人工智能
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机器学习实战(美)劳伦斯·莫罗尼(Laurence Moroney)本书主要包括两部分。第1部分(第1章-第11章)讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分(第12章-第20章)将引导你了解如何将模型置于 Android 和 iOS 上的用户手中、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景。
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深度学习与信号处理郭业才 著本书分析研究了深度学习相关的网络模型,以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案例,为读者提供应用深度学习网络解决具体问题的思路和方法。本书适合人工智能、计算机、自动化、电子与通信、大数据科学等相关学科专业的科学研究人员和工程技术人员阅读,也可作为相关专业博士、硕士研究生的参考书。
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类脑计算危辉 著《类脑计算》从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论,与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来,设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能,以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型,并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型,一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案,另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于结构的学习模型、不同于经典图灵机模型的新计算架构开拓了思路。
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人工智能缔造师[美] 马丁·福特 著,朱小虎,李梓玮 译本书是未来学家 Martin Ford 围绕通用人工智能及其影响相关话题,与全球23位人工智能领域具有独特地位的哲学家、科学家、教育家、工程师和企业家的访谈合集。这些人中包含当代科技深刻思想者牛津大学教授 Nick Bostrom 和加州大学伯克利分校教授 Stuart Russell,图灵奖得主 Judea Pearl、深度学习领域三巨头 Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun,以及在围棋领域一举突破人类一流棋手水平的 AlphaGo 之父 Demis Hassabis,长期进行认知科学与人工智能交叉研究的麻省理工学院教授 Joshua Tenenbaum。也有一些国内熟知的科学家如斯坦福大学教授 Fei-Fei Li 和 Andrew Ng,等等。作为人工智能领域的缔造者,他们用自己的行动推进了这个领域的发展。这些人在影响着人工智能前进的脚步。每个被访者都有深刻的思考,从不同的视角看待人工智能的未来发展,他们既充满激情,又常忧心忡忡,各自对未来发展的预测差异极大。书中充满了各种各样的见解、观点和预测,以及常常是尖锐的冲突。传达的意思很清楚:人工智能是一个广阔的领域。未来创新的性质、创新的速度以及创新的具体应用都笼罩在深深的不确定性之中。这种冲突也正是本书值得阅读的关键因素。人类总是会有对未来的期待和担忧,如何更好地利用技术是摆在我们面前的那道难题,大师们给出他们的答案和建议,你可以学习和体会到一些之前几乎从未有过的视角和推理。
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协同进化[美] 爱德华·阿什福德·李 著数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱,经济发展、社会关系、政治结构、流行文化,无不如此。机器一无论是狭义上的硬件装置和设备,还是广义上的软件、算法和人工智能一已经渗透到了人类社会的每一个角落,正在影响着我们每一个人。今天,人与机器的关系不仅愈加紧密,而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超过人。这使一系列问题亟须被认真审视:人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗?人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下?失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样,将对人类形成存在性威胁,甚至将人类推向灭亡?理查德·道金斯曾有一句名言:“鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。”人与机器之间的关系是否也会如此微妙?在《协同进化:人类与机器融合的未来》中,借鉴达尔文进化论的思想,作者爱德华·阿什福德·李从生物学、计算机、人工智能、哲学等多个领域的理论和研究出发,提出机器与生命在很多方面都存在相似之处,因此在探索人机关系时可以将机器视作一种“生命”。两者间并不是简单的创造与被创造、主宰与被主宰的关系,而是更像两种不断进化、相互影响和塑造的生命间的共生关系。作者认为,随着人机关系越来越紧密,两者正在从互利共生走向任何一方都离不开另一方的专性共生。
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企业数字员工建设指南梁一纲,王珮瑶 著《企业数字员工建设指南——机器人流程自动化(RPA)实践》基于两位作者的从业经验详细系统地介绍了机器人流程自动化的概念、发展历程、行业状况、与其他技术的集成、经典的行业应用案例、企业内部推广与建设 RPA 的方法、RPA 平台的技术架构、RPA 项目的生命周期、作者的实施经验和实战案例分享。全书共 3 篇 10 章,每章通过实战案例并辅以图文的形式给予说明。 本书内容翔实,涵盖了机器人流程自动化的方方面面,概念清晰、逻辑性强,阐述时由浅入深、循序渐进。本书中的实例大部分来自两位作者多年的工作和开发实践经验,希望读者在 RPA 实践中能够扬长避短,把更多的数字员工带入各行各业。 本书作为一本科普书,主要面向 RPA 爱好者、从业者、计划在企业内部构建数字员工的管理者以及本科及以上在校师生等。
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神经机器翻译熊德意,李良友,张檬 著机器翻译是计算机科学与语言学交叉形成的最早的研究方向,是自然语言处理技术的重要发源地。本书聚焦新一代机器翻译技术——神经机器翻译,系统梳理和介绍神经机器翻译的核心方法和前沿研究课题。全书分为基础篇、原理篇、实践篇和进阶篇,覆盖神经机器翻译的基础知识、经典框架、原理技术、实践方法与技巧,以及无监督神经机器翻译、多语言神经机器翻译、语音与视觉多模态机器翻译等前沿研究方向。全书理论与实践相结合,基础与前沿相交映。除此之外,本书的一个特色是在每一章均附有一篇短评,针对相应章节的主题,介绍和评论神经机器翻译技术背后的历史、故事、思想、哲学、争议和规范等。短评与全书内容相交错,使读者对神经机器翻译技术不仅知其然,而且知其所以然。本书适合高等院校计算机专业高年级本科生,以及人工智能、自然语言处理方向的研究生阅读,也可供机器翻译研究者、实践者、使用者,以及机器翻译行业的管理者、人工翻译研究人员等对机器翻译技术感兴趣的读者参考。
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机器学习[美] 马克·E.芬纳 著,江红,余青松,余靖 译本书将帮助读者掌握开发有效学习系统所需的流程、模式和策略,通过简单的故事、图片和Python示例来向读者传达机器学习的基本思想。即使读者是一名初学者,只要具备一些Python编程基础,不管大学数学水平如何,都能轻松阅读本书并有所收获。
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深度学习框架PyTorch王博 著本书从多维数组Tensor开始,循序渐进地介绍PyTorch各方面的基础知识,并结合深度学习中的经典应用,带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目,包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了PyTorch的几个高级扩展,包括向量化计算、分布式加速以及CUDA扩展。本书既适合深度学习的初学者及第一次接触PyTorch的研究人员阅读,也适合有一定PyTorch使用经验的用户阅读,帮助他们建立对PyTorch的基本认识,提高使用PyTorch框架解决实际问题的能力。
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新基建下人工智能的未来刁生富 等本书着重探讨新基建背景下我国人工智能的发展及其基础建设。全书包括基础、应用和实践三篇,共9章。基础篇分析了新基建的背景、概念、短板,以及人工智能的发展与挑战等,尤其是分析了人工智能与新基建内在的关系;应用篇分析了人工智能在产业融合及在医疗、教育、能源、城市建设、社区建设等领域的驱动作用;实践篇探讨了人工智能的数据建设、软硬件建设、技术研发、产品研制和人才培育等。推进人工智能新基建,对加快人工智能技术创新、全面提升其与产业融合和为社会赋能的可持续发展能力具有重大价值,这也是本书重点关注的内容。