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音像大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑徐晟
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前言 章 世界充满不确定 / 1 1.1 解题重要的是思路 / 2 1.1.1 加百子的 / 2 1.1.2 人工智能的破题思路 / 2 1.1.3 统计思维的诞生 / 3 1.2 随机世界 / 6 1.2.1 猜测上帝的游戏 / 6 1.2.2 科学研究与模型 / 7 1.. 随机与随机过程 / 8 1.2.4 正态分布是什么 / 9 1.2.5 随机不是均匀 / 10 1.3 概率的威力 / 11 1.3.1 试验能得出什么规律 / 12 1.3.2 如何合理分配赌金 / 12 1.3.3 概率与异常值 / 13 1.3.4 用概率击败庄家 / 14 1.4 直觉和错觉 / 15 1.4.1 猜拳是不是碰运气 / 15 1.4.2 同生日的概率是多少 / 16 1.4.3 蒙提霍尔的三门问题 / 17 1.5 生活中的大数定律 / 19 1.5.1 大数定律的概念和意义 / 19 1.5.2 蒙特卡洛方法 / 20 1.6 如何验设 / 20 1.6.1 女士品茶 / 21 1.6.2 停时理论 / 24 1.7 经验和实践如何共存 / 25 1.7.1 什么是贝叶斯定理 / 26 1.7.2 朴素贝叶斯有多“朴素” / 29 1.7.3 每个人都懂贝叶斯 / 31 1.8 结语 / 32 第2章 数据代表吗 / 34 2.1 小心数据的陷阱 / 34 2.2 数据收集的偏差 / 35 2.2.1 幸存者偏差 / 35 2.2.2 选择偏差 / 36 . 数据处理的悖论 / 38 ..1 被平均的工资 / 38 ..2 辛普森悖论 / 40 2.4 数据呈现的误导 / 42 2.4.1 未披露的数据 / 42 2.4.2 会欺骗的视觉设计 / 43 2.5 如何正确解读数据 / 47 2.5.1 相关不等于因果 / 47 2.5.2 被选数据的骗局 / 50 2.5.3 数据表达的局限 / 51 2.5.4 精准预测的挑战 / 52 2.6 结语 / 54 第3章 如何获得有用信息 / 55 3.1 数据、信息、知识 / 55 3.1.1 数据是一组有意义的符号 / 56 3.1.2 信息是用来消除不确定的 / 56 3.1.3 知识是对信息的总结和提炼 / 57 3.2 用信息丈量世界 / 60 3.2.1 香农与信息论 / 60 3.2.2 一条信息的价值 / 62 3.. 重复的信息没有价值 / 64 3.2.4 信息的熵 / 65 3.3 信息是如何交换的 / 66 3.3.1 互联网与信息交换 / 67 3.3.2 哈夫曼和有效编码 / 68 3.3.3 信息不对称与囚徒困境 / 71 3.4 信息的加密与解密 / 74 3.4.1 语言是一套密码系统 / 74 3.4.2 墙边盛开的花朵 / 75 3.4.3 可以被公开的密钥 / 76 3.5 信息里的噪声 / 79 3.5.1 信息越多结果就越准确吗 / 79 3.5.2 人工智能如何处理噪声 / 80 3.5.3 模型的泛化能力 / 82 3.5.4 欠拟合和过拟合 / 82 3.6 结语 / 84 第4章 大数据处理与挖掘 / 85 4.1 大数据概述 / 86 4.1.1 数据是描绘世界的新方式 / 86 4.1.2 大数据到底有多大 / 87 4.2 数据处理的流程和方法 / 88 4.2.1 数据收集 / 89 4.2.2 数据加工 / 90 4.. 数据分析 / 94 4.2.4 数据可视化 / 100 4.3 大数据改变了什么 / 103 4.3.1 经验与数据 / 103 4.3.2 时间与空间 / 105 4.3.3 记忆与理解 / 106 4.4 结语 / 107 第5章 机器是如何学习的 / 108 5.1 机器学习是什么 / 108 5.1.1 归纳与推演 / 109 5.1.2 定规则和学规则 / 110 5.1.3 算法的含义 / 112 5.2 机器学习算法 / 113 5.2.1 常见的学习方法 / 114 5.2.2 回归 / 116 5.. 分类 / 118 5.2.4 聚类 / 126 5.2.5 降维 / 130 5.2.6 时间序列 / 132 5.3 没有完美的算法 / 134 5.4 结语 / 135 第6章 模拟大脑的神经网络 / 137 6.1 不断演进的人工智能 / 138 6.1.1 从浅层学习到深度学习 / 139 6.1.2 萌芽、复苏、增长和爆发 / 141 6.2 机器会不会思考 / 144 6.3 深度学习算法 / 146 6.3.1 人工神经网络:模拟人脑的思考 / 146 6.3.2 卷积神经网络:让计算机“看”到世界 / 152 6.3.3 循环神经网络:如何模拟记忆功能 / 157 6.3.4 强化学:森林蛋糕的秘密 / 161 6.4 场景是算法的综合应用 / 166 6.4.1 计算机如何下围棋 / 166 6.4.2 计算机如何打游戏 / 168 6.4.3 计算机如何与人对话 / 170 6.5 结语 / 177 第7章 海量运算背后的技术 / 178 7.1 不断提升的计算能力 / 178 7.1.1 计算的演进 / 179 7.1.2 今非昔比的算力 / 183 7.1.3 计算机芯片 / 184 7.2 如何完成协作计算 / 187 7.2.1 举足轻重的三篇 / 187 7.2.2 不可兼得的CAP定理 / 189 7.. 故障是不可避
徐晟,某商业银行IT技术主管,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。
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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、围绕机器学算法人工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、开放的探讨人类未来的命运等话题。
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