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『簡體書』AI应用落地之道

書城自編碼: 3494153
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 【日】野村直之
國際書號(ISBN): 9787300278643
出版社: 中国人民大学出版社
出版日期: 2020-04-01

頁數/字數: /
書度/開本: 128开 釘裝: 平装

售價:HK$ 91.1

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随着AI与智能机器人时代的到来,将AI与人类相提并论的言论不绝于耳,你是否也有这样的疑问:
·虽然对目前的AI有基本的了解,但不清楚具体该做什么,也不知道该从何处入手;
·构建AI系统时应该使用什么样的硬件和软件?
·AI云服务真的很便捷吗?
·自己的企业内部并没有可立即用于机器学习的大数据,该怎么办?
·希望能用到货真价实、性价比高的AI产品和AI系统实施服务,但如何才能辨别良莠?
·我们怎么才能成为AI时代需要的人才?
无论是正在应用AI系统的推广部门、信息系统管理部门、经营企划部门,还是正在考虑引入AI系统的物流部门、生产管理部门,抑或是为企业客户提供AI系统应用咨询与支援服务的供应商,在应用AI系统时,自始至终都要保持以数字结果为导向,肩负实证评估的责任。
只有立足于AI供应商和用户企业双方的立场,才能催生出新的应用形态与案例,从而使企业通过运用AI获得较高的投资回报率,提升生产效率,从而解放人类工作者,使其从事更有意义、更有趣、更富有价值的工作内容,进一步提升社会整体的幸福感。
內容簡介:
从AI核心技术、样本数据提取到业务流程构建、人才培养机制
MIT人工智能研究所客座研究员、日本人工智能专家全流程指导
帮助企业实现AI技术的落实应用,指导个人从知识劳动人才向智能劳动人才转变
当人们听说“AI的进化将剥夺人类的就业机会”时,出于对机器的担忧和反感,他们就会产生逆反心理,从而造成对AI能力的过高预估;另一方面,当这种过高的期待没有实现时,人们就会产生对AI的全面否定,如“AI什么也干不了”“到头来还不是一无是处、毫无意义”。我们该如何澄清关于AI的各种误解,使企业能够从容自如地使用AI?
本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中,他针对已经参与或即将参与AI系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用AI系统需要掌握的要点。
·AI的现状。目前的AI都是辅助性工具,“强AI”还无法在21世纪内诞生。
·AI的核心技术——深度学习。AI应用落地的关键在于目标精度的评测与活用,通过使用精确率和召回率两个指标,来准备良好的样本数据。从AI核心技术、样本数据提取到业务流程构建、人才培养机制
MIT人工智能研究所客座研究员、日本人工智能专家全流程指导
帮助企业实现AI技术的落实应用,指导个人从知识劳动人才向智能劳动人才转变
当人们听说“AI的进化将剥夺人类的就业机会”时,出于对机器的担忧和反感,他们就会产生逆反心理,从而造成对AI能力的过高预估;另一方面,当这种过高的期待没有实现时,人们就会产生对AI的全面否定,如“AI什么也干不了”“到头来还不是一无是处、毫无意义”。我们该如何澄清关于AI的各种误解,使企业能够从容自如地使用AI?
本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中,他针对已经参与或即将参与AI系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用AI系统需要掌握的要点。
·AI的现状。目前的AI都是辅助性工具,“强AI”还无法在21世纪内诞生。
·AI的核心技术——深度学习。AI应用落地的关键在于目标精度的评测与活用,通过使用精确率和召回率两个指标,来准备良好的样本数据。
·样本数据的制作。通过短周期原型开发评估目标精度,加之专业人士的参与,同时使用高性能的GPU硬件。
·AI部署人才应具备的技能。AI时代的人才需要福尔摩斯般的思考能力,不仅要善于发现问题,打破现有局面,还要为解决问题设定目标,完成从“知识劳动”到“智能劳动”的转变。
關於作者:
野村直之
1984年毕业于东京大学工学专业,2002年获得九州大学理学博士学位。曾在NEC C&C研究所、JUSTSYSTEM公司、法政大学、理光集团任职,后担任法政大学客座教授。
2005年创立元数据公司,从事大数据分析、社交网络应用、各种人工智能应用方案的提供等方面的工作。在此期间,担任MIT人工智能研究所客座研究员,与人工智能之父马文?明斯基曾同在一个实验室,并与该校语言学者诺姆·乔姆斯基进行过学术探讨。
他曾参与名词网络(Wordnet)的应用研究以及日本第五代计算机开发机构(ICOT)衍生知识库开发,同时对AI在产业、生活、行政、教育等领域的应用保持着高度的关注。
目錄
目录
第1章 当今 AI 的功能与局限
关于 AI 常见的误解 2
利用大数据的围棋 AI 5
如何有效运用“幼儿智能” 6
思考能够使用图像识别技术的商业领域 7
深度学习是“原始数据计算” 9
通过三个数轴对 AI 进行分类 12
深度学习是如何提取特征的 14
“模式识别”:AI 的眼睛和耳朵 17
使用深度学习的机器翻译能够获得压倒性胜利的原因 20
“强 AI”的出现至少要到 22 世纪吗 26
指数函数的恐怖 28
知识量的增加至多是二次曲线级 30
充分运用深度学习的必要性 34
深度学习与其他方式的结合也很有价值 36

