时尚业中的人工智能:人工智能如何彻底改变时尚业

引 言

关于本书 / 1

关于读者 / 2

**篇 导论

第1章 人工智能基础 / 5

为什么人工智能如此重要？ / 5

什么是人工智能？ / 6

机器学习 / 7

什么是智能？ / 7

图灵测试 / 8

机器如何学习 / 8

什么是学习？ / 9

机器感知 / 10

语言 / 10

人工智能主题 / 11

应用领域 / 12

工具与技术 / 13

本章总结 / 15

本章术语 / 16

第二篇 购物和产品发现

第2章 自然语言处理和会话式购物 / 21

自然语言处理 / 22

伊丽莎 （ELIZA） / 22

聊天机器人 / 23

专业聊天机器人 / 23

会话商务 / 23

自然语言查询 / 24

购物与通信 / 24

个性化的购物体验 / 26

机器人之间的交互 / 26

基于背景信息的决策 / 27

实时聊天 / 27

机器如何阅读 / 28

标记化 / 29

词嵌入 / 30

词性标记 / 30

命名实体识别 / 31

自然语言理解 / 31

情感分析 / 32

关系提取 / 33

本章总结 / 34

本章术语 / 34

第3章 计算机视觉和智能镜 / 37

零售业崩溃 / 38

智能镜 / 38

数据采集 / 40

社交分享和结账 / 40

实现 / 41

计算机视觉 / 41

图像转换 / 43

滤波 / 43

特征提取 / 44

图像分类 / 46

超越静态和二维图像 / 47

本章总结 / 47

本章术语 / 47

第4章 神经网络和图像搜索 / 49

时尚业中的图像 / 49

图像搜索 / 50

图像标记 / 51

反向图像搜索 / 52

视觉搜索 / 53

神经网络 / 55

神经网络的类型 / 55

前馈神经网络 / 56

递归神经网络 / 57

卷积神经网络 / 58

训练神经网络 / 58

训练数据 / 60

标准化数据集 / 60

对抗样本 / 62

对抗图像叠加 / 62

对抗添加 / 63

对抗对象 / 63

可能产生的影响 / 64

本章总结 / 65

本章术语 / 65

第5章 虚拟造型助手 / 68

虚拟造型助手 / 69

个人造型师 / 69

虚拟助手 / 70

语音接口 / 70

虚拟造型助手的特点 / 71

现有案例 / 71

亚马逊的EchoLook语音声控智能摄像头 / 72

硬件 / 72

带图评论 / 74

带图评论的未来 / 75

通用人工智能 / 75

混合智能 / 76

通用人工智能的陷阱 / 76

人工智能的危险 / 76

本章总结 / 77

本章术语 / 78

第三篇 销售

第6章 数据科学和订阅服务 / 83

订阅模型 / 83

品牌订阅 / 85

目标订阅 / 85

用户选择的订阅 / 86

消耗品订阅 / 86

租赁订阅 / 86

数字个性化 / 87

推荐引擎 / 88

数据科学 / 90

本章总结 / 95

本章术语 / 96

第7章 预测分析和尺寸建议 / 98

合身问题 / 98

什么是预测分析？ / 99

尺码学习 / 99

预测分析的其他应用程序 / 101

实施预测分析系统 / 101

数据可视化 / 104

模型 / 105

企业工具 / 106

时尚公司的技术博客 / 106

数据责任 / 107

通用数据保护条例 / 108

数据和第三方供应商 / 108

法律 / 108

本章总结 / 109

本章术语 / 109

第四篇 设计

第8章 时尚设计师的生成模型 / 113

人工智能时尚设计师 / 113

人工创造力 / 114

将服装映射到人物图片 / 115

将草图变成彩色图片 / 116

生成模型工作与原理 / 116

局限性 / 118

为什么选择生成对抗网络技术？ / 118

实施案例：人工智能时尚博主 / 119

工作原理 / 120

训练生成对抗网络 / 121

改进结果 / 121

生成对抗网络的未来 / 123

本章总结 / 124

本章术语 / 125

第9章 数据挖掘和趋势预测 / 127

趋势预测 / 127

社交网络 / 128

社交媒体挖掘 / 129

什么是数据挖掘？ / 130

应用程序接口 / 130

网站数据抓取 / 132

网络爬虫 / 133

数据仓库 / 134

本章总结 / 135

本章术语 / 136

第五篇 供应链

第10章 深度学习和需求预测 / 139

什么是需求预测？ / 140

预测方法 / 140

预测时尚挑战 / 140

生产过剩 / 141

快而短的时装季 / 141

消费者行为 / 141

非预测解决方案 / 142

价格预测 / 142

深度学习 / 142

什么是深度学习？ / 143

需求预测的深度学习 / 143

小数据集的技术 / 144

迁移学习 / 145

其他预测模型 / 146

本章总结 / 147

本章术语 / 148

第11章 机器人技术与制造 / 150

大众文化中的机器人 / 150

机器人与女性 / 151

什么是机器人？ / 153

机器人分类 / 153

工业机器人 / 153

关节式机器人 / 154

末端执行器 / 155

缝纫机器人 / 155

在缝纫中采用机器人技术的优势 / 157

机器人设计 / 158

自动化与机器人 / 158

有关自动化的工作职责问题 / 159

供应链机器人 / 159

关灯生产制造 / 160

本章总结 / 160

本章术语 / 161

第六篇 未来

第12章 人工智能民主化及其影响 / 167

降低进入门槛 / 168

简化的界面 / 168

开发者工具 / 169

数据访问 / 169

开源 / 170

专用硬件 / 170

图形处理器和张量处理器 / 170

云服务 / 171

教程和在线课程 / 172

对就业市场的影响 / 173

道德与未来 / 174

种族与性别 / 174

人工智能伙伴关系 / 175

本章总结 / 175

本章术语 / 175

参考文献 / 178