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傳播的進(jìn)化:人工智能將如何重塑人類(lèi)的交流
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人工智能作為一個(gè)嶄新的交流對(duì)象正在逐漸進(jìn)入人類(lèi)的日常生活。伴隨著人工智能的崛起,隨之而來(lái)的是對(duì)傳播模型的革新。人工智能的獨(dú)特性所帶來(lái)的對(duì)人際交流默認(rèn)假設(shè)的沖擊很有可能會(huì)引發(fā)對(duì)交流觀點(diǎn)的顛覆。人—人工智能交流對(duì)時(shí)間維度的改變,對(duì)交流對(duì)象可控性的放大,以及對(duì)信息的無(wú)意識(shí)無(wú)批判等,這些都會(huì)如同大壩上打開(kāi)的細(xì)微小孔,最終引來(lái)整個(gè)大壩的決堤,進(jìn)而如河流改道一樣,將人類(lèi)的交流引上不同的道路。幾千年來(lái),人類(lèi)傳播的歷史一直在提供語(yǔ)言失敗的證據(jù);通過(guò)語(yǔ)言,我們很難實(shí)現(xiàn)思想的無(wú)障礙交流。在這次人工智能革命中,我們能否跨越語(yǔ)言的局限,直達(dá)交流的最終目標(biāo)——有效的思想交換?本書(shū)將對(duì)這一問(wèn)題展開(kāi)全面深入的討論。本書(shū)首先從媒體技術(shù)發(fā)展的角度探討人工智能這個(gè)正在崛起的交流對(duì)象所代表的趨勢(shì)。繼而第二章從使用的角度,逐一討論人機(jī)傳播的交流模式、倫理、一致性、人性、人格、擬人化等方面的特點(diǎn),以及這一交流區(qū)別于人際傳播之處。第三章將討論人—人工智能交流的效應(yīng),包括陪伴效應(yīng)、自我映射效應(yīng)等。第四章將在上述討論的基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)作出展望。

牟怡 ·人工智能 ·8.7萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow 2和Keras(原書(shū)第2版)
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本書(shū)簡(jiǎn)潔地介紹了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù),專(zhuān)門(mén)為軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計(jì)。第1章逐步介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點(diǎn)介紹回歸。第4章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像處理中的應(yīng)用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級(jí)應(yīng)用。第6章重點(diǎn)介紹生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴(kuò)展。第9章介紹自動(dòng)編碼器。第10章深入研究無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。第11章重點(diǎn)介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的TensorFlow的基礎(chǔ)知識(shí)。第14章討論了云環(huán)境以及如何利用它來(lái)訓(xùn)練和部署模型。第15章討論了深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)。第16章介紹TPU。本書(shū)內(nèi)容豐富,易于理解,示例具有代表性,是學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的絕佳指南。

(意)安東尼奧·古利 (印)阿米塔·卡普爾 (美)蘇吉特·帕爾 ·人工智能 ·17.9萬(wàn)字

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