大话机器智能：一书看透AI的底层运行逻辑
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作者徐晟
出版社机械工业
ISBN9787111696193
出版时间2021-12
装帧平装
开本其他
定价89元
货号31325417
上书时间2024-06-10
商品详情
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作者简介
徐晟，某商业银行IT技术主管，毕业于上海交通大学，从事IT技术领域工作十余年，对科技发展、人工智能有自己独到的见解，专注于智能运维（AIOps）、数据可视化、容量管理等方面工作。
目录
前言<br/>第1章 世界充满不确定性 / 1<br/>1.1 解题最重要的是思路 / 2<br/>1.1.1 加百子的答案 / 2<br/>1.1.2 人工智能的破题思路 / 2<br/>1.1.3 统计思维的诞生 / 3<br/>1.2 随机世界 / 6<br/>1.2.1 猜测上帝的游戏 / 6<br/>1.2.2 科学研究与模型 / 7<br/>1.2.3 随机性与随机过程 / 8<br/>1.2.4 正态分布是什么 / 9<br/>1.2.5 随机不是均匀 / 10<br/>1.3 概率的威力 / 11<br/>1.3.1 试验能得出什么规律 / 12<br/>1.3.2 如何合理分配赌金 / 12<br/>1.3.3 概率与异常值 / 13<br/>1.3.4 用概率击败庄家 / 14<br/>1.4 直觉和错觉 / 15<br/>1.4.1 猜拳是不是碰运气 / 15<br/>1.4.2 同一天生日的概率是多少 / 16<br/>1.4.3 蒙提霍尔的三门问题 / 17<br/>1.5 生活中的大数定律 / 19<br/>1.5.1 大数定律的概念和意义 / 19<br/>1.5.2 蒙特卡洛方法 / 20<br/>1.6 如何验证假设 / 20<br/>1.6.1 女士品茶 / 21<br/>1.6.2 停时理论 / 24<br/>1.7 经验和实践如何共存 / 25<br/>1.7.1 什么是贝叶斯定理 / 26<br/>1.7.2 朴素贝叶斯有多“朴素” / 29<br/>1.7.3 每个人都懂贝叶斯 / 31<br/>1.8 结语 / 32<br/>第2章 数据代表真相吗 / 34<br/>2.1 小心数据的陷阱 / 34<br/>2.2 数据收集的偏差 / 35<br/>2.2.1 幸存者偏差 / 35<br/>2.2.2 选择性偏差 / 36<br/>2.3 数据处理的悖论 / 38<br/>2.3.1 被平均的工资 / 38<br/>2.3.2 辛普森悖论 / 40<br/>2.4 数据呈现的误导 / 42<br/>2.4.1 未披露的数据 / 42<br/>2.4.2 会欺骗的视觉设计 / 43<br/>2.5 如何正确解读数据 / 47<br/>2.5.1 相关性不等于因果性 / 47<br/>2.5.2 被选数据的骗局 / 50<br/>2.5.3 数据表达的局限 / 51<br/>2.5.4 精准预测的挑战 / 52<br/>2.6 结语 / 54<br/>第3章 如何获得有用信息 / 55<br/>3.1 数据、信息、知识 / 55<br/>3.1.1 数据是一组有意义的符号 / 56<br/>3.1.2 信息是用来消除不确定性的 / 56<br/>3.1.3 知识是对信息的总结和提炼 / 57<br/>3.2 用信息丈量世界 / 60<br/>3.2.1 香农与信息论 / 60<br/>3.2.2 一条信息的价值 / 62<br/>3.2.3 重复的信息没有价值 / 64<br/>3.2.4 信息的熵 / 65<br/>3.3 信息是如何交换的 / 66<br/>3.3.1 互联网与信息交换 / 67<br/>3.3.2 哈夫曼和有效编码 / 68<br/>3.3.3 信息不对称与囚徒困境 / 71<br/>3.4 信息的加密与解密 / 74<br/>3.4.1 语言是一套密码系统 / 74<br/>3.4.2 墙边盛开的花朵 / 75<br/>3.4.3 可以被公开的密钥 / 76<br/>3.5 信息里的噪声 / 79<br/>3.5.1 信息越多结果就越准确吗 / 79<br/>3.5.2 人工智能如何处理噪声 / 80<br/>3.5.3 模型的泛化能力 / 82<br/>3.5.4 欠拟合和过拟合 / 82<br/>3.6 结语 / 84<br/>第4章 大数据处理与挖掘 / 85<br/>4.1 大数据概述 / 86<br/>4.1.1 数据是描绘世界的新方式 / 86<br/>4.1.2 大数据到底有多大 / 87<br/>4.2 数据处理的流程和方法 / 88<br/>4.2.1 数据收集 / 89<br/>4.2.2 数据加工 / 90<br/>4.2.3 数据分析 / 94<br/>4.2.4 数据可视化 / 100<br/>4.3 大数据改变了什么 / 103<br/>4.3.1 经验与数据 / 103<br/>4.3.2 时间与空间 / 105<br/>4.3.3 