近些年,当人们谈论人工智能时,总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而,这就是真的智能吗?
本书的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战
安德里亚斯·穆勒、莎拉·吉多著的《Python机器学习基础教程》是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中 常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的 方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。 本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。
人类躯体死亡,思维是否有可能继续存在,从而实现思维不朽?思维克隆人、网络人等虚拟人将如何颠覆人类对“我”的定义? 利用思维克隆技术,我们能否重新构建所爱之人的记忆、行为方式以及人格特征?思维克隆人和其生物学原型有着怎样的区别?未来,我们该如何界定思维克隆人的社会地位和法律地位? 毫无疑问,思维克隆人的出现将会对传统人类社会产生深刻的哲学影响、社会影响、法律影响以及伦理影响,人类传统社会将被颠覆。那么,作为人类的我们该如何解决这些问题?如何“给思维克隆人一个说法”?
本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果;也从科普的角度,尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员,还是这个领域的专业研究人员,或是信息科学和计算机科学的爱好者们,都能从本书中得到启发。
本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员,采用原理结合实战的方式,介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章, ~3章, 介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识;第4~8章,介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战;第9~10章,介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战,并提供了不同深度学习模型的部署示例代码。
周志明著的《智慧的疆界(从图灵机到人工智能)》是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,由《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成,它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章,逻辑上分为4个部分: 部分以智慧创造智慧( ~2章):阐述了在人工智能学科创立之前,图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线,介绍了图灵机、图灵测试,以及图
本书全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践,以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分,共28章,理论部分介绍了人工智能