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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
AlphaGo如何戰勝人類圍棋大師:智能硬件TensorFlow實踐
 作  者: 陳震/鄭文勛
 出版單位: 清華大學
 出版日期: 2018.11
 進貨日期: 2019/10/9
 ISBN: 9787302492702
 開  本: 16 開    
 定  價: 293
 售  價: 234
  會 員 價: 215
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內容簡介:

本書主要闡述了當前機器智慧的熱點技術——深度學習和強化學習技術的原理。在此基礎上,介紹AlphaGo結合深度學習和強化學習技術,如何戰勝人類圍棋大師的原理。接下來,將深度學習的理論轉化為實踐,給出如何通過掌握TensorFlow和Keras深度學習框架,製作聲控智慧硬體的例子,同時給出機器視覺的物件檢測案例,指導讀者逐步學習使用深度學習技術。
本書的主要特點是實踐操作,用實用可運行的案例來上手。本書可作為實踐入門指導書,適用于對機器智慧有興趣的高年級本科生,也適合於對機器智慧有興趣的人員參考。


圖書目錄:

第1章機器智慧的發展1
1.1機器智慧1
1.1.1機器智慧的定義1
1.1.2機器智慧的分類1
1.2深度學習2
1.2.1機器智慧的神經網路方法2
1.2.2人工神經元與人工神經網路3
1.2.3神經網路的復興4
1.3機器學習5
1.3.1機器學習的基本原理5
1.3.2機器學習泛化能力6
1.3.3大資料是深度學習的基礎6
參考文獻7
第2章深度學習8
2.1深度學習的原理8
2.1.1人工神經元8
2.1.2多層人工神經網路10
2.1.3神經網路訓練11
2.2典型的神經網路架構15
2.2.1卷積神經網路15
2.2.2迴圈神經網路17
2.2.3長短時記憶迴圈網路18
2.2.4門控迴圈單元迴圈網路19
2.3機器感知21
2.3.1語音辨識21
2.3.2電腦視覺25
2.4深度學習實踐26
2.4.1建模工具26
2.4.2軟硬體工具26
2.5小結28
參考文獻28
第3章強 化 學 習30
3.1強化學習基礎30
3.1.1強化學習概述30
3.1.2深度強化學習32
3.1.3強化學習框架35
3.2電腦圍棋36
3.2.1圍棋遊戲36
3.2.2蒙特卡洛樹搜索37
3.2.3基於卷積網路的圍棋程式43
3.3阿爾法圍棋的原理43
3.3.1阿爾法圍棋團隊44
3.3.2深度卷積網路44
3.3.3結合策略網路和價值網路的蒙特卡洛樹搜索46
3.3.4阿爾法圍棋技術總結48
3.4小結49
參考文獻49
第4章TensorFlow簡介51
4.1TensorFlow 51
4.2TensorFlow使用53
4.2.1TensorFlow起步53
4.2.2Tensor Flow 資料的結構53
4.2.3TensorFlow的工作流程54
4.3Tensor運算54
4.4導入實驗資料55
4.4.1NumpyArray方法56
4.4.2TensorFlow元件方法57
4.4.3TensorFlow示例58
4.5TensorBoard示例59
4.6小結61
參考文獻61
第5章Keras簡介62
5.1Keras62
5.2Keras組織結構63
5.2.1Models63
5.2.2Core Layers63
5.2.3Layers63
5.2.4Activations63
5.2.5Optimizers64
5.3Keras實踐64
5.3.1Keras安裝64
5.3.2Keras使用65
5.4小結66
參考文獻66
第6章聲控智能1——預處理與訓練67
6.1聲控智慧67
6.1.1語音指令67
6.1.2語音時頻譜圖68
6.1.3語音檔錄音68
6.2實驗過程69
6.2.1語音資料預處理69
6.2.2語音辨識網路70
6.2.3TensorFlow/Keras的使用73
6.3小結76
參考文獻77
第7章聲控智慧2——部署78
7.1網站端——線上推斷78
7.1.1雲知音網站功能78
7.1.2Flask 網站搭建79
7.1.3Flask+Keras實現80
7.2移動端——離線推斷81
7.2.1移動端的網路模型檔81
7.2.2安卓平臺的TensorFlow庫生成85
7.2.3安卓應用的TensorFlow庫調用88
7.2.4安卓應用的錄音功能調用89
7.2.5快速集成開發91
7.3小結93
參考文獻94
第8章PYNQ語音辨識95
8.1PYNQ95
8.1.1PYNQ簡介95
8.1.2PYNQQZ1開發板95
8.1.3Jupyter Notebook 97
8.2實驗設計97
8.2.1PYNQ設置97
8.2.2伺服器端設置99
8.3實驗過程101
8.3.1AudioInput101
8.3.2傳送雲端105
參考文獻106
第9章TX1視覺物件檢測107
9.1英偉達Jetson TX1107
9.2YOLO演算法107
9.2.1YOLO演算法107
9.2.2YOLOv2演算法110
9.2.3YOLO的TX1實踐112
9.3SSD演算法113
9.3.1SSD演算法介紹113
9.3.2SSD的TX1實踐113
參考文獻115
後記116
附錄APython和TensorFlow操作基礎117A.1Python實踐基礎117
A.2TensorFlow實踐基礎120


