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。
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。郑泽宇、梁博文、顾思宇著的《TensorFlow(实战Google深度学习框架第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了 多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。 本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习
算法已在多大程度上影响我们的生活? 购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择*路线,公司用算法来选择求职者 当机器最终学会如何学习时,将会发生什么? 不同于传统算法,现在悄然主导我们生活的是 能够学习的机器 ,它们通过学习我们琐碎的数据,来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求,就能完成我们想做的事。 什么是终极算法?
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习的大数据平台工程师,对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。
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。
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。
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,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现,同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人,用以入门机器学习领域,建立从理论到实战的知识通道。