì)語(yǔ)言的理解②：對(duì)意思的理解與現(xiàn)實(shí)的障礙
8-4 陷入無法判斷狀態(tài)的問題
8-5 AI的具身化①：接近人類的身體
8-6 AI的具身化②：在不具有身體的情況下對(duì)感覺進(jìn)行學(xué)習(xí)
8-7 受人類影響的AI所持有的偏見
8-8 基于AI對(duì)人類獲得信息的控制
8-9 黑匣子化的無法理解的AI思維
8-10 AI倫理①：AI的令人費(fèi)解的機(jī)制與應(yīng)用
8-11 AI倫理②：由誰來恪守倫理呢
8-12 AI的壟斷與公開化 AI技術(shù)的壟斷
試一試：認(rèn)真思考一下AI相關(guān)的倫理問題吧
第九章 未來的AI
9-1 以各種形式不斷發(fā)展的AI
9-2 對(duì)AI未來的展望①：奇點(diǎn)與悲觀論
9-3 對(duì)AI未來的展望②：嚴(yán)冬時(shí)代與悲觀論
9-4 不斷變化的人們的工作方式
9-5 復(fù)制人類的方法與可行性
9-6 人類追蹤AI發(fā)展的腳步
9-7 還能分辨人類與AI嗎？AI、VR與數(shù)字分身
9-8 AI是有智慧的生命體嗎
試一試：思考一下，如果我們的工作被AI奪走，我們可以從事什么新工作呢
術(shù)語(yǔ)集
書單推薦