章節試讀:

前言

資訊技術日新月異,機器智慧更是一個快速發展的領域,其所引發的社會變化和帶來的社會影響也是巨大的。圍繞這一領域的熱點技術,如深度學習和強化學習,涉及一些基礎數學知識,包括微積分、線性代數和優化理論等。機器智慧作為電腦科學的一個應用,雖然涉及電腦體系結構、分散式系統、軟硬體協同設計、演算法與資料管理等諸多電腦理論知識,但其核心內容還是演算法與資料。
AlphaGo戰勝人類圍棋大師,其實就是人類所創造的智慧工具能力的勝利,是科學理性的勝利。AlphaGo的成功,證明了基於深度強化學習和蒙特卡洛樹搜索方法的機器智慧,在很多規則清晰的場景下完全可以比人類做得更好。
機器智慧的領域不斷擴大,遇到的問題也越來越多,需要人們不斷創新,不斷深入探究。近些年來的教學實踐表明,對於一個新的知識領域,在具備一定的基礎知識後,本科生完全有能力投入這一領域前沿技術的研究工作中。本書的目的就是要通過系統整理機器智慧領域知識點,幫助本科同學迅速瞭解全貌,從而快速深入技術細節,為進一步的科研工作打下基礎。
大凡與機器智慧相關的技術,都需要訓練有素的頭腦,快速分析問題與解決問題的能力。所以,本科同學要想進入這個領域,除瞭解、掌握本書中的知識和實踐操作外,還需要不斷地訓練自己思考問題和解決問題的能力。
本書的編寫離不開清華大學iCenter智慧系統實驗室教師團隊的協助,他們是馬曉東、章屹松、王蓓和高英。本書在本科生課程“大資料智慧”與“智慧硬體”的實踐教學中,根據回饋意見已經做了多次修訂。實驗室學生鄭文勳、王亦凡、常嘉輝、吳垠鋆、馮傑、宋丹丹、錢鵬等多次擔任課程或單元的助教,為本書的完善做出很大貢獻。實驗室SRT學生的多次學術活動,也為本書提供了有益的參考資料。
同時,我們也得到微軟公司ETG團隊的大力支持,他們是楊滔、章豔、劉士君、閆偉。微軟公司除了提供雲計算與機器學習服務支援外,還連續三屆為清華iCenter——人工智慧挑戰賽提供了支持,極大方便了我們的課程教學和實驗工作。
最後,感謝所有參與我們課程及挑戰單元的同學們。他們朝氣蓬勃,銳意進取,對未知領域充滿好奇並進行著不知疲倦的探索。我們堅信,他們是學術和產業的希望及未來。
書中代碼可從清華大學出版社網站www.tup.com.cn下載。

作 者2018年1月

 
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