图书标签: 人工智能 深度学习 AI 机器学习 计算机 科普 2019 好书,值得一读
发表于2024-06-20
深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
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。
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(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)领军人物。
特伦斯同时是全球最大在线学习平台Coursera最受欢迎课程《学习如何学习》(Learning how to learn)主理人,通过系统讲解大脑认知的底层知识,让学习者可以改变思维模式,提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。
1.作者在深度学习领域的研究历程。内容广而不深。 2.深度学习的应用超前于理论。类似人类尚未能解释大脑的学习以及意识的机理。 3.深度学习理论的发展是否有助于解释人脑,甚至是其他生物的进化学习过程?
评分神经网络的生物学原理啃起来太费劲了,人脑真是大自然最神奇的产物。意识就是运行在大脑操作系统上的应用程序,储存我们一生积累的大量经验,并塑造我们的行为。“如果我们能够弄清楚大脑的操作系统是如何工作的,就可以基于相同的一般原则来组织大数据。”!?!
评分虽然作者比较牛 但是把基本的概念说得不够彻底把原理讲的不够通俗 功力深厚体现不出来啊
评分感觉还是很厉害,人类对未知的探索很艰辛,但一点点的开拓,却属不易啊!
评分大师未必是个好作家的又一例证,不仅对读者定位不清,连内容编排上也让人头疼。深度学习这么容易出东西的主题,历史沿革、算法发展、原理阐释、产业预期,随便哪一个拎出来写写清楚,哪怕就是一家之言,都可以是本好书。结果这书不知道意在哪里,只看到从科普角度讲生物、脑科学、算法模型、微电子……哪哪的术语用得如此随意,深度信息又极其匮乏叠加一些不痛不痒的八卦,回顾不全,前瞻也没什么东西,实在是…只能说作者太棒了,知道得太多了,以上。
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评分看到王勇老师的朋友圈的推荐买了这本书,在人工智能深度学习领域炽热的今天读这本书倒比较应景,约汉森顿,杨卫坤和约书亚获得了2018年的图灵奖,为深度学习在人工领域的高潮添加了一颗明珠。作为和约汉森顿交流合作颇多的作者而言,出这本书颇合时宜。 去年读了一本人工智能诸...
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