- 商品参数
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- 作者:
特伦斯谢诺夫斯基著
- 出版社:中信出版社
- ISBN:9780714084193
- 版权提供:中信出版社
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深度学习:智能时代的核心驱动力量
[美]特伦斯·谢诺夫斯基 著 姜悦兵 译
定 价:88
出 版 社:中信出版社
页 数:400
出版日期:2018年11月01日
装 帧:精装
ISBN:9787508698359
●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 深度学习与智能的本质第一部分 智能的新构想01 机器学习的崛起汽车新生态: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:实时跨文化交流不再遥远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很好回报深度法律: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奇迹:神经科学与人工智能的协同弗林效应:深度学习让人类更加智能新教育体系:每个人都需要终身学习正面影响: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习的起点从样本中学习利用感知器区分性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乔治·布尔与机器学习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性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 深度学习的演进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操控我们的言行07 霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机约翰·霍普菲尔德的伟大之处内容可寻址存储器局部最小值与全局最小值玻尔兹曼机赫布理论学习识别镜像对称学习识别手写数字无监督学习和皮层发育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习神经网络的局限性09 卷积学习机器学习的稳步发展卷积网络的渐进式改进当深度学习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性10 奖励学习机器如何学会下棋大脑的奖励机制用“感知-行动”框架提高绩效学习如何翱翔学习如何歌唱人工智能的可塑性更多需要被解决的问题11 火爆的NIPS 为什么NIPS如此受欢迎谁拥有最多数据,谁就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习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操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操作系统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习到通用人工智能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
全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,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,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,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习。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、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在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。作为深度学习领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用,首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。
[美]特伦斯·谢诺夫斯基 著 姜悦兵 译
特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski 世界十大AI科学家之一,美国四大国家学院(国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院)在世仅3位的“四院院士”之一,全球AI专业会议NIPS基金会主席。作为神经网络的先驱,早在1986年,特伦斯就与杰弗里·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,将深度学习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最多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任,是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目(......
不久之前,人们还常说,计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来,这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体,在马路上驾驶汽车的安全性还高过16 岁的青少年。更神奇的是,如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶,而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样,自主地从经验中学习。是数据的井喷促成了这一技术进步。如果说数据是新时代的石油,那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂;信息积累成知识;知识深化成理解;理解演变为智慧。欢迎来到深度学习的新世界。深度学习是机器学习的一个分支,它根植于数学、计算机科学和神经科学。深度网络从数据中学习,就像婴儿了解周围世界那样,从睁开眼睛开始,慢慢获得驾驭新环境所需的技能。深度学习的起源可以追溯到20 世纪50 年代人工智能的诞生。关于如何构建人工智能,当时存在两种不同的观点:一种观点主......
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