深度学:智能时代的核心驱动力量 经济理论、法规 [美]特伦斯·谢诺夫斯基 新华正版
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88
全新
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作者[美]特伦斯·谢诺夫斯基
出版社中信出版社
ISBN9787508698359
出版时间2018-11
版次1
装帧平装
开本32
页数400页
定价88元
货号xhwx_1201814156
上书时间2024-12-15
商品详情
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正版特价新书
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主编:
【不是所有写深度学的书你都能读得懂。】以堪比文学书的流畅,你了解人工智能井喷式发展的。
【深度学会扩大你的认知,人工智能不是生存威胁。】这本书所讲的内容,与每个人的生活息息相关。alphago、自动驾驶、语音识别、智能翻译、ai医疗、图像识别你所看到的各种形式的人工智能,背后都是深度学在发挥作用。这本书将告诉你,深度学有哪些神奇之处,并对你产生哪些影响。
【人工智能大牛作者重磅作品】世界十大ai科学家之一、美国“四院院士”(全美在世仅3位)、全球人工智能专业会议ni会特伦斯谢诺夫斯基(terrence/terry ejnowki)力作。
【ai女神、ai教父联袂】谷歌前云ai负责人、斯坦福大学hai研究院联合创始人 李飞飞、ai教父杰弗里辛顿诚挚
【风靡全球,多语种同步上市】风靡全球的智能时代前沿读本,全景展示深度学的发展与应用。被翻译成多国语言,300万用户一致。
【想了解深度学,读这本够了。】很多信息都在传递ai会给我们带来的巨变,却只点出了表象,而这本书将从ai的源头——深度学开始,讲述这个智能时代核心驱动力量如何一步步影响科技、商业乃至整个世界的进步。
目录:
推 荐 序 面对科技拐点,我们的判断与选择
中文版序 人工智能会放大认知能力
前 言 深度学与智能的本质
部分 智能的新构想
01 机器学的崛起
汽车新生态:无人驾驶将全面走入人们生活
自然语言翻译:从语言到句子的飞跃
语音识别:实时跨交流不再遥远
ai医疗:医学诊断将更加准确
金融科技:利用数据和算法获取佳回报
深度法律:效率的提高与费用的降低
德州扑克:当机器智能学会了虚张声势
alphago:神经科学与人工智能的协同
弗林效应:深度学让人类更加智能
新教育体系:每个人都需要终身学
正面影响:新兴技术不是生存威胁
回到未来:当人类智能遇到人工智能
02 人工智能的重生
看似简单的视觉识别
计算机视觉的进步
早期人工智能发展缓慢
从神经网络到人工智能
03 神经网络的黎明
深度学的起点
从样本中学
利用感知器区分别
被低估的神经网络
04 大脑式的计算
网络模型能够模仿智能行为
神经网络先驱者
·布尔与机器学
利用神经科学理解大脑
大脑如何处理问题
计算神经科学的兴起
05 洞察视觉系统
人眼是如何看到东西的
大脑皮层中的视觉
突触的可塑
通过阴影脑补立体全貌
视觉区域的层级结构
认知神经科学的诞生
第二部分 深度学的演进
06 语音识别的突破
在嘈杂中找到你的声音
将独立分量分析应用于大脑
什么在控我们的言行
07 霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机
约翰·霍普菲尔德的之处
内容可寻址存储器
局部小值与全局小值
玻尔兹曼机
赫布理论
学识别镜像对称
学识别手写数字
无监督学和皮层发育
08 反向传播算法
算法的优化
语音合成的突破
神经网络的重生
理解真正的深度学
神经网络的局限
09 卷积学
机器学的稳步发展
卷积网络的渐进式改进
当深度学遇到视觉层级结构
有工作记忆的神经网络
生成式对抗网络
应对现实社会的复杂
10 奖励学
机器如何学会下棋
大脑的奖励机制
用“感知-行动”框架提高绩效
学如何翱翔
学如何歌唱
人工智能的可塑
更多需要被解决的问题
11 火爆的ni
为什么ni如此受欢迎
谁拥有多数据,谁是赢家
为未来做准备
第三部分 人类,智能与未来
12 智能时代
21世纪的生活
未来的身份认证
社交机器人的崛起
机器已经会识别人类面部表情
新技术改变教育方式
成为更好的学者
训练你的大脑
智能商业
13 算法驱动
用算法把复杂问题简单化
理解、分析复杂系统
大脑的逻辑深度
尝试所有可能的策略
14 芯片崛起
神经形态芯片
视网膜芯片
神经形态工程
摩尔定律的终结
15 信息科学
用字节丈量世界
用数学思维解决通信难题
预测是如何产生的
深度理解大脑
大脑的作系统
生物学与计算科学
人工智能能拥有媲美人类大脑的作系统
16 生命与意识
视觉意识
视觉感知的过程
视觉感知的时机
视觉感知的部位
视觉搜索的机理
创造意识比理解意识更容易
17 进化的力量
大自然比我们聪明
认知科学的兴起
不能把语言问题只留给语言学家
难预测的行为规律
神经网络的寒冬
从深度学到通用人工智能
18 深度智能
遗传密码
每个物种都有智能
进化的起源
人类终将解决智能难题
内容简介:
全球科技巨头纷纷拥抱深度学,自动驾驶、ai医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的alphago,背后都是深度学在发挥神奇的作用。深度学是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学。
本书作者特伦斯谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学先驱及奠基者,亲历了深度学在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者,利用大数据和不断增强的计算能力,终于在神经网络算法上取得重大突破,实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学的发展、演变与应用,以亲历者视角回溯了深度学浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻地预测了智能时代的商业图景。
作者简介:
特伦斯谢诺夫斯基 terrence (terry) ejnowki
世界十大ai科学家之一,美国四家学院(科学院、医学院、工程院、艺术与科学学院)在世仅3位的“四院院士”之一,全球ai专业会议ni会。
作为神经网络的先驱,早在1986年,特伦斯与杰弗里辛顿共同发明了玻尔兹曼机,把神经网络带入到研究与应用的热潮,将深度学从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术,实现了人工智能井喷式的发展。
特伦斯现任美国索尔克生物研究所(美国生命科学领域成果多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任,是美国注资50亿美元“脑计划”项目(brain,the brain reearch through advancing innovative neurotechnologie)领物。
特伦斯同时是全球大在线学台courera受欢迎课程学如何学(learning how to learn)主理人,通过系统讲解大脑认知的底层知识,让学者可以改变思维模式,提高学的能力和效率。目前该课程学人数已经超过了300万。
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