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出版者:Springer

作者:Apolloni, Bruno; Marinaro, Maria; Nicosia, Giuseppe

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2006-05-11

价格:USD 72.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540331834

丛书系列:

图书标签:

神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
模式识别
计算神经科学
Python
TensorFlow
PyTorch
数据科学

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具体描述

《深度解析：代码中的人工智能革命》在这本充满洞察力的著作中，我们将一同踏上一段探索人工智能核心驱动力的旅程。它并非聚焦于一个特定的模型或算法，而是更宏观地审视了驱动现代AI发展的那些基础性原则、关键技术突破以及它们如何以前所未有的方式重塑我们的世界。本书的开篇，我们将追溯人工智能概念的起源，从早期逻辑推理的尝试，到机器学习的萌芽。我们将深入理解“智能”本身在不同历史阶段的定义是如何演变的，以及哪些核心问题促使研究者们不断探索更强大的计算模型。我们不会沉溺于复杂的数学证明，而是侧重于解释这些概念背后的直觉和逻辑，让读者明白为何某些方法会比其他方法更有效。随后，我们将重点关注计算能力的指数级增长以及海量数据的重要性，这两者是如何为AI的爆发式发展奠定基础的。你将了解到，庞大的数据集不仅仅是AI的“燃料”，它们更是训练出能够理解、生成和预测复杂模式的关键。我们将探讨数据收集、预处理和标注的挑战，以及它们在实际AI应用中的关键作用。同时，我们也会讨论计算硬件的演进，特别是GPU等加速器的出现，如何极大地缩短了模型的训练时间，使得更深、更复杂的模型成为可能。本书的一个重要章节将致力于解析支撑现代AI的通用计算范式。我们将深入探讨各类算法的通用性，解释它们如何在不同的问题领域中被应用，从图像识别到自然语言理解，再到推荐系统和自动驾驶。我们不会局限于单一的算法家族，而是呈现一个更广阔的图景，展示不同方法之间的联系、优势和局限性。例如，我们将讨论如何通过巧妙的数据表示和特征工程，让通用算法解决特定领域的难题，以及如何通过集成学习等技术，进一步提升模型的鲁棒性和准确性。本书还将探讨AI在各个行业中的实际落地案例。我们将分析AI如何在医疗诊断、金融风险评估、内容创作、客户服务等领域带来变革。每一个案例都将深入剖析AI技术的应用逻辑，以及它所解决的具体痛点。我们会揭示AI并非万能，而是需要在特定场景下进行精心设计和调优，并且需要与现有流程进行有效的融合。通过这些真实世界的例子，读者将能够清晰地看到AI如何从实验室走向现实，以及它对我们工作和生活产生的深远影响。此外，本书还将触及AI伦理和社会影响的议题。我们不会回避AI发展中可能带来的挑战，例如数据隐私、算法偏见、就业市场的变化以及对社会公平的影响。我们将审视这些问题，并探讨如何通过负责任的AI设计和治理来应对。我们鼓励读者批判性地思考AI的未来，以及我们作为社会成员如何积极地塑造AI的发展方向，使其更好地服务于人类。最后，本书的结尾将展望AI的未来发展趋势。我们将讨论当前研究的热点，例如通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI在解释性、可信度和安全性方面需要克服的障碍。我们将探讨AI与其他前沿技术的交叉融合，例如量子计算、生物技术等，它们可能为AI带来新的突破。本书旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的AI视角，帮助他们更好地把握这个正在飞速发展的时代，并激发他们对人工智能未来的思考和参与。《深度解析：代码中的人工智能革命》是一本为所有对人工智能的本质、发展及其未来充满好奇的读者而写的书。它是一次穿越技术迷雾，抵达智能核心的深度探索，将帮助你理解，驱动我们这个时代的，究竟是怎样的力量。