带你入局 ChatGPT(套装共11册)电子书

总目录

深度学习

推荐序 面对科技拐点，我们的判断与选择

中文版序 人工智能会放大认知能力

前言 深度学习与智能的本质

第一部分 智能的新构想

要事年表

01 机器学习的崛起

02 人工智能的重生

03 神经网络的黎明

04 大脑式的计算

05 洞察视觉系统

第二部分 深度学习的演进

要事年表

06 语音识别的突破

07 霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机

08 反向传播算法

09 卷积学习

10 奖励学习

11 火爆的NIPS

第三部分 人类，智能与未来

要事年表

12 智能时代

13 算法驱动

14 芯片崛起

15 信息科学

16 生命与意识

17 进化的力量

18 深度智能

附录一 致谢

附录二 词汇表

科学之路：人、机器与未来

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

图灵传：智能时代的拓荒者

序言

第一章 现代计算机之父

第二章 通用图灵机

第三章 杰出的数学家

第四章 恩尼格玛密码机

第五章 与U型潜艇的战争

第六章 破译金枪鱼密码机

第七章 巨人机，黛丽拉，胜利

第八章 自动计算引擎

第九章 曼彻斯特的“电子大脑”

第十章 人工智能，人工生命

第十一章 模仿游戏

第十二章 结局

附录 简化版图灵机

注释

译者后记

刷新：重新发现商业与未来

序1

序2

序3

01 从海得拉巴到雷德蒙德

马克思、梵文学者以及板球英雄与我的童年

02 领导力的刷新

透过微软“视窗”去看“云”

03 新使命、新动力

重新发现微软的灵魂

04 文化复兴

从“无所不知”到“无所不学”

05 是敌是友？

建立伙伴关系，以备不时之需

06 超越云端

三大变革：混合现实、人工智能和量子计算

07 信任等式

数字时代永恒的价值观：隐私、安全和言论自由

08 人与机器的未来

设计符合伦理的人工智能

09 实现人人获益的经济增长

公司在国际社会扮演的角色

后记

致谢

关于作者

参考资料与延伸阅读

01 从海得拉巴到雷德蒙德

02 领导力的刷新

03 新使命、新动力

04 文化复兴

05 是敌是友？

06 超越云端

07 信任等式

08 人与机器的未来

09 实现人人获益的经济增长

深度学习革命

推荐序 一场影响深远的秘密竞拍

前言 杰夫·辛顿：无法坐下的人

第一部分 一种新型的机器：感知机

01 感知机：最早的神经网络之一

02 辛顿与人工智能的第一次寒冬

03 连接主义的圈子

04 微软的尝试与谷歌的新突破

05 证据：从谷歌大脑到AlexNet

06 DeepMind的野心与谷歌的收购

第二部分 谁拥有智能

07 人才争夺战：Facebook vs谷歌

08 炒作

09 反炒作

10 神经网络的爆发：AlphaGo的胜利

11 神经网络的扩张：新药研发技术

12 梦想之地：微软的深度学习

第三部分 动荡

13 欺骗：GAN与“深度造假”

14 谷歌的傲慢

15 神经网络的偏见

16 武器化

17 Facebook的无能

第四部分 被低估的人类

18 一场马库斯与杨立昆的辩论

19 自动化：OpenAI的拣货机器人

20 信仰

21 未知因素

致谢

时间线

参与者

注释

智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革

自序

序一 百度大脑作序

序二 AI时代的曙光

01 简史：互联网风云背后的人工智能生长

人工智能的黎明

百炼成钢

“智能”已换代

Internet的大会师

巨头群起逐鹿

超强大脑汇聚

技术要做人类生命的延伸

数据大道

人工智能既不是神话也不是笑话

非如此不可

未来已来：焦虑与梦想

02 人工智能的历史使命：让人类知道更多，做到更多，体验更多

陆氏猜想

下一个浪潮

衡量人工智能的现实标准

人工智能+世界

中国的优势与我们的责任

企业挑战：如何落地

需要什么样的宏观环境

智能社会的文化和长期管理

人工智能技术目前的发展状态

03 在大数据与深度学习中蝶化的人工智能

在历史的重复中变化

数据书写生活史

大数据——万物皆数

人类的数据镜像

突破：机器学习与人工智能

计算机神经网络生长与深度学习

深“度”往事

搜索引擎：人工智能的命运细线

04 中国大脑计划：自下而上的超级工程

人机世界迫切需要新的大脑

第一棒：百度大脑

百度大脑的听与说

百度大脑的好视力

时代召唤中国大脑

中国大脑，中国气派

05 中国智造与文明升级

从勤劳革命到智能革命

三次技术浪潮冲击下的第一制造大国

昔日制造大国：人为物役

只有新工业自动化才能契合人类多样性

走向物联网与精细化生产

呼唤智能政府与智能社会

06 冲入AI无人区：无人驾驶之路

在崎岖的道路上前行

曙光就在前方

老牌车企“车到山前”

智能企业的边缘突进

苦练无人车的内功与外功

“老司机”驶向何方

07 AI带来的普惠曙光

机构来了“新实习生”