记忆与理解 / 106<br/>4.4 结语 / 107<br/>第5章 机器是如何学习的 / 108<br/>5.1 机器学习是什么 / 108<br/>5.1.1 归纳与推演 / 109<br/>5.1.2 定规则和学规则 / 110<br/>5.1.3 算法的含义 / 112<br/>5.2 机器学习算法 / 113<br/>5.2.1 常见的学习方法 / 114<br/>5.2.2 回归 / 116<br/>5.2.3 分类 / 118<br/>5.2.4 聚类 / 126<br/>5.2.5 降维 / 130<br/>5.2.6 时间序列 / 132<br/>5.3 没有完美的算法 / 134<br/>5.4 结语 / 135<br/>第6章 模拟大脑的神经网络 / 137<br/>6.1 不断演进的人工智能 / 138<br/>6.1.1 从浅层学习到深度学习 / 139<br/>6.1.2 萌芽、复苏、增长和爆发 / 141<br/>6.2 机器会不会思考 / 144<br/>6.3 深度学习算法 / 146<br/>6.3.1 人工神经网络：模拟人脑的思考 / 146<br/>6.3.2 卷积神经网络：让计算机“看”到世界 / 152<br/>6.3.3 循环神经网络：如何模拟记忆功能 / 157<br/>6.3.4 强化学习：黑森林蛋糕的秘密 / 161<br/>6.4 场景是算法的综合应用 / 166<br/>6.4.1 计算机如何下围棋 / 166<br/>6.4.2 计算机如何打游戏 / 168<br/>6.4.3 计算机如何与人对话 / 170<br/>6.5 结语 / 177<br/>第7章 海量运算背后的技术 / 178<br/>7.1 不断提升的计算能力 / 178<br/>7.1.1 计算的演进 / 179<br/>7.1.2 今非昔比的算力 / 183<br/>7.1.3 计算机芯片 / 184<br/>7.2 如何完成协作计算 / 187<br/>7.2.1 举足轻重的三篇论文 / 187<br/>7.2.2 不可兼得的CAP定理 / 189<br/>7.2.3 故障是不可避免的 / 191<br/>7.3 无处不在的计算资源 / 193<br/>7.3.1 第一阶段：数据大集中 / 193<br/>7.3.2 第二阶段：资源云化 / 196<br/>7.4 软件代码共享的好处 / 200<br/>7.4.1 网络协议该不该公开 / 200<br/>7.4.2 如何进行大规模协作 / 201<br/>7.4.3 开源就是免费吗 / 202<br/>7.5 结语 / 203<br/>第8章 人工智能下的隐私与安全 / 204<br/>8.1 大数据与隐私计算 / 204<br/>8.1.1 大数据“杀熟”是怎么回事 / 205<br/>8.1.2 大数据下的隐私计算 / 206<br/>8.2 人工智能与算法安全 / 211<br/>8.2.1 对抗样本的博弈 / 211<br/>8.2.2 数据投毒和模型安全 / 215<br/>8.2.3 眼见不一定为实 / 216<br/>8.2.4 设备互联与智能汽车 / 216<br/>8.2.5 网络安全攻击 / 218<br/>8.3 如何构建防御体系 / 221<br/>8.3.1 红蓝对抗 / 221<br/>8.3.2 安全是平衡问题 / 222<br/>8.3.3 人是安全的一部分 / 223<br/>8.4 结语 / 224<br/>第9章 未来会变成什么样子 / 225<br/>9.1 可预见的未来 / 225<br/>9.1.1 一个充满想象的未来 / 225<br/>9.1.2 人工智能会不会抢走人类的工作 / 226<br/>9.1.3 人机合作是新常态 / 227<br/>9.1.4 人机关系在重构 / 228<br/>9.1.5 变闲了还是变忙了 / 231<br/>9.1.6 会生长的技术树 / 233<br/>9.2 不可预知的未来 / 234<br/>9.2.1 人类和计算机的区别 / 235<br/>9.2.2 人工智能之不能 / 238<br/>9.2.3 机器人会统治人类吗 / 240<br/>9.2.4 人工智能电车难题 / 242<br/>9.2.5 通用人工智能会出现吗 / 243<br/>9.2.6 关于未来的预测 / 245<br/>9.3 结语 / 246
内容摘要
本书围绕思维、信息、数据、算法、技术、安全、未来等方面讨论人工智能技术背后的实现原理和本质。涵盖以下要点。1、人类解决人工智能技术问题的根本原因。2、重点围绕香农提出的信息论，并在此基础上阐述关于信息的度量、加密、传输等方面的内容。3、从正反两个角度来审视大数据给我们生活带来的影响。4、围绕机器学习算法、人工神经网络算法等内容展开讨论。5、围绕计算机发展、运算、存储等技术实现，并说明分布式计算的原理、实现过程、要解决的一致性难题等。6、围绕大众比较关注的大数据安全等话题，比如大数据杀熟、智能攻防等进行讲解。7、开放性的探讨人类未来的命运等话题。<br>
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