情感是人类特有的一种思维方式,如果机器具备了情感,是不是就可以取代人类? 在《情感机器(人类思维与人工智能的未来)(精)/机器人与人工智能书系》中,人工智能之父马文·明斯基有力地论证了:情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西,而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质,为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力,乃至自我观念的情感机器的路线图。
本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读,也可作为高校教材使用。
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
零基础读者应如何快速入门机器学习?数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理?这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手,通过前3章的介绍,帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识;然后,通过第4-第13章的介绍,逐步讲解机器学习常见算法的相关知识,帮助读者快速入门机器学习;最后,通过第14章的综合实践,帮助读者回顾本书内容,进一步巩固所学知识。 《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习,也适合作为相关专业的学生入门机器学习的参考用书。
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
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起,逐步深入算法、机器学习、深度学习,并配合项目案例,重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理,及其在机器学习中的应用。本书分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、
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”?
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
《啊哈!算法揭秘》围绕程序设计典型算法,精心编织了一个场景,让读者通过本书学会优先搜索、深度优先搜索、迭代加深、并行算法、二分搜索等算法背后的原理,字符串、数组、栈和队列等基本计算机科学概念,学习如何
《智能推荐系统开发实战》基于Python 3.7编写,全书围绕推荐模型的开发实践,为读者重点展示了各种不同类型的推荐模型开发过程及其在多种业务场景下的应用。全书分为4篇,第1篇包含推荐系统的前世今生及
人工智能承载了人类之梦与科学之梦。回望两千多年来人类对人工智能的追梦之旅,各种幻想、思辨、探索、曲折构成了一幅令人惊叹的历史画卷。人工智能的起点在哪里?曾经历过哪些艰辛的尝试?人工智能背后的科学机理是