人工智能让起点更公平

个人钱包的智能守夜人

数据挖掘：智能投资的钥匙

智能金融的三层境界

08 每个企业都需要一位首席人工智能官

谁来突破产品升级的瓶颈

历史经验：首席电力官的辉煌时代

迎接智能原力

从CTO到CAO：引领企业升级之人

首席人工智能官做什么

没有智能官的企业将被看作旧企业

首席人工智能官的修养

09 技术奇点——人工智能的自我挑战

如何跨越数据的“马尔萨斯陷阱”

“思维”倒逼“生理”革命——硬件基础设施创新

神经网络进化哲学

10 遇见智能时代的你

智能时代的衣食住行

别输在人工智能起跑线上

工作着是美丽的，智能时代更是如此

生命之歌，人工智能如何再造医疗

11 美丽新世界 严肃新问题

数字鸿沟

人类还能做些什么

工具理性之问

机器人的无用之用

二十三条军规

现实的法律问题

数字权力的重新分配

新世代 新未来

后记

AR效果展示说明

AI思维：从数据中创造价值的炼金术

推荐序 “AI思维”——人工智能的落地指南

前言

第一章 AI思维是时代机遇

大赚1 000亿美元的秘密

寻找你的“阿尔法”

AI思维的核心价值

第二章 AI思维的底层逻辑

模型的泛化能力

方差和偏差的权衡

相关性和因果性

数据的规律性

第三章 AI炼金术：数据产生价值

从数据到价值的历程

AI如何做出决策

业务优化方法

会思考的人工智能

AI炼金术的应用生态

第四章 人人都能理解AI

AI的分类和聚类

AI感知图像和语音

AI理解自然语言

AI理解商业数据

AI理解消费数据

AI理解社交数据

第五章 数字化赋能

行业数字化是大势所趋

工业赋能：数字化的物理世界

零售赋能：智能产品定位和营销

第六章 企业级AI中台

美好而混乱：AI治理的困境

以生产目标为核心，提升智能制造水平

以消费者为核心，赋能智慧新零售

第七章 AI实战的故事

零售业AI实战

工业AI实战

金融业AI实战

第八章 AI的挑战与对策

AI模型的挑战

AI的伦理和法律挑战

AI落地的人为因素

后记

参考文献

失序——机器人时代与全球大变革

引言

第一部分 历史大变革，大动乱，反拨及解决

1 我们以前也遇到过：第一次大变革

2 第二次大变革：从物质到思想

第二部分 全球机器人化变革

3 数字技术驱动全球机器人化变革

4 远程移民与全球机器人化变革

5 白领工作自动化与全球机器人化变革

6 全球机器人化变革引发大动乱

7 新反拨与新保护主义

8 全球机器人化变革的解决方案：一个更人性化、更本土化的未来

9 未来不接受预约：为新工作做好准备

结语

工具，还是武器？

推荐序一 直面当今科技行业最紧迫的争议性问题

推荐序二 天下之器，驭之以道

序言 云：全世界的文件柜

第一章 监听项目：三小时起爆的引信

第二章 科技与公众安全：“我宁愿失败，也不说谎”

第三章 隐私：最基本的权利

第四章 网络安全：唤醒沉睡世界的闹铃

第五章 保护民主：“共和制，如果你们能守住它”

第六章 社交媒体：使我们陷入分裂的自由

第七章 数字外交：科技的地缘政治

第八章 消费者隐私：“枪口将会调转”

第九章 农村宽带：21世纪的电力

第十章 人才鸿沟：科技发展的人本因素

第十一章 人工智能与伦理：不要问计算机能做什么，要问它们该做什么

第十二章 人工智能与人脸识别：是否应该像保护手机一样保护我们的面部

第十三章 人工智能与劳动力：马失业的那一天

第十四章 中国和美国：两极化的科技世界

第十五章 构建民主化的未来：时代召唤一场数据开放的变革

第十六章 结论：管理已经超乎人类的科技

致谢

智能时代的九大生存法则

前言

第一部分 机器

1. 一位“次乐观主义者”的诞生

2. 无惧机器人的工作

3. 机器如何真正取代我们

4. 算法管理者

5. 小心无聊的机器人

第二部分 法则

法则1 成为意外的、社会化的和稀缺的人

法则2 抵抗机器漂移

法则3 降级你的设备

法则4 留下手印

法则5 不要成为端点

法则6 像对待一群黑猩猩一样对待人工智能

法则7 创建大网络和小网络

法则8 学习机器时代的人文学科

法则9 支持反抗者

附录 制订一份面向未来的计划

协同进化：人类与机器融合的未来

推荐与赞誉

推荐序

前言

第1章 半个大脑

第2章 “生命”的意义

第3章 计算机无用？

第4章 有话直说

第5章 负反馈

第6章 解释难以解释之物

第7章 错了

第8章 我是数字化的吗？

第9章 智能

第10章 责任

第11章 起因

第12章 交互

第13章 病状

第14章 协同进化

致谢

参考文献