会员
新智元：机器+人类=超智能时代
更新时间：2019-01-04 14:21:50 最新章节：新智元人工智能智库名单及部分专家简介
书籍简介
谷歌AlphaGO战胜李世石，标志着机器智能向人类智能的领地又迈进了伟大的一步。而“互联网”向“智能”时代的跃迁，也昭示新智能时代即将到来。2016年，恰逢人工智能诞生60周年，本书是人工智能技术和产业狂飙突进的见证，为读者打开人工智能世界的一扇大门，不仅可以一窥百度大脑、讯飞超脑、中国大脑计划究竟，更可以著名人工智能研究院院长等顶级专家大咖的技术解密作为对智能产业未来趋势的参照。近百位学界、商界、技术界、产业界的专家，从机器人、机器人学习、智能汽车、智能医疗、认知科学、高性能计算和“AI”投资等不同视角，对人工智能和机器人产业进行评析。人类未来在AI时代将何去何从，超智能时代将引发社会更多思考。
上架时间：2016-03-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
杨静
同类热门书
最新上架
- 会员本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快计算机9.9万字
- 会员本书共14章，主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。计算机18万字
- 会员本书内容从技能线和工具线展开介绍。其中，技能线介绍了虚拟数字人的技术原理、商业价值、创建工具等基础内容，以及AI文案、AI绘画、虚拟数字人及其直播、AI视频博主、AI带货主播、AI培训讲师等实操案例。工具线介绍了ChatGPT、StableDiffusion、腾讯智影、剪映等工具的使用方法，并通过实例介绍了使用这些工具制作数字人的技巧。计算机7.1万字
- 会员本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专计算机11万字
同类书籍最近更新
- 会员本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展开讨论。书中的观点在今天依然频繁成为学术讨论的焦点，并为人工智能12.3万字
- 会员本书以有趣的案例和深入浅出的语言，直击AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要点，打通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。本书共9章，逻辑上分为三部分。第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路如何基于数据人工智能20.8万字
- 会员《科学的极致：漫谈人工智能》将全面介绍人工智能的发展历史、探究过程以及在各个领域的应用，以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。集智俱乐部是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体，倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。这些令人崇敬的、充满激情与梦想的集智俱乐部成员将带你了解图灵机模型、冯·诺依曼计算机体人工智能18.3万字
- 会员本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle人工智能0字
- 会员本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络，该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面，受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述，依次包括：现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这人工智能14.8万字