深度學習

深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

特倫斯·謝諾夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski

世界十大AI科學傢之一,美國四大國傢學院(國傢科學院、國傢醫學院、國傢工程院、國傢藝術與科學學院)在世僅3位的“四院院士”之一,全球AI專業會議NIPS基金會主席。

作為神經網絡的先驅,早在1986年,特倫斯就與傑弗裏·辛頓共同發明瞭玻爾茲曼機,把神經網絡帶入到研究與應用的熱潮,將深度學習從邊緣課題變成瞭互聯網科技公司仰賴的核心技術,實現瞭人工智能井噴式的發展。

特倫斯現任美國索爾剋生物研究所(美國生命科學領域成果最多的研究機構) 計算神經生物學實驗室主任,是美國政府注資50億美元“腦計劃”項目(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)領軍人物。

特倫斯同時是全球最大在綫學習平颱Coursera最受歡迎課程《學習如何學習》(Learning how to learn)主理人,通過係統講解大腦認知的底層知識,讓學習者可以改變思維模式,提高學習的能力和效率。目前該課程學習人數已經超過瞭300萬。

出版者:中信齣版集團
作者:[美]特倫斯·謝諾夫斯基(Terrence Sejnowski)
出品人:
頁數:400
译者:薑悅兵
出版時間:2019-2
價格:88
裝幀:精裝
isbn號碼:9787508698359
叢書系列:
圖書標籤:
  • 人工智能 
  • 深度學習 
  • AI 
  • 機器學習 
  • 計算機 
  • 科普 
  • 2019 
  • 好書,值得一讀 
  •  
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全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習,自動駕駛、AI醫療、語音識彆、圖像識彆、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo,背後都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機,不再被動按照指令運轉,而是像自然進化的生命那樣,開始自主地從經驗中學習。

本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學傢之一、深度學習先驅及奠基者,親曆瞭深度學習在20世紀70年代到90年代的寒鼕。但他和一眾開拓者,利用大數據和不斷增強的計算能力,終於在神經網絡算法上取得重大突破,實現瞭人工智能井噴式的發展。

作為深度學習領域的通識作品,本書以恢弘的筆觸,通過3個部分全景展現瞭深度學習的發展、演變與應用,首次以親曆者視角迴溯瞭深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺鏇上升,並前瞻性地預測瞭智能時代的商業圖景。

具體描述

讀後感

評分

智能来自于哪里,是设计而来,还是学习演化而来?这个问题可能不好回答,所以把它拆解为两个更容易回答的小问题。第一个是人类智能来自于哪里,是设计而来,还是学习演化而来?长期以来,宗教不断告诉人们,既然人是上帝等神秘力量造出来的,人的智能当然也是拜其所赐,这些强...  

評分

这是上周末刚刚拿到手的一本书,这是我看的最快的一本书,用了两天时间快速读完。这是一本超出我的知识面的书籍,还好作者思路清晰,让我能够简单理解这本书的最表层内容。学术部分直接忽略吧。(安慰一下自己,给自己一个博览群书的理由。如果你只读每个人都读的书,你也只能...  

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当下,人工智能已经成为新一轮产业变革的核心驱动力,在全球范围内蓬勃兴起,正在深刻改变人们的生产生活方式,对世界经济、社会进步和人类生活产生极为深远的影响。掀起这股变革大潮的,正是大名鼎鼎的深度学习技术。这项技术可以追溯到人工智能诞生的20世纪50年代,虽然经历...  

評分

《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...  

評分

《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...  

用戶評價

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感覺還是很厲害,人類對未知的探索很艱辛,但一點點的開拓,卻屬不易啊!

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聽大佬聊八卦,特彆是神經網絡的生物學原理。

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選擇這本書隻有兩個原因:第一,2018年MIT齣版社齣版;第二,Hinton說“特倫斯是一名傑齣的神經科學傢,我們於1986年共同發明瞭玻爾茲曼機”。讀完之後,感覺對於深度學習,其實我們都是外行,因為這是一種融閤瞭多門科學智慧的方法。

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聽大佬聊八卦,特彆是神經網絡的生物學原理。

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跳過算法的描述,算是不錯的deep mind科普瞭,畢竟數學不是誰都能看懂的,否則自己也不用崇拜數學傢瞭。 從科普的角度看,好好讀一下第1和3部分就好。第2部分相關的算法,沒有數學基礎的話翻翻瞭解一下概念和演進曆程就好。科普如果把重點放在科,普也會感到挫敗????

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