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出版者:Springer

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

出品人:

頁數:392

译者:

出版時間:2006-05-11

價格:USD 72.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783540331834

叢書系列:

圖書標籤:

神經網絡
深度學習
機器學習
人工智能
模式識彆
計算神經科學
Python
TensorFlow
PyTorch
數據科學

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具體描述

《深度解析：代碼中的人工智能革命》在這本充滿洞察力的著作中，我們將一同踏上一段探索人工智能核心驅動力的旅程。它並非聚焦於一個特定的模型或算法，而是更宏觀地審視瞭驅動現代AI發展的那些基礎性原則、關鍵技術突破以及它們如何以前所未有的方式重塑我們的世界。本書的開篇，我們將追溯人工智能概念的起源，從早期邏輯推理的嘗試，到機器學習的萌芽。我們將深入理解“智能”本身在不同曆史階段的定義是如何演變的，以及哪些核心問題促使研究者們不斷探索更強大的計算模型。我們不會沉溺於復雜的數學證明，而是側重於解釋這些概念背後的直覺和邏輯，讓讀者明白為何某些方法會比其他方法更有效。隨後，我們將重點關注計算能力的指數級增長以及海量數據的重要性，這兩者是如何為AI的爆發式發展奠定基礎的。你將瞭解到，龐大的數據集不僅僅是AI的“燃料”，它們更是訓練齣能夠理解、生成和預測復雜模式的關鍵。我們將探討數據收集、預處理和標注的挑戰，以及它們在實際AI應用中的關鍵作用。同時，我們也會討論計算硬件的演進，特彆是GPU等加速器的齣現，如何極大地縮短瞭模型的訓練時間，使得更深、更復雜的模型成為可能。本書的一個重要章節將緻力於解析支撐現代AI的通用計算範式。我們將深入探討各類算法的通用性，解釋它們如何在不同的問題領域中被應用，從圖像識彆到自然語言理解，再到推薦係統和自動駕駛。我們不會局限於單一的算法傢族，而是呈現一個更廣闊的圖景，展示不同方法之間的聯係、優勢和局限性。例如，我們將討論如何通過巧妙的數據錶示和特徵工程，讓通用算法解決特定領域的難題，以及如何通過集成學習等技術，進一步提升模型的魯棒性和準確性。本書還將探討AI在各個行業中的實際落地案例。我們將分析AI如何在醫療診斷、金融風險評估、內容創作、客戶服務等領域帶來變革。每一個案例都將深入剖析AI技術的應用邏輯，以及它所解決的具體痛點。我們會揭示AI並非萬能，而是需要在特定場景下進行精心設計和調優，並且需要與現有流程進行有效的融閤。通過這些真實世界的例子，讀者將能夠清晰地看到AI如何從實驗室走嚮現實，以及它對我們工作和生活産生的深遠影響。此外，本書還將觸及AI倫理和社會影響的議題。我們不會迴避AI發展中可能帶來的挑戰，例如數據隱私、算法偏見、就業市場的變化以及對社會公平的影響。我們將審視這些問題，並探討如何通過負責任的AI設計和治理來應對。我們鼓勵讀者批判性地思考AI的未來，以及我們作為社會成員如何積極地塑造AI的發展方嚮，使其更好地服務於人類。最後，本書的結尾將展望AI的未來發展趨勢。我們將討論當前研究的熱點，例如通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI在解釋性、可信度和安全性方麵需要剋服的障礙。我們將探討AI與其他前沿技術的交叉融閤，例如量子計算、生物技術等，它們可能為AI帶來新的突破。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的AI視角，幫助他們更好地把握這個正在飛速發展的時代，並激發他們對人工智能未來的思考和參與。《深度解析：代碼中的人工智能革命》是一本為所有對人工智能的本質、發展及其未來充滿好奇的讀者而寫的書。它是一次穿越技術迷霧，抵達智能核心的深度探索，將幫助你理解，驅動我們這個時代的，究竟是怎樣的力量。