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深度学习: 智能时代的核心驱动力量

2022-05-19 0人点赞 0条评论
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本书概况

深度学习: 智能时代的核心驱动力量

本书简介

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。

本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者,利用大数据和不断增强的计算能力,终于在神经网络算法上取得重大突破,实现了人工智能井喷式的发展。

作为深度学习领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用,首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

作者

特伦斯·谢诺夫斯基, Terrence (Terry) Sejnowski,世界十大AI科学家之一,美国四大国家学院(国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院)在世仅3位的“四院院士”之一,全球AI专业会议NIPS基金会主席。

作为神经网络的先驱,早在1986年,特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机,把神经网络带入到研究与应用的热潮,将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术,实现了人工智能井喷式的发展。

特伦斯现任美国索尔克生物研究所(美国生命科学领域成果最多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任,是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)领军人物。

特伦斯同时是全球最大在线学习平台Coursera最受欢迎课程《学习如何学习》(Learning how to learn)主理人,通过系统讲解大脑认知的底层知识,让学习者可以改变思维模式,提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。

译者

姜悦兵

目录

✦ 推荐序 面对科技拐点,我们的判断与选择
✦ 中文版序 人工智能会放大认知能力
✦ 前言 深度学习与智能的本质

第一部分 智能的新构想

01 机器学习的崛起
✦ 汽车新生态:无人驾驶将全面走入人们生活
✦ 自然语言翻译:从语言到句子的飞跃
✦ 语音识别:实时跨文化交流不再遥远
✦ AI医疗:医学诊断将更加准确
✦ 金融科技:利用数据和算法获取最佳回报
✦ 深度法律:效率的提高与费用的降低
✦ 德州扑克:当机器智能学会了虚张声势
✦ AlphaGo奇迹:神经科学与人工智能的协同
✦ 弗林效应:深度学习让人类更加智能
✦ 新教育体系:每个人都需要终身学习
✦ 正面影响:新兴技术不是生存威胁
✦ 回到未来:当人类智能遇到人工智能
02 人工智能的重生
✦ 看似简单的视觉识别
✦ 计算机视觉的进步
✦ 早期人工智能发展缓慢
✦ 从神经网络到人工智能
03 神经网络的黎明
✦ 深度学习的起点
✦ 从样本中学习
✦ 利用感知器区分性别
✦ 被低估的神经网络
04 大脑式的计算
✦ 网络模型能够模仿智能行为
✦ 神经网络先驱者
✦ 乔治·布尔与机器学习
✦ 利用神经科学理解大脑
✦ 大脑如何处理问题
✦ 计算机科学的兴起
05 洞察视觉系统
✦ 人眼是如何看到东西的
✦ 大脑皮层中的视觉
✦ 突触的可塑性
✦ 通过阴影脑补立体全貌
✦ 视觉区域的层级结构
✦ 认知神经科学的诞生

第二部分 深度学习的演进

06 语音识别的突破
✦ 在嘈杂中找到你的声音
✦ 将独立分量分析应用于大脑
✦ 什么在操控我们的言行
07 霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机
✦ 约翰·霍普菲尔德的伟大之处
✦ 内容可寻址存储器
✦ 局部最小值与全局最小值
✦ 玻尔兹曼机
✦ 赫布理论
✦ 学习识别镜像对称
✦ 学习识别手写数字
✦ 无监督学习和皮层发育
08 反向传播算法
✦ 算法的优化
✦ 语音合成的突破
✦ 神经网络的重生
✦ 理解真正的深度学习
✦ 神经网络的局限性
09 卷积学习
✦ 机器学习的稳步发展
✦ 卷积网络的渐进式改进
✦ 当深度学习遇到视觉层级结构
✦ 有工作记忆的神经网络
✦ 生成式对抗网络
✦ 应对现实社会的复杂性
10 奖励学习
✦ 机器如何学会下棋
✦ 大脑的奖励机制
✦ 用“感知—行动”框架提高绩效
✦ 学习如何翱翔
✦ 学习如何歌唱
✦ 人工智能的可塑性
✦ 更多需要被解决的问题
11 火爆的NIPS
✦ 为什么NIPS如此受欢迎
✦ 谁拥有最多数据,谁就是赢家
✦ 为未来做准备

第三部分 人类,智能与未来

12 智能时代
✦ 21世纪的生活
✦ 未来的身份认证
✦ 社交机器人的崛起
✦ 机器已经会识别人类面部表情
✦ 新技术改变教育方式
✦ 成为更好的学习者
✦ 训练你的大脑
✦ 智能商业
13 算法驱动
✦ 用算法把复杂问题简单化
✦ 理解、分析复杂系统
✦ 大脑的逻辑深度
✦ 尝试所有可能的策略
14 芯片崛起
✦ 神经形态芯片
✦ 视网膜芯片
✦ 神经形态工程
✦ 摩尔定律的终结
15 信息科学
✦ 用字节丈量世界
✦ 用数学思维解决通信难题
✦ 预测是如何产生的
✦ 深度理解大脑
✦ 大脑的操作系统
✦ 生物学与计算科学
✦ 人工智能能拥有媲美人类大脑的操作系统
16 生命与意识
✦ 视觉意识
✦ 视觉感知的过程
✦ 视觉感知的时机
✦ 视觉感知的部位
✦ 视觉搜索的机理
✦ 创造意识比理解意识更容易
17 进化的力量
✦ 大自然比我们聪明
✦ 认知科学的兴起
✦ 不能把语言问题只留给语言学家
✦ 难预测的行为规律
✦ 神经网络的寒冬
✦ 从深度学习到通用人工智能
18 深度智能
✦ 遗传密码
✦ 每个物种都有智能
✦ 进化的起源
✦ 人类终将解决智能难题
附录一 致谢
✦ 附录二 词汇表

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最后更新:2022-05-19
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