图书介绍
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- （美）特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski）著 著
- 出版社： 北京：中信出版社
- ISBN：9787508698359
- 出版时间：2019
- 标注页数：378页
- 文件大小：39MB
- 文件页数：399页
- 主题词：机器学习
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图书目录
第一部分 智能的新构想9
推荐序 面对科技拐点，我们的判断与选择9
中文版序 人工智能会放大认知能力13
前言 深度学习与智能的本质15
01机器学习的崛起4
汽车新生态：无人驾驶将全面走入人们生活5
自然语言翻译：从语言到句子的飞跃9
语音识别：实时跨文化交流不再遥远12
AI医疗：医学诊断将更加准确13
金融科技：利用数据和算法获取最佳回报17
深度法律：效率的提高与费用的降低19
德州扑克：当机器智能学会了虚张声势19
AIphaGo奇迹：神经科学与人工智能的协同20
弗林效应：深度学习让人类更加智能26
新教育体系：每个人都需要终身学习28
正面影响：新兴技术不是生存威胁30
回到未来：当人类智能遇到人工智能32
02人工智能的重生34
看似简单的视觉识别34
计算机视觉的进步36
早期人工智能发展缓慢38
从神经网络到人工智能41
03神经网络的黎明46
深度学习的起点48
从样本中学习50
3.1感知器52
利用感知器区分性别54
被低估的神经网络56
04大脑式的计算59
网络模型能够模仿智能行为60
神经网络先驱者63
乔治·布尔与机器学习66
利用神经科学理解大脑67
大脑如何处理问题70
计算机科学的兴起73
05洞察视觉系统75
人眼是如何看到东西的77
大脑皮层中的视觉80
突触的可塑性82
通过阴影脑补立体全貌84
视觉区域的层级结构88
认知神经科学的诞生91
第二部分 深度学习的演进98
06语音识别的突破98
在嘈杂中找到你的声音99
6.1独立分量分析是如何工作的102
将独立分量分析应用于大脑104
什么在操控我们的言行107
07霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机109
约翰·霍普菲尔德的伟大之处110
内容可寻址存储器113
局部最小值与全局最小值115
7.1霍普菲尔德网络116
玻尔兹曼机117
赫布理论120
7.2玻尔兹曼机121
学习识别镜像对称123
学习识别手写数字126
无监督学习和皮层发育128
08反向传播算法131
算法的优化133
8.1误差反向传播134
语音合成的突破135
神经网络的重生142
理解真正的深度学习143
神经网络的局限性148
09卷积学习153
机器学习的稳步发展154
卷积网络的渐进式改进157
当深度学习遇到视觉层级结构160
有工作记忆的神经网络161
生成式对抗网络163
应对现实社会的复杂性168
10奖励学习171
机器如何学会下棋172
10.1时间差分学习176
大脑的奖励机制179
用“感知一行动”框架提高绩效182
学习如何翱翔185
学习如何歌唱187
人工智能的可塑性189
更多需要被解决的问题190
11火爆的NIPS192
为什么NIPS如此受欢迎193
谁拥有最多数据，谁就是赢家197
为未来做准备200
第三部分 人类，智能与未来206
12智能时代206
21世纪的生活208
未来的身份认证209
社交机器人的崛起210
机器已经会识别人类面部表情217
新技术改变教育方式221
成为更好的学习者225
训练你的大脑231
智能商业233
13算法驱动237
用算法把复杂问题简单化238
理解、分析复杂系统239
13.1细胞自动机241
大脑的逻辑深度243
尝试所有可能的策略244
14芯片崛起248
神经形态芯片249
视网膜芯片250
神经形态工程255
14.1动态视觉传感器的工作原理258
摩尔定律的终结262
15信息科学264
用字节丈量世界265
用数学思维解决通信难题266
预测是如何产生的270
深度理解大脑272
大脑的操作系统275
生物学与计算科学276
15.1电子计算机的操作系统277
人工智能能拥有媲美人类大脑的操作系统278
16生命与意识280
视觉意识281
视觉感知的过程282
视觉感知的时机286
视觉感知的部位288
视觉搜索的机理289
创造意识比理解意识更容易291
17进化的力量293
大自然比我们聪明294
认知科学的兴起297
不能把语言问题只留给语言学家300
难预测的行为规律303
神经网络的寒冬305
从深度学习到通用人工智能310
18深度智能312
遗传密码312
每个物种都有智能315
进化的起源317
人类终将解决智能难题318
附录一 致谢321
附录二 词汇表329
附录三 注释333