计算机
AI 3.0
AI 3.0 Douban
★ 9.0 9 ratings
[美] 梅拉妮·米歇尔 translator: 王飞跃 / 李玉珂 … publishing house: 四川科学技术出版社·湛庐 2021 - 2
l 人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活,甚至关系到人类未来的前途命运,但究竟什么是人工智能?人工智能背后的原理是什么?从问世到演化至今,人工智能经历了怎样的历史变迁?当下人工智能的能力边界在哪里?人工智能与人类智能的差异是什么?未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇?关于这些疑问,《AI 3.0》将为你一一揭晓答案。 l 《AI 3.0》是超级畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮•米歇尔历经10年思考,厘清人工智能与人类智能的全新力作。本书源自米歇尔多年来对人工智能领域发展真实状态的记录,她在书中通过5个部分揭示了“现在的人工智能可以做什么,以及在未来几十年我们能从它们身上期待什么”。在描述了人工智能的发展历史之后,作者通过对视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断这4大人工智能领域的热门应用的发展现状和局限性的探究,厘清了人工智能与人类智能的关系,书中关于人脸识别、无人驾驶、机器翻译等方面的案例分析都充满了巨大的启示!而这些,都是当下人工智能发展所面临的困境、人工智能想要取得突破性进展所必须重新思考的。看懂这本书,你将对人工智能领域有一个全景式的认知。 l “GEB”作者侯世达曾逐章审读本书,并为每一页都写满了意见!《AI 3.0》是智能觉醒的启蒙,将掀起第三波人工智能热潮!《AI 3.0》所要传达的观点是:我们人类倾向于高估人工智能的进步,而低估人类自身智能的复杂性。目前的人工智能与通用的、人类水平的智能还相距甚远。我们应该感到害怕的不是智能机器,而是“愚笨”的机器,即那些没有能力独立做决策的机器。相比于机器的“智能”,我们更应关注如何规避“愚笨”机器的潜在风险。
机器学习理论导引
Douban
周志华 / 王魏 … publishing house: 机械工业出版社 2020 - 6
机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著 系统梳理机器学习理论中的七大重要概念或理论工具,并给出若干分析实例 机器学习理论内容浩瀚广博,旨在为机器学习理论研究的读者提供入门导引 本书旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。在预备知识之后,全书各章分别聚焦于:可学性、(假设空间)复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率、遗憾界。 除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,如显示如何将不同理论工具应用于支持向量机这种常见机器学习技术。
白话机器学习的数学
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん Douban
[日]立石贤吾 translator: 郑明智 publishing house: 人民邮电出版社 2020 - 7
本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,结合回归和分类的具体问题,逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用,进而加深读者对相关数学知识的理解。
什么塑造了今天的编程世界
Douban
西乔 / 霍炬 publishing house: 人民邮电出版社 2021 - 10
《什么塑造了今天的编程世界:漫画编程历史大事件》是一本新颖的“风琴折”形式的文化周历,精选200年间56个改变编程世界的关键节点,兼顾广度和深度,贯穿多条技术领域的演化线索。四分册“风琴折”图文长卷,全彩印刷,一面是凝练博见、妙趣横生的编程发展简史,以“简练的文字描述+生动精美的漫画场景”展示编程世界的演变进化;另一面是可自由发挥的2022年周历书写页,留给你创造属于自己的历史,小巧精致,值得收藏。 打开风琴折页就如同坐上时光机,带你展开不同寻常的编程历史时间线漫游。 本书专为程序员和IT从业者绘制编写,也适合所有对编程文化、科技发展史感兴趣的人群。 编辑推荐: 作者西乔和霍炬的原创漫画《神秘的程序员们》以独特的画风和技术文化内涵,深受程序员读者的喜爱。这本周历保持了作者的漫画风格,是专为百万程序员精心创作的特别礼物。 * 精妙“小史”,内容前沿,风格独特,打破阅读门槛。 * 不具备太多专业背景的读者可以通过这本“看得见”的图说简史,了解编程和计算机技术的发展脉络,于56个场景闪回中,重温往事,对话一代代引领时代的技术天才。 * 四册“风琴折”的新颖设计,便于书写和携带。
深度学习原理与PyTorch实战
Douban
集智俱乐部 publishing house: 人民邮电出版社 2019 - 8
本书是一本系统介绍深度学习及开源框架PyTorch的入门书。全书注重实战,每章围绕一个有意思的实战案例展开,不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现,而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习,以及对抗学习和深度强化学习等前沿技术。读者通过阅读本书,可以轻松入门深度学习,学会构造一个图像识别器,生成逼真的图画,让机器理解单词与文本,让机器作曲,教会机器玩游戏,还可以实现一个简单的机器翻译系统。 本书适用于人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生,也非常适合作为深度学习培训教程。
数学之美(第三版)
Douban
★ 9.0 10 ratings
吴军 publishing house: 人民邮电出版社 2020 - 4
八年前,“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报,获得上百万次点击,得到读者高度评价。读者说,读了“数学之美”,才发现大学时学的数学知识,比如马尔可夫链、矩阵计算,甚至余弦函数原来都如此亲切,并且栩栩如生,才发现自然语言和信息处理这么有趣。 在纸本书的创作中,作者几乎把所 有文章都重写了一遍,为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简,如何用数学去解决工程问题,如何跳出固有思维不断去思考创新。 本书第一版荣获国家图书馆第八届文津图书奖。第二版增加了针对大数据和机器学习的内容。第三版增加了三章新内容,分别介绍当今非常热门的三个主题:区块链的数学基础,量子通信的原理,以及人工智能的数学极限。