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作者是深度学习领域的领军人物，本书可以算是作者写的人工智能简史，涉及到作者参与的一些项目，作者跟许多业内知名科学家都有学术交往。 书中涉及到一些人工智能算法的基本原理，没学过高数、没有编程基础的读者恐怕是比较难看懂的。不过看不懂可以跳过去，至少一些学术发展的...  

作者是深度学习领域的领军人物，本书可以算是作者写的人工智能简史，涉及到作者参与的一些项目，作者跟许多业内知名科学家都有学术交往。 书中涉及到一些人工智能算法的基本原理，没学过高数、没有编程基础的读者恐怕是比较难看懂的。不过看不懂可以跳过去，至少一些学术发展的...  

看到王勇老师的朋友圈的推荐买了这本书，在人工智能深度学习领域炽热的今天读这本书倒比较应景，约汉森顿，杨卫坤和约书亚获得了2018年的图灵奖，为深度学习在人工领域的高潮添加了一颗明珠。作为和约汉森顿交流合作颇多的作者而言，出这本书颇合时宜。 去年读了一本人工智能诸...  

《深度学习》是AI传奇人物特伦斯的一本准回忆录。特伦斯和Hinton一起发明了玻尔兹曼机，帮助神经网络社区走出1980年代的寒冬。他又是NIPS的主席。作为行业顶级会议，NIPS对AI的发展方向有着举足轻重的影响。因此，我们能从这本书中看到AI的真实发展历程。 从技术方面，这本书对...  

作者是深度学习领域的领军人物，本书可以算是作者写的人工智能简史，涉及到作者参与的一些项目，作者跟许多业内知名科学家都有学术交往。 书中涉及到一些人工智能算法的基本原理，没学过高数、没有编程基础的读者恐怕是比较难看懂的。不过看不懂可以跳过去，至少一些学术发展的...  

我一直对人工智能的“黑魔法”感到好奇，尤其是那些能够“看懂”图像、“听懂”语言的深度学习模型。在朋友的推荐下，我翻开了这本书。刚开始，我以为会遇到很多难以理解的专业术语和复杂的数学公式，但这本书出乎我的意料。它用一种非常生动形象的方式，将抽象的概念变得具象化。比如，在解释“注意力机制”的时候，作者用了“人看书时会重点关注某些词句”来比喻，让我瞬间理解了它的作用。书中对计算机视觉和自然语言处理领域的最新进展都有介绍，并且配有大量的图例，让我这个“视觉动物”非常受用。我最喜欢的部分是关于“深度学习的伦理问题”的探讨，这本书并没有回避这些敏感话题，而是深入分析了深度学习可能带来的偏见、隐私泄露等问题，并提出了一些思考方向。这让我觉得这本书不仅仅是传授技术，更是在引导读者进行更深入的思考。

我是一名有一定机器学习基础的研究生，正在尝试将深度学习技术应用到我的研究项目中。在寻找合适的深度学习资料时，我被这本书的“实践导向”宣传所吸引。很多深度学习的书籍都过于侧重理论推导，虽然理论很重要，但对于我这种需要快速解决实际问题的人来说，缺乏实操指导。这本书在这方面做得相当不错，它在讲解算法原理的同时，会穿插大量的代码示例和具体的应用场景分析。我尤其欣赏它在介绍“循环神经网络”时，不仅仅是讲了它的结构和优势，还给出了一个语言建模的完整案例，从数据预处理到模型训练，再到结果评估，每一个环节都讲解得很细致。当我按照书中的代码一步步实践时，真的能感受到理论知识的落地。而且，书中还强调了模型调优和防止过拟合的技巧，这对我正在进行的实验非常关键。这本书的实操性极强，让我感觉自己不再是孤军奋战，而是有一个经验丰富的“导师”在指导我。

这本书的封面设计很吸引人，深邃的蓝色背景搭配抽象的神经网络图，一下就抓住了我的目光。我是一个对人工智能领域一直充满好奇的人，但又苦于没有一个系统入门的途径，市面上的书要么太理论，要么太浅显，很难找到一个平衡点。拿到这本书的时候，我抱着试试看的心态，希望它能给我一个清晰的路线图。书的印刷质量很好，纸张的触感也很舒服，翻开第一页，排版清晰，字体大小适中，读起来很舒服。我特别喜欢它在讲解一些基础概念时，会用很多生动的比喻和图示，这对于我这种初学者来说，真的太友好了。比如，在解释“神经网络”的时候，作者不是直接抛出一堆公式，而是用“人脑神经元连接”来类比，让我一下子就明白了它的基本工作原理。还有在介绍“卷积神经网络”时，书中给出的图像识别例子，让我觉得这项技术离我们的生活并不遥远。整体而言，这本书给我的第一印象是非常扎实和易懂，让我对后续的学习充满了期待。

坦白说，我并不是一个技术背景特别强的人，我是一名数据分析师，之前主要接触的是一些统计建模和传统机器学习方法。随着深度学习的崛起，我感到一种前所未有的压力，也渴望能够跟上时代的步伐。朋友推荐了这本书，说它“老少皆宜”，我半信半疑地拿了过来。出乎意料的是，这本书确实做到了。它没有一开始就用复杂的数学公式吓唬我，而是从“为什么需要深度学习”这个更宏观的角度切入，让我理解了它在解决某些复杂问题上的优势。在讲解“反向传播算法”时，作者用了“误差传递”的比喻，并且用图示一步步分解了计算过程，我竟然也看懂了！更重要的是，书中还穿插了一些关于深度学习在不同行业应用的案例，比如在金融领域的欺诈检测，在医疗领域的影像诊断，这些都让我觉得深度学习离我的工作领域并不遥远，也激发了我去思考如何在我的工作中应用这些技术。这本书为我打开了一扇新的大门。

作为一名在深度学习领域摸爬滚打多年的开发者，我一直都在寻找能够帮助我深化理解和拓宽视野的书籍。很多市面上关于深度学习的书，要么停留在基础概念的介绍，要么过于晦涩难懂，难以找到兼顾深度和广度的佳作。这本书让我眼前一亮。它在对经典深度学习模型进行深入剖析的同时，还对一些前沿的研究方向进行了探讨，例如生成对抗网络（GANs）和强化学习的最新进展。书中对模型架构的讲解非常精辟，能够迅速抓住核心思想。我特别喜欢它对不同模型优缺点的对比分析，这有助于我根据具体任务选择最合适的模型。此外，书中还讨论了模型的可解释性、鲁棒性以及部署等实际工程问题，这对于将模型真正应用到生产环境中至关重要。这本书的深度和广度都达到了一个很高的水平，让我受益匪浅，也为我未来的研究方向提供了新的启示。

神经网络的生物学原理啃起来太费劲了，人脑真是大自然最神奇的产物。意识就是运行在大脑操作系统上的应用程序，储存我们一生积累的大量经验，并塑造我们的行为。“如果我们能够弄清楚大脑的操作系统是如何工作的，就可以基于相同的一般原则来组织大数据。”！？！

跳过算法的描述，算是不错的deep mind科普了，毕竟数学不是谁都能看懂的，否则自己也不用崇拜数学家了。 从科普的角度看，好好读一下第1和3部分就好。第2部分相关的算法，没有数学基础的话翻翻了解一下概念和演进历程就好。科普如果把重点放在科，普也会感到挫败????

读不下去，把复杂的事情讲得更凌乱

本来是当科普读物看的，但是科普程度一般，还充斥着作者无限的个人经历，与本文核心并无关心，纯属凑数

翻了翻，不值这个价