飛躍六十 迎向百年
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    前言
    第1章 人工智慧、機器學習、演算法、大數據、黑盒子的基礎認識
    1-1 概要
    1-2 AI的歷史與展望
    1-3 人工智慧、機器學習與深度學習的關係
    1-4 人工智慧之父 ─ 艾倫‧圖靈
    1-5 21世紀的新型石油─大數據
    1-6 蒙地卡羅法(1)
    1-7 蒙地卡羅法(2)
    1-8 機器學習與無人駕駛車(1)
    1-9 機器學習與無人駕駛車(2)
    1-10 演算法與黑盒子模式(1)
    1-11 演算法與黑盒子模式(2)
    1-12 使用者該如何看待黑盒子模式演算法(1)
    1-13 使用者該如何看待黑盒子模式演算法(2)
    1-14 使用者該如何看待黑盒子模式演算法(3)
    1-15 使用者該如何看待黑盒子模式演算法(4)
    1-16 使用者該如何看待黑盒子模式演算法(5)
    1-17 使用者該如何看待黑盒子模式演算法(5)
    1-18 人工智慧的利與弊(1)
    1-19 人工智慧的利與弊(2)
    1-20 人工智慧的利與弊(3)
    1-21 人工智慧的利與弊(4)
    1-22 AI會有情緒嗎?有情緒會不會對人類有所危害?
    1-23 我們需要有情緒的AI—強人工智慧嗎?
    1-24 AI的應用(1)
    1-25 AI的應用(2)
    1-26 AI的應用(3)
    1-27 AI的應用(4)
    1-28 AI的應用(5)
    1-29 碎形與AI
    1-30 碎形的起源
    1-31 碎形與AI
    第2章 認識大數據、傳統統計、商用統計與工程統計
    2-1 大數據概要(1)
    2-2 大數據概要(2)
    2-3 什麼是大數據
    2-4 大數據的問題
    2-5 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異
    2-6 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異
    2-7 大數據分析的起點
    2-8 資訊視覺化
    2-9 視覺分析的意義
    2-10 建議大數據該用的統計方法
    2-11 卡門濾波
    2-12 資訊科學家的定位、大數據結論
    2-13 資料探勘(1):資料探勘的介紹
    2-14 資料探勘(2):數據中的異常值
    2-15 資料探勘(3):分群討論
    2-16 資料探勘的應用
    2-17 時間序列
    第3章 認識部分黑盒子演算法的統計原理
    3-1 監督學習、無監督學習、半監督學習、強化式學習
    3-2 貝氏演算法(1):概要
    3-3 貝氏演算法(2):案例
    3-4 貝式演算法(3):統計原理
    3-5 K-maen 演算法(1):概要
    3-6 K-maen演算法(2):案例1
    3-7 K-maen 演算法(3):案例2
    3-8 K-maen演算法(4):統計原理
    3-9 K-mean 演算法(5):最佳化的K值
    3-10 K-近鄰演算法
    3-11 先驗演算法(1):概要
    3-12 先驗演算法(2):案例
    3-13 SVM演算法(1):概要與案例
    3-14 SVM演算法(2):推廣
    3-15 SVM演算法(3):統計原理
    3-16 線性迴歸演算法(1):概要
    3-17 線性迴歸演算法(2):迴歸線的統計原理
    3-18 線性迴歸演算法(3):相關係數的統計原理
    3-19 邏輯迴歸演算法:概要與案例
    3-20 決策樹演算法(1):概要與樹狀圖
    3-21 決策樹演算法(2):案例與剪枝(1)
    3-22 決策樹演算法(3):案例與剪枝(2)
    3-23 隨機森林演算法:概要與案例
    3-24 淺談深度學習:人工神經網路
    3-25 可解釋人工智慧
    3-26 本章結論
    第四章 常用的基礎統計知識
    4-1 標準差是什麼
    4-2 常態分布
    4-3 認識二項分布、卜瓦松分布
    4-4 大數法則
    4-5 中央極限定理
    4-6 中央極限定理的歷史
    4-7 標準化
    4-8 常態分布的歷史與標準常態分布
    4-9 t分布與自由度
    4-10 t分布歷史與t分布表
    4-11 卡方分布與F分布
    4-12 複迴歸分析(1)
    4-13 複迴歸分析(2)
    4-14 複迴歸分析(3)
    第五章 AI的發展與影響
    5-1 AI的發展取決於有創意的教育
    5-2 淺談世界AI化後教育的衝擊與改變
    5-3 AI帶來極致的便利後,造成的社會結構衝擊
    5-4 AI世界的奶頭樂:人類生活的再省思
    5-5 AI的高度發展後,無條件基本收入作為配套可行嗎?
    5-6 AI的發展重心,應放在讓人類懂數學及AI應用更多數學上
    5-7 AI時代改變生活的速度,會如同搭電梯而非緩慢爬坡
    5-8 哲學問題思考 ─AI與人類未來
    附 錄
    附錄一 利用Excel作某一商品的建議購物(關聯性分析、購物籃分析)
    附錄二 A Fast Training Algorithm for Multi-Layer Neural Network based on Extended Kalman Filter Approach
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