如何创造可信的AI
(美)盖瑞·马库斯 欧内斯特·戴维斯更新时间:2020-05-27 18:27:28
最新章节:湛卢2开会员,本书8折购 >
关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上,但要得到真正可信的AI,却远比想象的要复杂得多,超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解,而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图,对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家,同时还是心理学和神经科学教授,在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底,并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时,他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性,《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发,阐述了当下AI技术发展的桎梏,对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析,他指出AI真正的问题在于信任,常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示,以通用人工智能为发展目标,给出了未来AI技术的一种发展方向。
译者:龙志勇
上架时间:2020-05-01 00:00:00
出版社:浙江教育出版社
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
如何创造可信的AI最新章节
查看全部(美)盖瑞·马库斯 欧内斯特·戴维斯
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字 - 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
PyTorch深度学习应用实战
《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣。计算机15.2万字 - 会员
当我点击时,算法在想什么?
我们生活在一个由算法构筑的世界:这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻,还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。随着我们对数字技术的依赖日益加深,数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据,试图解码我们的日常行为模式。但是,这些数据驱动的分计算机15.2万字 - 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大模型:技术场景与商业应用
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步,引起了热议,其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型,主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型,对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手,探寻其背后支撑大模型的魅力。首先,本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解,展现了大模型的发展现状和商业化潜力。计算机13.2万字 - 会员
洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战
《洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为3篇:第1篇AIGC的蜕变讲述AIGC的发展历史及其背后的智能;第2篇AIGC的应用讲述AIGC在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具;第3篇AIGC的机遇与挑战讲述AIGC的资本与技术前景,同时提出需要注意的风险。计算机13.9万字 - 会员
深度学习与计算机视觉:项目式教材
本书基于国产自主可控龙芯处理器,系统地介绍计算机视觉领域的基本理论与实践,并结合当前主流的深度学习框架和龙芯平台以项目式教学的形式讲述任务的实施。本书主要包括OpenCV基础功能实战、深度学习框架的部署、计算机视觉技术基础知识、图像分类网络的部署、目标检测网络的部署、图像分割网络的部署、龙芯智能计算平台模型的训练和龙芯智能计算平台的推理部署等内容。通过阅读本书,读者能够了解和掌握深度学习在计算机视计算机10万字
同类书籍最近更新
- 会员
空间智能原理与应用
本书从空间信息处理角度出发,将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合,完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用,不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法,而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术,同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例,具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生人工智能23.8万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容人工智能30.2万字 - 会员
大模型实战:微调、优化与私有化部署
本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI人工智能15.8万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用人工智能8.1万字