人工智能简史
约翰·马尔科夫更新时间:2019-03-27 14:24:38
最新章节:译者后记开会员,本书8折购 >
人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗?未来的机器人是否真的会像电影《Her》《机械姬》中那样具备高超的人类智慧,进而取代人类?奇点来临时,人类将何去何从?在《人工智能简史》一书中,人工智能时代的科技预言家、普利策奖得主约翰·马尔科夫将带领我们寻找答案。约翰·马尔科夫在他的重磅新作《人工智能简史》一书里,从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程,直击了工业机器人、救援机器人、无人驾驶汽车、语音助手Siri等前沿领域,进而深入探讨了人工智能(AI)与智能增强(IA)的密切关系,而马尔科夫也会剖析“人与机器谁将拥有未来”这一机器时代的核心伦理问题。《人工智能简史》是国内首套集权威、重磅、系统、实用于一体的“机器人与人工智能”书系之一!是迄今为止非常完整又具可读性的人工智能史著作。约翰·马尔科夫重新定位了人与机器的关系,是目前关于机器人与人工智能领域内非常具有力度的深思之作。
译者:郭雪
上架时间:2017-11-01 00:00:00
出版社:浙江人民出版社
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
约翰·马尔科夫
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
文心一言:人人都能上手的AI工具
本书作为文心一言的学习指南,全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法,力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式,让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章,首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景;随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容,以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例;接着介绍了文心一言的插件,以及文心一言App的功能和使用技巧;最计算机10.7万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
情感计算
在人工智能的研究中,既包括对于人类理性思维的模拟,还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域,但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本,该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息,因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史,凝聚成了多项研究任务和计算机23.3万字 - 会员
大语言模型:原理、应用与优化
这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深入探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智计算机12.1万字 - 会员
AI辅助编程实战
本书深入探讨了AI(人工智能)如何革新软件开发领域,从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现,为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章,第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起;第2章深入技术细节,解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理;第3章讨论了提示工程的重要性,以及如何与AI工具进行有效沟通;第4章和第5章通过GitHubCopilot和其他AI编程工具的案例,展示计算机11万字 - 会员
解构ChatGPT
ChatGPT的诞生与迭代,昭示着AIGC领域向前迈出了重要一步,以更为拟人的人工智能提高了人机对话效率和自然程度,可能彻底改变人类与计算机的交互方式。因此,大众对于ChatGPT类产品的认识和学习将对自身成长与社会进步大有裨益。为帮助读者快速了解ChatGPT,本书避免使用过多的专业术语和复杂的数学推导过程,而是采用生动的示例和精致的图表,重点围绕ChatGPT的技术变迁、应用变革与挑战变局,图计算机14.4万字 - 会员
机器学习教程(微课视频版)
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字 - 会员
ChatGPT漫谈
本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术,以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分,其中第1章为第1部分,第2章为第2部分,第3章和第4章为第3部分。首先,详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式,同时也揭示了在人工智能生成内容(AIGC)领域下,图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势;接下来,对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析,包括大规模模计算机10.8万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字