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  • 大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑 徐晟 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 徐晟著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-12-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 徐晟著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-12-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-12-01
    • 字数:200
    • 页数:260
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111696193
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑

    作  者:徐晟 著
    定  价:89
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2021年12月01日
    页  数:260
    装  帧:平装
    ISBN:9787111696193
    主编推荐

    内容简介

    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。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言章  世界充满不确定性  /  11.1  解题最重要的是思路  /  21.1.1  加百子的答案  /  21.1.2  人工智能的破题思路  /  21.1.3  统计思维的诞生  /  31.2  随机世界  /  61.2.1  猜测上帝的游戏  /  61.2.2  科学研究与模型  /  71.2.3  随机性与随机过程  /  81.2.4  正态分布是什么  /  91.2.5  随机不是均匀  /  101.3  概率的威力  /  111.3.1  试验能得出什么规律  /  121.3.2  如何合理分配赌金  /  121.3.3  概率与异常值  /  131.3.4  用概率击败庄家  /  141.4  直觉和错觉  /  151.4.1  猜拳是不是碰运气  /  151.4.2  同一天生日的概率是多少  /  161.4.3  蒙提霍尔的三门问题  /  171.5  生活中的大数定律  /  191.5.1  大数定律的概念和意义  /  191.5.2  蒙特卡洛方法  /  201.6  如何验证假设  /  201.6.1  女士品茶  /  211.6.2  停时理论  /  241.7  经验和实践如何共存  /  251.7.1  什么是贝叶斯定理  /  261.7.2  朴素贝叶斯有多“朴素”  /  291.7.3  每个人都懂贝叶斯  /  311.8  结语  /  32第2章  数据代表真相吗  /  342.1  小心数据的陷阱  /  342.2  数据收集的偏差  /  352.2.1  幸存者偏差  /  352.2.2  选择性偏差  /  362.3  数据处理的悖论  /  382.3.1  被平均的工资  /  382.3.2  辛普森悖论  /  402.4  数据呈现的误导  /  422.4.1  未披露的数据  /  422.4.2  会欺骗的视觉设计  /  432.5  如何正确解读数据  /  472.5.1  相关性不等于因果性  /  472.5.2  被选数据的骗局  /  502.5.3  数据表达的局限  /  512.5.4  精准预测的挑战  /  522.6  结语  /  54第3章  如何获得有用信息  /  553.1  数据、信息、知识  /  553.1.1  数据是一组有意义的符号  /  563.1.2  信息是用来消除不确定性的  /  563.1.3  知识是对信息的总结和提炼  /  573.2  用信息丈量世界  /  603.2.1  香农与信息论  /  603.2.2  一条信息的价值  /  623.2.3  重复的信息没有价值  /  643.2.4  信息的熵  /  653.3  信息是如何交换的  /  663.3.1  互联网与信息交换  /  673.3.2  哈夫曼和有效编码  /  683.3.3  信息不对称与囚徒困境  /  713.4  信息的加密与解密  /  743.4.1  语言是一套密码系统  /  743.4.2  墙边盛开的花朵  /  753.4.3  可以被公开的密钥  /  763.5  信息里的噪声  /  793.5.1  信息越多结果就越准确吗  /  793.5.2  人工智能如何处理噪声  /  803.5.3  模型的泛化能力  /  823.5.4  欠拟合和过拟合  /  823.6  结语  /  84第4章  大数据处理与挖掘  /  854.1  大数据概述  /  864.1.1  数据是描绘世界的新方式  /  864.1.2  大数据到底有多大  /  874.2  数据处理的流程和方法  /  884.2.1  数据收集  /  894.2.2  数据加工  /  904.2.3  数据分析  /  944.2.4  数据可视化  /  1004.3  大数据改变了什么  /  1034.3.1  经验与数据  /  1034.3.2  时间与空间  /  1054.3.3  记忆与理解  /  1064.4  结语  /  107第5章  机器是如何学习的  /  1085.1  机器学习是什么  /  1085.1.1  归纳与推演  /  1095.1.2  定规则和学规则  /  1105.1.3  算法的含义  /  1125.2  机器学习算法  /  1135.2.1  常见的学习方法  /  1145.2.2  回归  /  1165.2.3  分类  /  1185.2.4  聚类  /  1265.2.5  降维  /  1305.2.6  时间序列  /  1325.3  没有完美的算法  /  1345.4  结语  /  135第6章  模拟大脑的神经网络  /  1376.1  不断演进的人工智能  /  1386.1.1  从浅层学习到深度学习  /  1396.1.2  萌芽、复苏、增长和爆发  /  1416.2  机器会不会思考  /  1446.3  深度学习算法  /  1466.3.1  人工神经网络:模拟人脑的思考  /  1466.3.2  卷积神经网络:让计算机“看”到世界  /  1526.3.3  循环神经网络:如何模拟记忆功能  /  1576.3.4  强化学习:黑森林蛋糕的秘密  /  1616.4  场景是算法的综合应用  /  1666.4.1  计算机如何下围棋  /  1666.4.2  计算机如何打游戏  /  1686.4.3  计算机如何与人对话  /  1706.5  结语  /  177第7章  海量运算背后的技术  /  1787.1  不断提升的计算能力  /  1787.1.1  计算的演进  /  1797.1.2  今非昔比的算力  /  1837.1.3  计算机芯片  /  1847.2  如何完成协作计算  /  1877.2.1  举足轻重的三篇论文  /  1877.2.2  不可兼得的CAP定理  /  1897.2.3  故障是不可避

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