机器学习vs复杂系统

本书从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习和深度学习算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。*终，我们上升到自然界解决复杂性*有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。本书既适合具有高中以上数学知识的一般读者，作为他们了解人工智能和复杂系统领域的科普读物；也适合已经在人工智能领域工作的专业人士，使他们从工程视角之外的更大视角去看待这一领域，获得新的启发。
【推荐语】
这是一本有关人工智能、机器学习、深度学习、复杂系统的科普读物，让人从不同的视角看这些注定会深刻影响未来的不同学科，获得新的启发。不得不说，这本书有烧脑，但确实会让人一看再看。
【作者】
许铁， 法国巴黎高师物理硕士 ，以色列理工大学（以色列85%科技创业人才的摇篮, 计算机科学享誉全球）计算神经科学博士，混沌巡洋舰公共号创始人，巡洋舰科技有限公司创始人, 曾在香港浸会大学非线性科学中心工作一年。