人工智慧 Python 程式設計

張陳基、黃琇苓、許雲翔、陳靖元

  • 出版商: 新陸
  • 出版日期: 2024-04-15
  • 定價: $450
  • 售價: 9.5$428
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 288
  • ISBN: 6269839718
  • ISBN-13: 9786269839711
  • 相關分類: Python程式語言人工智慧
  • 立即出貨 (庫存=1)

買這商品的人也買了...

相關主題

商品描述

張教授為國立聯合大學客家研究學院文化創意與數位行銷學系的教授,長期投身於AI與數位工具的教學與研究,參與了教育部人工智慧技術及應用領域課程計畫,以及教育部數位人文創新人才培育計畫,致力於推動人文社會學生程式設計、數位工具應用與人工智慧。
近年來更關注人工智慧在客家領域的創新應用,尤其在自然語言生成、語音辨識、語音合成領域。
為了引導人文學生能夠認識AI、親近AI、應用AI,本書分為第一部:從「零階:no coding 學AI」認識AI 基本概念,透過AI遊戲的圖像、語言、圖像的體驗,了解大數據、機器學習、深度學習等概念,開啟對AI 應用的想像力;第二部分:認識Python 的基本概念、歷史與應用;第三部分:聊天機器人,聚焦自然語言,帶領人文學科的學生能夠走入自然語言模型開發,從自然語言概念,到大數據爬蟲、翻譯系統、語音合成和辨識技術專案實作,最後進入「高階:自然語言模型訓練」,整合剖析本人利用深度學習技術開發臺灣客語翻譯系統和設計客語聊天機器人「阿知牯」的經驗。
本書適合來自人文社會科學背景、對人工智慧感興趣的讀者,也適合資訊科技專業的學生和專家。
本人身為客家人,也在聯大客家學院服務,特別關注AI 在客家族群和少數語言上的應用,在利用AI 於客家語音合成研發的突破外,在研發過程中,也發現AI 資料偏差問題(Data Bias),尤其是對於像客家這樣的少數族群,因此除了找回資料外,也需不斷的調整與校正,達到AI 生成、語音辨識的正確性。

作者簡介

張陳基
國立聯合大學文化創意與數位行銷學系教授
國立中央大學資訊管理博士

黃琇苓
國立苗栗高中教師
國立臺灣科技大學數位學習與教育博士

許雲翔
國立聯合大學智慧客家實驗室技術總監
國立聯合大學文化創意與數位行銷學系

陳靖元
瞬息科技有限公司創辦人
國立聯合大學文化創意與數位行銷學系

目錄大綱

PART1 零階:no coding 學AI
CH1 緒論
1.1 無所不在的人工智慧 
1.2 人工智慧歷史發展 
1.3 人工智慧衝擊與倫理 
1.4 人工智慧倫理實作

CH2 人工智慧概念 
2.1 人工智慧發展與流派 
2.2 機器學習理論與實作
2.3 深度學習理論與實作

CH3 AIGC—自然語言
3.1 自然語言定義與發展(NLU)
3.2 自然語言運作理論 NLP
3.3 自然語言實作

CH4 AIGC—電腦視覺 
4.1 電腦視覺定義與應用
4.2 電腦視覺理論
4.3 電腦視覺實作

PART2 初階:Python 概念
CH5 資料類型:字串與程式流程 
5.1 變數(Variables) 
5.2 字串(String) 
5.3 輸出(Output) 
5.4 輸入(Input) 

CH6 流程控制:串列與簡單迴圈 
6.1 串列(List)的定義 
6.2 創建串列 
6.3 存取元素 
6.4 修改串列 
6.5 串列操作 
6.6 切片(Slicing) 
6.7 串列的長度 
6.8 迴圈逐一處理 

CH7 外部函數:中文分詞
7.1 斷詞技術的基本概念
7.2 基本用法 
7.3 NLTK 套件介紹 

CH8 進階流程:網路爬蟲 
8.1 網頁資料擷取的基本概念 
8.2 使用Requests 套件發起HTTP 請求 
8.3 使用BeautifulSoup解析HTML 資料 
8.4 逐一處理與提取 
8.5 儲存資料至本地 
8.6 簡單網頁爬蟲範例 

CH9 進階函數:圖像函數 
9.1 什麼是函數? 
9.2 外部函數 
9.3 圖像函數 

PART3 進階:聊天機器人
CH10 介面設計:FLASK 架構 
10.1 FLASK 架構 
10.2 GET API 應用 
10.3 POST API 應用 
 
CH11 進階迴圈:迴圈對話機器人 
11.1 迴圈基礎應用 
11.2 迴圈對話機器人 

CH12 Rule-Based 聊天機器人 
12.1 條件判斷式 
12.2 對話腳本設計  
12.3 設計對話機器人的對話腳本 
12.4 實作Rule-Based 聊天機器人 

CH13 ChatGPT-Based 聊天機器人 
13.1 大型語言模型 
13.2 ChatGPT API 串接 
13.3 實作ChatGPT-Based 聊天機器人 
13.4 從OpenWeatherMap API 獲取天氣數據 
13.5 接續:天氣機器人 
13.6 改進:問答機器人的記憶 
13.7 改進:問答機器人—錯誤捕捉 

PART4 高階:深度學習
CH14 機器翻譯系統 
14.1 機器翻譯技術比較 
14.2 Seq2Seq 模型 
14.3 英中翻譯實作 
14.4 訓練 Transformer 翻譯模型