特倫斯·謝諾夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski
世界十大AI科學傢之一,美國四大國傢學院(國傢科學院、國傢醫學院、國傢工程院、國傢藝術與科學學院)在世僅3位的“四院院士”之一,全球AI專業會議NIPS基金會主席。
作為神經網絡的先驅,早在1986年,特倫斯就與傑弗裏·辛頓共同發明瞭玻爾茲曼機,把神經網絡帶入到研究與應用的熱潮,將深度學習從邊緣課題變成瞭互聯網科技公司仰賴的核心技術,實現瞭人工智能井噴式的發展。
特倫斯現任美國索爾剋生物研究所(美國生命科學領域成果最多的研究機構) 計算神經生物學實驗室主任,是美國政府注資50億美元“腦計劃”項目(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)領軍人物。
特倫斯同時是全球最大在綫學習平颱Coursera最受歡迎課程《學習如何學習》(Learning how to learn)主理人,通過係統講解大腦認知的底層知識,讓學習者可以改變思維模式,提高學習的能力和效率。目前該課程學習人數已經超過瞭300萬。
全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習,自動駕駛、AI醫療、語音識彆、圖像識彆、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo,背後都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機,不再被動按照指令運轉,而是像自然進化的生命那樣,開始自主地從經驗中學習。
本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學傢之一、深度學習先驅及奠基者,親曆瞭深度學習在20世紀70年代到90年代的寒鼕。但他和一眾開拓者,利用大數據和不斷增強的計算能力,終於在神經網絡算法上取得重大突破,實現瞭人工智能井噴式的發展。
作為深度學習領域的通識作品,本書以恢弘的筆觸,通過3個部分全景展現瞭深度學習的發展、演變與應用,首次以親曆者視角迴溯瞭深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺鏇上升,並前瞻性地預測瞭智能時代的商業圖景。
看到王勇老師的朋友圈的推薦買瞭這本書,在人工智能深度學習領域熾熱的今天讀這本書倒比較應景,約漢森頓,楊衛坤和約書亞獲得瞭2018年的圖靈奬,為深度學習在人工領域的高潮添加瞭一顆明珠。作為和約漢森頓交流閤作頗多的作者而言,齣這本書頗閤時宜。 去年讀瞭一本人工智能諸...
評分這是上周末剛剛拿到手的一本書,這是我看的最快的一本書,用瞭兩天時間快速讀完。這是一本超齣我的知識麵的書籍,還好作者思路清晰,讓我能夠簡單理解這本書的最錶層內容。學術部分直接忽略吧。(安慰一下自己,給自己一個博覽群書的理由。如果你隻讀每個人都讀的書,你也隻能...
評分人工智能元年:2016? 對於一個普通大眾而言,2016無疑是人工智能元年:阿爾法狗(AlphaGO)對戰韓國圍棋界18次世界冠軍獲得者李世石。其後,2017年,阿爾法狗化生Master橫掃網絡圍棋服務器,5月,阿爾法狗連勝柯潔三場。就從那個時候,我身邊不少患有中年焦慮癥的朋友又有瞭新...
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評分多年前看世界特色建築就知道瞭索爾剋研究所,幾何綫條的極簡設計,院子直通太平洋,那時候覺得這樣的建築有點不接地氣,但其實對一些科學傢來說那就是他們日常上班的地方。 讀到的這本《深度學習》就是在索爾剋研究所的美國“四院院士”對人工智能的介紹,從大眾熟知的阿爾法狗...
關於深度學習的新聞,最近幾乎每天都能看到,但是卻看不懂。好在這本書門檻不高,沒什麼基礎也能讀懂,看完之後,差不多完全理解瞭這個技術的各種特點,能抓住現在科技發展的潮流瞭。 不得不說,對人工智能發展而言,深度學習真的太重要瞭。
评分大師未必是個好作傢的又一例證,不僅對讀者定位不清,連內容編排上也讓人頭疼。深度學習這麼容易齣東西的主題,曆史沿革、算法發展、原理闡釋、産業預期,隨便哪一個拎齣來寫寫清楚,哪怕就是一傢之言,都可以是本好書。結果這書不知道意在哪裏,隻看到從科普角度講生物、腦科學、算法模型、微電子……哪哪的術語用得如此隨意,深度信息又極其匱乏疊加一些不痛不癢的八卦,迴顧不全,前瞻也沒什麼東西,實在是…隻能說作者太棒瞭,知道得太多瞭,以上。
评分大師未必是個好作傢的又一例證,不僅對讀者定位不清,連內容編排上也讓人頭疼。深度學習這麼容易齣東西的主題,曆史沿革、算法發展、原理闡釋、産業預期,隨便哪一個拎齣來寫寫清楚,哪怕就是一傢之言,都可以是本好書。結果這書不知道意在哪裏,隻看到從科普角度講生物、腦科學、算法模型、微電子……哪哪的術語用得如此隨意,深度信息又極其匱乏疊加一些不痛不癢的八卦,迴顧不全,前瞻也沒什麼東西,實在是…隻能說作者太棒瞭,知道得太多瞭,以上。
评分本來是當科普讀物看的,但是科普程度一般,還充斥著作者無限的個人經曆,與本文核心並無關心,純屬湊數
评分跳過算法的描述,算是不錯的deep mind科普瞭,畢竟數學不是誰都能看懂的,否則自己也不用崇拜數學傢瞭。 從科普的角度看,好好讀一下第1和3部分就好。第2部分相關的算法,沒有數學基礎的話翻翻瞭解一下概念和演進曆程就好。科普如果把重點放在科,普也會感到挫敗????
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