第2章 使用深度学习的基本流程
在 AI 应用中不可或缺的目标设定 40
分享评测数据使其可以共用 42
作为精度指标的“精确率”和“召回率” 44
作为前提的正确结果不止一个 46
不同场景中对精确率和召回率的重视程度不同 47
业余和专业所需的精度是不同的 49
深度学习的准确性评估测试非常简单 51
能准备反映共同特征和多样性差异的训练数据 53
使用开发环境进行数据学习的流程 55
注意过度拟合 59

第3章 目标精度的实际评估和利用
从危险驾驶分类中了解自动驾驶的问题 66
AI 给生产力带来的提升效果 71
交通标志与 AI 的匹配和 RFID 化也是必要的 73
精度目标的设定和预算是“鸡与蛋”的问题 79
自动驾驶需要用各种观点进行综合评估 81
特斯拉汽车为何发生车祸 82
结合预期值评估服务质量非常重要 85
设计业务流程时的混淆矩阵很重要 89
用附有概率值的判定结果将分支条件精细化 93
根据置信度对处理结果进行场景分类 96
为每个样本或医疗机构设置最佳精度 98
对 AI 纠错的意义 101
如何评估聊天机器人的准确性 103
用“对话成立度”对精度进行定量评估 107
参考信息技术架构库改善业务流程 109
让 AI 学习特殊情况下的数据 112

第4章 AI 部署的实例
企业的数字化 116
将 AI API 化后公开 118
AI 部署的战略以及企业内部体制 120
制作样本数据时的注意点 125
标注人员进行的标注工作 127
增加相互之间只有少许差异的样本数据 129
深度学习的引入需要耐心 132
描绘实际运行整体系统的结构 135
GPU 的挑选:目前 NVIDIA 是唯一选择 138
硬件的选择:性能要超过十几年前最先进的超级计算机 142
主内存要注意主内存容量 143
GPU 云服务也是一种选择 151
深度学习的机制是多种多样的 154
主流深度学习框架的特点和选择 156
多种类型的网络结构该如何进行选择 160
编程语言几乎只有 Python 一种选择 160
利用现成 AI 资源的意识 162
将完成后的 AI 应用程序化、API 化 164
将 API 向世界公开 166
争取各种安全措施保护隐私 167
以眼还眼,以 AI 对 AI 169
保护 AI 开发企业的防盗版措施 171
主动公开部分源代码的交付方法 173

第5章 AI 部署人才应具备的技能
用户企业如何获得 AI 人才 177
用户企业的管理人员应掌握的心得 178
AI 时代需要我们具备福尔摩斯般的思考能力 179
AI 人员所需的资格和专业领域 180
旧知识可能成为绊脚石 183
样本数据的准备成为开发工作的核心 184
在 API 经济中擅长混聚开发的人才更重要 186
AI 人员的沟通能力不可或缺 187
知识

 

 

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