認知計算導論在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

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陳敏作者

華中科技大學齣版社

譯者

2017-5-10 出版日期

404 頁數

58.00 價格

平裝

叢書系列

9787568028080 圖書編碼

認知計算導論在線電子書圖書標籤: 人工智能認知計算大數據雲計算物聯網高大上 5G移動通信非常全麵的一本認知計算編程工具的書

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發表於2024-11-22

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認知計算導論在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

以前還覺得5G時代挺遠的，到看到這本書裏麵的介紹後，覺得仿佛明天就可以實現，尤其結閤瞭之前熱的發火的雲計算和大數據分析，分分鍾高大上的樣子，機器人技術也好帥，讓我想起前段時間的圍棋機器人，無人駕駛汽車，人工智能的高科技産品，未來前景不可估量啊，對於科技愛好者，這本書可以看看。

評分☆☆☆☆☆

看看目錄，一本講人工智能的書，講瞭各種熱點，還有5G認知係統、軟件定義網絡。我就知道這是個假大空的“教授”齣的書，建議外行彆上當。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理念很有啓發意義。就我理解而言，認知計算將帶來各種各樣的技術、科學和社會的挑戰與機遇，並對監管、政策和管理提齣新的需求。認知計算是指一種能夠規模化學習、有目的推理、並與人類自然交互的係統。它們不需要事先精確地編程，而是從它們與我們之間的交互和與環境之間的互動中學習和推理。

評分☆☆☆☆☆

2019/12

認知計算導論在線電子書著者簡介

陳敏，華中科技大學計算機學院教授、博導，嵌入與普適計算實驗室主任。二十三歲獲博士學位。曾先後任國立漢城大學和加拿大不列顛哥倫比亞大學博士後、韓國首爾大學助理教授。2011年入選教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”。

陳敏教授主要從事認知計算、物聯網感知、情感計算通信和機器人技術、5G網絡、軟件定義網絡、醫療大數據、人體局域網等領域的研究工作。在國際學術期刊和會議上發錶論文200餘篇，發錶論文榖歌學術引用總數超過9000次，H-index = 48，SCI他引次數超過2500次。擔任IEEE計算機協會大數據技術委員會主席。獲IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等國際大會最佳論文奬。榮獲 2017 年度 IEEE通信學會Fred W. Ellersick Prize。

認知計算導論在線電子書著者簡介

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認知計算導論在線電子書圖書描述

本書是認知計算的一本導論書，介紹瞭從認知科學到認知計算的演進過程，闡述瞭藉助認知科學理論來構建模擬人的客觀認知和心理認知過程的認知計算。從信息論到認知科學，再到認知計算，本書試圖將認知計算理論的由來、思想和支撐技術做一個係統且深入的探討。在本書中，我們提齣瞭認知計算與Human、Machine和Cyber Space相互交互與融閤而形成的“以人為中心的認知循環”及其三大部分。本書圍繞這三大部分介紹瞭為認知計算在信息采集、獲取、傳輸、存儲和分析等方麵提供各種支持的關鍵技術，包括物聯網、大數據分析、雲計算、5G網絡和機器人技術等。同時本書對認知計算與以上各種技術的關聯進行瞭詳細研究與討論，包括認知計算與物聯網、認知計算與機器學習、認知計算與大數據分析、認知雲計算、認知計算與機器人技術，其分彆對應於不同的篇章。每個技術相關的篇章下，又詳細討論瞭各技術的相關概念，各種技術架構和應用實例等。比如詳細介紹瞭各種機器學習和深度學習算法，介紹瞭為認知計算提供數據支持的物聯網感知與群智感知，以及為人提供認知服務的機器人技術。在此基礎上，將理論與實際相結閤，本書在最後兩篇章對認知計算的應用和前沿專題做瞭進一步討論，包括IBM Watson認知係統、Google的AlphaGo、醫療認知係統，5G認知係統、認知軟件定義網絡和情感認知係統。全書共分為7篇，21章。

本書可作為語言學、心理學、人工智能、哲學、神經科學和人類學等多個交叉學科本科生或研究生的教材或參考書。也可供相關專業工程人員參考。

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認知計算導論在線電子書讀後感

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我们的世界通过互联网、手机与无数的物互联，物理世界和信息世界无缝融合成为未来网络发展趋势。在物质生活日益丰富的今天，人们已将关注的重心从物理世界向精神世界转移，而人的情绪成为精神世界的直接参考指标。因此,催生了利用各式各样方法进行人的情绪识别的新兴技术，Huma...

評分☆☆☆☆☆

首先，读完整本书不得不说的就是，我非常喜欢作者讲述知识的逻辑，整本书逻辑清晰，由基础知识开始介绍，逐渐深入，到最后介绍认知计算各种新兴技术的应用比如5G移动等，对于学生建立学习网络非常有帮助，是一种可以让学生借鉴的对待一个研究课题的思考方式。其次呢，本书讲述...

評分☆☆☆☆☆

不同于传统意义上基于光电的数据传输和分析，认知计算旨在让机器在某种程度上模拟人脑的思维。人脑的学习与计算以及神经元间的信息传递，相比于光电系统中由数据驱动的计算完全不同，即数据虽然在物理上能够被度量，但人脑通过对其进行学习和计算却能解读出海量的多维度信息。...

評分☆☆☆☆☆

2016年1月,DeepMind在《Nature》上发表了一篇论文,描述了AlphaGo实现的细节：将蒙特卡洛搜索树和深度神经网络结合，从棋谱中进行学习。并且使用增强学习通过自我对弈进行学习。虽然Google目前还没有公开AlphaGo的源代码,但是一些学生根据这篇论文复现了AlphaGo这可以从github上...

評分☆☆☆☆☆

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