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机器学习vs复杂系统电子书

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作       者:许铁

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2018-07-01

字       数:11.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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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。<br/>【推荐语】<br/>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。<br/>【作者】<br/>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。<br/>
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作者简介

第一部分 复杂性

1 复杂系统

2 用复杂网络看世界经济(阅读难度★)

3 风险管理策略之复杂科学视角

4 从物理角度看复杂

第二部分 机器学习

5 白话机器学习(阅读难度★)

6 浅谈贝叶斯分析

7 简单贝叶斯分类器(阅读难度★)

8 决策树方法(阅读难度★★)

9 感知机:神经网络的基础(阅读难度★★★)

10 降维:应对复杂的通用武器(阅读难度★)

第三部分 神经网络

11 神经网络不神秘

12 CNN的几个关键词(阅读难度★★★)

13 时间序列与RNN

14 会遗忘的神经网络(阅读难度★★★)

15 跟着AlphaGo理解深度强化学习框架(阅读难度★★★)

16 从阿尔法元看强化学习的更广阔潜力

第四部分 宇宙间最复杂的就是我们的大脑

17 深层视觉信息的编码机制(阅读难度★)

18 大脑的自由能假说——兼论认知科学与机器学习(阅读难度★★)

19 大脑中的支持向量机(阅读难度★★★)

20 机器学习是如何巧妙理解我们大脑的工作原理的(阅读难度★★)

21 大脑经济学(阅读难度★)

22 人工智能vs人类智能(阅读难度★★)

第五部分 人工智能应用谈

23 人工智能会取代艺术家的工作吗

24 机器学习预测心理疾病

25 人机协作决策的两种方式

26 小数据机器学习

27 用深度学习玩图像的七重关卡

28 深度学习助力基因科技

29 机器学习对战复杂系统

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