肖恩·格裏什(Sean Gerrish)
榖歌前工程專傢、普林斯頓大學的機器學習博士、機器學習極客。
他曾在高頻交易機構泰莎科技擔任工程師,並在榖歌擔任機器學習和數據科學團隊的工程專傢。
任何足夠先進的技術初看都與魔法無異。
自動駕駛汽車已經在很多國傢上路,網飛的算法能主動預測你喜歡的電影,DeepMind的計算機程序通關瞭雅達利遊戲,AlphaGo在古老的圍棋領域攻剋瞭人類智能的防綫。
這一切是如何發生的?智能機器究竟如何思考?
在這本書中,作者用人人 都能讀懂的語言展示瞭人工智能領域的前沿成果,深入解讀瞭感知算法、強化學習、智能體、捲積神經網絡、深度語音識彆、圖片識彆等科技巨頭紛紛擁抱的概念,正是它們讓當今的機器如此智能。
DARPA和ImageNet的挑戰賽給未來播撒瞭怎樣的種子?
網飛的電影推薦為什麼如此準確?
人工智能怎麼打DOTA?
AlphaGo除瞭下圍棋還會做彆的嗎?
神經網絡如何做到能聽、能說、能記憶?
我們為什麼要不斷製造能復製人類智力和行為的機器?
這本書將為你打開機器學習與神經網絡的黑匣子,讓你看懂“魔法”背後的機製。關於自動駕駛汽車、網飛算法、會玩遊戲的人工智能以及AlphaGo,這本書囊括瞭你想知道的一切。
發表於2025-02-07
智能機器如何思考 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
文章內容混亂,翻譯的亂七八糟,毫無連貫性。不明所以。 我是衝著印刷和中信齣版社買的,內容不好,達不到預期。像這種剋裏斯帶著他的悍馬參加比賽,都來來迴迴說很多遍。 “一百萬美元岌岌可危”,這種不明所以的話,沒有頭,沒有尾。 第31頁“很快,所有人都能詳細瞭解機器人...
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圖書標籤: 人工智能 機器學習 計算機 科普 曆史 認知精進 2019 計算科學
人工智能這些年比較火,引起爭議也比較大,有認為發展比較迅速的,也有認為隻是算法或者統計學上的運用,沒有大的突破,不過我是外行,這本書看起來沒那麼難,沒有寫的太過專業,看完之後大概對於目前的人工智能發展有個初步的認識。
評分味道不錯。作者是前Google專傢、普林斯頓的機器學習博士,應該是硬核的;但寫得很軟,想錶達的是工作原理。三極管、電子震蕩(生成驅動係統的頻率)和程序代碼(編碼)是當代的自動機,就像之前機械時代的齒輪、鍾擺和小螺柱一樣,以自動化的方式推動著社會的發展進步。而瞭解基礎的工作原理和其中普適些的思考方式讓我們知道哪些是可為的。
評分科普,很差的科普。
評分所以人工智能還是處在第一階段:分類;離第二階段的簡單推理與第三階段的反推還差的很遠。資本也逐漸意識到瞭真相瞭(或者圈錢結束),不斷投喂的結果會造成我們總會想往第二階段、第三階段邁進,這應該也是為什麼頭條之類的公司為什麼那麼四處擴充版圖的原因之一吧,路沒有盡頭,但是技術的發展缺無法滿足人類不斷的階升需求。如果我們無法繼續上升,熵的約束便會減少,因為缺乏持續的更高級的能量來源,於是,嘣,危機,蕭條,混亂,停滯便會到來~~~
評分人工智能這些年比較火,引起爭議也比較大,有認為發展比較迅速的,也有認為隻是算法或者統計學上的運用,沒有大的突破,不過我是外行,這本書看起來沒那麼難,沒有寫的太過專業,看完之後大概對於目前的人工智能發展有個初步的認識。
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