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学术生涯x励志人生x硬核科普 ★人工智能行业大佬重磅作品 “卷积网络之父”,2018年度图灵奖得主,Facebook首席人工智能专家,纽约大学教授、纽约大学数据科学中心的创始主任作品。 ★国内外各界人士好评如潮 特伦斯•谢诺夫斯基(美国四院院士)、贾扬清(阿里巴巴集团副总裁)、韦青(微软中国首席技术官)、吴甘沙(驭势科技董事长、CEO)吴军(计算机科学家)张宏江(智源研究院理事长)、黄铁军(北京大学数字媒体研究所主任)、杨强(国际人工智能学会IJCAI理事长)、马毅(加州大学伯克利分校教授)、郭毅可(欧洲科学院院士)、稚晖君(本名彭志辉,华为天才少年 AI工程师 科技博主)诚挚推荐

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作       者:[法]杨立昆

出  版  社:中信出版集团股份有限公司

出版时间:2021-09-01

字       数:20.5万

所属分类: 经管/励志 > 管理 > 战略管理

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 “图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献,杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。 杨立昆的科学之路,谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学,而不是文凭,他用自己的经历,证明了通过激烈的考试竞争名校不是科学成功的窄门。他广泛阅读,为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行,做自己感兴趣的事情,即便那件事在短时间里不被人看好。在人工神经网络研究的低谷期,他寂寞地坚持,终于取得了举世瞩目的成就。 人工智能正在颠覆人类社会,未来机器能思考吗?杨立昆的这部著作,讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上的时刻发生的故事。<br/>【推荐语】<br/>学术生涯x励志人生x硬核科普 ★人工智能行业大佬重磅作品 “卷积网络之父”,2018年度图灵奖得主,Facebook首席人工智能专家,纽约大学教授、纽约大学数据科学中心的创始主任作品。 ★国内外各界人士好评如潮 特伦斯•谢诺夫斯基(美国四院院士)、贾扬清(阿里巴巴集团副总裁)、韦青(微软中国首席技术官)、吴甘沙(驭势科技董事长、CEO)吴军(计算机科学家)张宏江(智源研究院理事长)、黄铁军(北京大学数字媒体研究所主任)、杨强(国际人工智能学会IJCAI理事长)、马毅(加州大学伯克利分校教授)、郭毅可(欧洲科学院院士)、稚晖君(本名彭志辉,华为天才少年 AI工程师 科技博主)诚挚推荐 ★人人都能读,超燃超励志的学术传记 不走寻常路,特立独行,执着做自己,终成深度学习发明人之一,辟人工智能新领域。激励无数同样普通的人们,《科学之路》堪称人人都能读的励志经典 ★站在巨人的肩上,看未来人工智能发展大趋势 机器学习大潮来临,人类是否会被替代? 人工智能将会对社会和产业结构带来什么改变? 你,将要如何应对?  <br/>【作者】<br/>杨立昆是法国人,名字原文为Yann Le Cun,姓氏为Le Cun,因在美国常被误缩写为Y.L.Cun,于是把LeCun合写在一起。中文译名原为扬•勒丘恩,华人AI圈一直亲切地称他为“杨乐康”,他本人听闻后,干脆自己给自己取了中文名字——杨立昆。 他被誉为 “卷积神经网络之父”,2019年3月,因在人工智能深度学习方面的贡献获得2018年度图灵奖。此外,他还获得了2014年IEEE神经网络先锋奖(Neural Network Pioneer Award)、2015 年 IEEE PAMI 杰出研究奖和2016 年 Lovie 终身成就奖。 他为卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)和图像识别领域做出了重要贡献,以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过190多份论文,研发了很多关于深度学习的项目,并且拥有14项相关的美国专利。研究领域包括人工智能、机器学习、机器感知、移动机器人学和计算神经学。<br/>
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本书赞誉

人工智能的崛起时刻

所有努力都是为了提升概率

在无人区创新

从科学思考到科学思维

以批判性思维持续学习

杨立昆的科学之路

让历史告诉未来

探求未知的科学精神

中文版自序 科研的魅力

前言 我的科学之路

第一章 人工智能呼啸而来

1 人工智能无处不在

2 人工智能艺术家

3 索菲亚:类人生物还是虚张声势

4 飞速迭代的人工智能

5 让机器学会学习

6 技术混搭

7 我们应该如何定义人工智能

8 人工智能的未来

9 算法的广阔天空

第二章 人工智能和我的学术生涯

1 永恒的追求:让机器拥有智能

2 传统智能难以复制

3 人类与人工智能的“战争”

4 神经流派的崛起

5 遭遇寒冬

6 狂热的疯子

7 被兴趣激发的人

8 卓有成效的阅读

9 我的偶像

10 “你认识一个叫杨立昆的人吗?”

11 梯度反向传播的运用

12 神圣之地

13 贝尔实验室的岁月

14 职业与信念

15 深度学习的阴谋

16 卷积网络的春天

第三章 机器的初级训练

1 从海兔得到的启发

2 监督学习

3 随机近似

4 数学家的题外话

5 伽利略和比萨斜塔

6 图像识别

7 感知器的创新

8 25像素的网格

9 区分字母C和D

10 泛化原理

11 感知器的局限性

12 特征提取器

第四章 机器学习的方法

1 成本函数

2 找到谷底

3 实践中的梯度下降

4 随机梯度

5 多个谷底的困扰

6 机器学习的原理

7 模型的选择

8 奶牛和三名科学家

9 奥卡姆剃刀原理

10 机器训练方案

11 最佳折中方案

12 人类的教训

第五章 完成更复杂的任务

1 贡献度分配

2 连续神经元

3 我的分层学习机

4 赛跑

5 数学的美妙之处

6 多层结构的益处

7 打破异议

8 多层网络的魅力

第六章 人工智能的支柱

1 2012年的重磅炸弹

2 视觉系统的信息处理

3 有远见的东京科学家

4 科学界方法之争

5 卷积网络全貌

第七章 深度学习的应用

1 图像辨识

2 内容嵌入和相似度测量

3 语音识别

4 语音克隆

5 语言的理解和翻译

6 智能预测

7 人工智能与科学

8 自动驾驶汽车

9 大型应用程序的架构:虚拟助手

10 医学影像与医学

11 从传统搜索算法到强化学习

第八章 我在脸书的岁月

1 与脸书结缘

2 脸书的人工智能研究实验室

3 科学的突破与产品的开发

4 用技术实现信息过滤

5 技术、平台与媒体

6 对带标签数据的渴求

7 图灵奖与我的新身份

第九章 前景与挑战

1 探究智能和学习的基础

2 机器学习的局限性

3 强化学习的局限性

4 有待开发的学习新范式

5 有限的预测能力

6 人是如何学习的

7 如何训练预测系统

8 多重预测和潜在变量

9 赋予机器预测能力

10 系统智能接近人类智能任重而道远

11 集成电路创新的爆炸式增长

12 人工智能的未来

第十章 隐忧与未来

1 人工智能将改变社会和经济

2 人工智能创新的生态系统

3 谁将从革命中受益

4 军事失控的风险

5 危险警报:人工智能的滥用

6 如何解释人工智能

7 理解人类智能

8 大脑只是一部机器吗

9 所有模型都是错的

10 担忧的声音

11 人工智能并不万能

12 大脑的学习机制

13 机器能否产生意识

14 语言在思维中的作用

15 机器会有情感吗

16 机器人想要获得权力吗

17 价值观的统一

18 新的疆界

19 智力科学

结语

术语表

致谢

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