人工智慧的現在與未來：它將如何改變全世界
施永強
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商品描述
內容介紹:
國際著名的人工智慧、影像處理和模式識別專家：施永強 教授
親授四十多年來在人工智慧領域的教學及研究經驗
【各界推薦】
◆吳誠文 | 國家科學及技術委員會 主任委員
◆沈孟儒 | 國立成功大學 校長
◆涂醒哲 | 財團法人生物技術開發中心 董事長
◆陳良基 | 前國家科學及技術部 部長
◆傅楸善 | 國立臺灣大學資訊工程系 教授
◆黃光彩 | 前國立臺灣師範大學 校長
(以上依姓氏筆畫排序)
本書深入探討人工智慧的當前創新及未來的發展趨勢，並描述 AI 將如何重塑我們的世界。書中詳盡介紹自然語言處理、電腦視覺、機器學習與深度學習、生成對抗網路、智慧城市、自動化與機器人以及 AI 醫療等多個領域，並提供 17 個研究案例，供讀者進一步學習和實踐。施教授是一位在科技與教育領域具有豐富經驗的專家，以精闢的見解和豐富的案例分析，向讀者展示 AI 在不同領域的應用與潛力。
施教授結合他四十多年來在人工智慧領域的教學和研究經驗，以通俗易懂的方式，為初學者、社會大眾、大學生以及碩、博士研究生提供了全面的人工智慧知識及研究方向的指導。希望透過此書，能幫助更多人掌握人工智慧的核心知識，並預見其在全球的潛在影響力。
【內容主題】
電腦視覺／數學形態學／影像分割／機器學習／深度學習／浮水印／隱寫術／自然語言處理／生成對抗網路／智慧城市／自動化與機器人／AI 醫療
【研究案例】
用於數學形態學的卷積自動編碼器／基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統／用梯度提升樹進行行業分類／斷層掃描視網膜影像的深度學習分類／透過深度學習對生態數據分類／肺炎分割和分類的聯合學習／創新的胸部 X 光影像分類技術／用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路／基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統／透過機器學習預測藥物毒性／深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用、……等
本書特色:
■ 由國際人工智慧專家執筆，一本就能掌握最完整的 AI 原理與應用
■ 深入剖析人工智慧當下的創新技術及未來的發展趨勢
■ 豐富的研究案例，並詳列各項訓練數據，讓讀者了解 AI 在不同領域的應用與潛力
作者簡介
施永強 教授
Prof. Frank Yeong-Chyang Shih, PhD
施教授是國際著名的人工智慧、影像處理和模式識別專家，在數學形態學 (Mathematical Morphology)、模式識別和訊息隱藏等領域有傑出的貢獻，尤其專攻於數位浮水印 (Watermarking) 和隱寫術 (Steganography) 的安全性和可靠性。
施教授獲頒多項榮譽，包括紐澤西州立理工大學多次的最佳研究獎和最佳教學獎，且多次獲得國際學術期刊和研討會的最佳論文獎。曾受邀於歐洲、亞洲、美洲等二十多所大學與研究機構擔任客座教授，包括臺灣的中央研究院、臺灣大學、成功大學、師範大學、清華大學、中山大學、臺灣科技大學、東華大學、宜蘭大學、臺東大學；美國的哥倫比亞大學和普林斯頓大學；日本的國立情報學研究所；法國的國家科技學院和國家計算機科學與控制研究所；以及中國的北京大學、北京交通大學、南京信息工程大學、上海大學、湖南中南大學和山東臨沂大學等等。
施教授榮獲美國國科會的研究獎金，以及美國航空太空總署、美國陸軍、海軍、空軍及工業界 (如AT&T、IBM) 的研究計畫獎金。現擔任國際模式識別與人工智慧期刊 (International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence) 的主編以及十多個國際專業學術期刊的副編。他還曾擔任過許多國際學術研討會的主席和委員。
．《數位浮水印和隱寫術》 (Digital Watermarking and Steganography)
．《影像處理和數學形態學》 (Image Processing and Mathematical Morphology)
．《影像處理與模式識別》 (Image Processing and Pattern Recognition)
．《多媒體安全》 (Multimedia Security)
．《留學美國、教育子女、邁向哈佛》
目錄大綱
目錄:
第一篇 人工智慧的基礎
Ch01 前言
Ch02 人工智慧的歷史演變
Ch03 電腦視覺的基本原理
Ch04 影像處理
Ch05 機器學習
Ch06 深度學習
第二篇 人工智慧的應用
Ch07 影像分析
Ch08 浮水印 (Watermarking)
Ch09 隱寫術 (Steganography)
Ch10 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)
Ch11 自動化與機器人 (Automation and Robotics)
Ch12 智慧城市
Ch13 使用人工智慧的健康醫療(Healthcare)
第三篇 人工智慧的研究實例
Ch14 數學形態學的深度學習框架
Ch15 深度形態神經網路
Ch16 基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統
Ch17 根據公司基本資料訓練的梯度提升樹進行行業分類
Ch18 光學相干斷層掃描視網膜影像的深度學習分類
Ch19 透過深度學習對生態數據進行分類
Ch20 人工智慧在醫學影像進行肺炎分割和分類的聯合學習
Ch21 創新的胸部 X 光影像分類技術：自適應形態神經網路的應用
Ch22 基於單類二進位遮罩的土地覆蓋影像分割
Ch23 FPA-Net：用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路
Ch24 基於隨機對抗式攻擊防禦的醫學影像退化標記激勵網路
Ch25 用於防禦的自適應影像重建對抗式攻擊
Ch26 基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統
Ch27 透過機器學習方法預測藥物毒性
Ch28 統計小型車輛和人群的新型多資料增強和多深度學習框架
Ch29 深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用
Ch30 利用全局限制對比度自適應直方圖均衡化增強醫學 X 光影像
