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智能革命:迎接人工智能時代的社會、經(jīng)濟與文化變革
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人類歷史上的歷次技術革命,都帶來了人類感知和認知能力的不斷提升,從而使人類知道更多,做到更多,體驗更多。以此為標準,李彥宏在本書中將人工智能定義為堪比任何一次技術革命的偉大變革,并且明確提出,在技術與人的關系上,智能革命不同于前幾次技術革命,不是人去適應機器,而是機器主動來學習和適應人類,并同人類一起學習和創(chuàng)新這個世界。大數(shù)據(jù)是智能社會運轉(zhuǎn)的根本動力和燃料。以百度為代表的搜索引擎公司,由于對數(shù)據(jù)資源的獲取和使用類似深度學習的商業(yè)模式,也與大數(shù)據(jù)—深度學習—提取模式—創(chuàng)造用戶價值這一研發(fā)文化相匹配,使其天然具備了人工智能的基因。本書從硬件集群、計算能力、大數(shù)據(jù)資源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本標準,并且從制造業(yè)升級、金融革新、無人駕駛、管理革命、智能生活等多個維度,描繪即將到來的智能社會,反思人類即將面臨的種種挑戰(zhàn)。“人工智能”正式寫入2017年政府工作報告,折射出未來人工智能產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展與轉(zhuǎn)型中的重要性。本書內(nèi)容涵蓋了人工智能發(fā)展的主要領域,刻畫了人工智能未來發(fā)展的場景和商業(yè)模式,對我國各行各業(yè)應對智能化轉(zhuǎn)型提供了很好的指引和借鑒。

李彥宏 ·人工智能 ·16.3萬字

機器學習實踐指南:案例應用解析
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《機器學習實踐指南:案例應用解析》是機器學習及數(shù)據(jù)分析領域不可多得的一本著作,也是為數(shù)不多的既有大量實踐應用案例又包含算法理論剖析的著作,作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數(shù)學學科的特點,力求理論聯(lián)系實際,始終以算法應用為主線,由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎篇、統(tǒng)計分析實戰(zhàn)篇和機器學習實戰(zhàn)篇。準備篇介紹了機器學習的發(fā)展及應用前景以及常用科學計算平臺,主要包括統(tǒng)計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎篇先對數(shù)學基礎及其在機器學習領域的應用進行講述,同時推薦配套學習的數(shù)學書籍,然后運用實例說明計算平臺的使用,以python和r為實現(xiàn)語言,重點講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等,告訴讀者如何使用計算平臺完成工程應用。最后,通過大量統(tǒng)計分析和機器學習案例提供實踐指南,首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎,然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡、統(tǒng)計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機器學習愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

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