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科学之路 人机器与未来 杨立昆著 吴军张宏江杨强贾扬清韦青等推荐 人工智能 图灵奖得主 学术生涯 前沿科普 中信正版
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商品名称: 科学之路:人、机器与未来 开本: 16开
作者: (法)杨立昆|责编:张艳霞//范虹轶|译者:李皓//马跃 页数: 340
定价: 88.0 出版时间: 2021-09
ISBN号: 9787521732399    
出版社: 中信出版社    
       

 

科学之路 人机器与未来 杨立昆著 吴军张宏江杨强贾扬清韦青等推荐 人工智能 图灵奖得主 学术生涯 前沿科普 中信正版 目录:本书赞誉
    人工智能的崛起时刻    特伦斯·谢诺夫斯基
    所有努力都是为了提升概率    张宏江
    在无人区创新    贾扬清
    从科学思考到科学思维    吴军
    以批判性思维持续学习    韦青
    杨立昆的科学之路    马毅
    让历史告诉未来    黄铁军
    探求未知的科学精神    郭毅可
中文版自序    科研的魅力
前言    我的科学之路
第一章    人工智能呼啸而来
    1    人工智能无处不在
    2    人工智能艺术家
    3    索菲亚:类人生物还是虚张声势
    4    飞速迭代的人工智能
    5    让机器学会学习
    6    技术混搭
    7    我们应该如何定义人工智能0”
    8    人工智能的未来
    9    算法的广阔天空
第二章    人工智能和我的学术生涯
    1    永恒的追求:让机器拥有智能
    2    传统智能难以复制
    3    人类与人工智能的“战争”
    4    神经流派的崛起
    5    遭遇寒冬
    6    狂热的疯子
    7    被兴趣激发的人
    8    卓有成效的阅读
    9    我的偶像
    10    “你认识一个叫杨立昆的人吗?”
    11    梯度反向传播的运用
    12    神圣之地
    13    贝尔实验室的岁月
    14    职业与信念
    15    深度学习的阴谋
    16    卷积网络的春天
第三章    机器的初级训练
    1    从海兔得到的启发
    2    监督学习
    3    随机近似
    4    数学家的题外话
    5    伽利略和比萨斜塔
    6    图像识别
    7    感知器的创新
    8    25像素的网格
    9    区分字母C和D
    10    泛化原理
    11    感知器的局限性
    12    特征提取器
第四章    机器学习的方法
    1    成本函数
    2    找到谷底
    3    实践中的梯度下降”
    4    随机梯度
    5    多个谷底的困扰
    6    机器学习的原理
    7    模型的选择
    8    奶牛和三名科学家12s
    9    奥卡姆剃刀原理
    10    机器训练方案
    11    最佳折中方案
    12    人类的教训
第五章    完成更复杂的任务
    1    贡献度分配
    2    连续神经元
    3    我的分层学习机
    4    赛跑
    5    数学的美妙之处
    6    多层结构的益处
    7    打破异议
    8    多层网络的魅力
第六章    人工智能的支柱
    1    2012年的重磅炸弹
    2    视觉系统的信息处理
    3    有远见的东京科学家
    4    科学界方法之争
    5    卷积网络全貌
第七章    深度学习的应用
    1    图像辨识
    2    内容嵌入和相似度测量
    3    语音识别
    4    语音克隆
    5    语言的理解和翻译
    6    智能预测
    7    人工智能与科学
    8    自动驾驶汽车
    9    大型应用程序的架构:虚拟助手
    10    医学影像与医学
    11    从传统搜索算法到强化学习
第八章    我在脸书的岁月
    1    与脸书结缘
    2    脸书的人工智能研究实验室
    3    科学的突破与产品的开发
    4    用技术实现信息过滤
    5    技术、平台与媒体
    6    对带标签数据的渴求
    7    图灵奖与我的新身份
第九章    前景与挑战
    1    探究智能和学习的基础
    2    机器学习的局限性
    3    强化学习的局限性
    4    有待开发的学习新范式
    5    有限的预测能力
    6    人是如何学习的
    7    如何训练预测系统
    8    多重预测和潜在变量
    9    赋予机器预测能力
    10    系统智能接近人类智能任重而道远
    11    集成电路创新的爆炸式增长
    12    人工智能的未来
第十章    隐忧与未来
    1    人工智能将改变社会和经济
    2    人工智能创新的生态系统
    3    谁将从革命中受益
    4    军事失控的风险
    5    危险警报:人工智能的滥用
    6    如何解释人工智能
    7    理解人类智能
    8    大脑只是一部机器吗
    9    所有模型都是错的
    10    担忧的声音
    11    人工智能并不万能
    12    大脑的学习机制
    13    机器能否产生意识
    14    语言在思维中的作用
    15    机器会有情感吗
    16    机器人想要获得权力吗
    17    价值观的统一
    18    新的疆界
    19    智力科学
结语
术语表
致谢


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