如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战?这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术,人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之,或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色,当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上,人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”,人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题,在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。
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本书主要讲解无人驾驶产品管理,让没有人工智能背景的读者在短时间内入门,掌握无人驾驶由开发到落地的精髓。人工智能产品落地是一个漫长而艰辛的过程,需要产品经理针对不同的开发阶段制定适宜的策略,无人车尤为如此。本书也是一本用中国人的视角讲解硅谷人工智能产品的书,书中采用大量硅谷人工智能公司的案例,通过与国内情况的对比,为中国的读者阐释硅谷的产品管理方法。对于有意加入人工智能行业的读者来说,本书不仅提供了实用的职场建议,还为技术人员讲解了硅谷的管理经验,希望能起到抛砖引玉的作用。
本书分为两大部分:部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。从外,录部分的内容也丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨,包括各种神经网络架构、强化学习,以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战,既适合在校学生,又适合有经验的工程师。
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《高光谱遥感图像智能分类与检测》阐述高光谱遥感图像(可以简称为高光谱图像,也可以称为高光谱图像数据或高光谱数据)智能分类与检测的相关方法,主要内容包括高光谱遥感图像成像原理及特点,高光谱图像智能分类相关理论概述,基于机器学习、深度学习的高光谱图像分类,高光谱图像检测相关理论概述,以及高光谱图像特定目标、异常目标检测方法等内容。
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