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機器學習:軟件工程方法與實現
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本書視角獨特,將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中,重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1)機器學習的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發(TDD)方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境,以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2)機器學習全生命周期:書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路,以項目需求為起點,歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實踐。同時,聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3)提出機器學習是一門實驗學科:書中有大量的工業實踐代碼,例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等,對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化)等主題,而重在展現機器學習的實際應用,以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面,本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗。

張春強 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

大話機器智能:一書看透AI的底層運行邏輯
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本書以有趣的案例和深入淺出的語言,直擊AI的底層運行邏輯與核心原理,勾勒人工智能的全貌,以便讀者掌握AI技術要點,打通AI的各種技術壁壘,厘清不易察覺的“認知錯誤”,從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章,邏輯上分為三部分。第1~3章是人工智能的基礎理論,通過生動、有趣的講解,讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用:如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”,給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4~7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力,詳細介紹大數據是如何處理的,如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律,以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8~9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等,并展望人工智能的未來,包括:人工智能會搶走人類的工作嗎?機器人會統治人類嗎?通用人工智能會出現嗎?未來到底會變成什么樣子?

徐晟 ·人工智能 ·20.8萬字

腦機革命

當你凝望夜空時,你是否曾望向繁星背后的虛空:“宇宙的邊界在哪里?時空的本質究竟是什么?幽暗的深空中此刻是否也有一雙眼睛正在凝視著你?”當你凝視鏡中的自己時,你是否曾望向雙眼背后的大腦:“我”到底是誰?寄居在這副皮囊之中的靈魂是否真的存在?當肉體衰亡,“我的靈魂”是將隨之消散還是化為飄蕩于宇宙之中的一股電波?下載知識、移植記憶、意念互通與大腦聯結這些科幻電影中的場景能否成為現實?人腦被稱為“內在的宇宙”,從宇宙大爆炸到人類大腦的形成,150億年間,人類大腦成為宇宙中平常卻偉大的奇跡。如今,腦機接口技術正在蓬勃發展??茖W家已經開始攀登腦機接口的金字塔,逐級“改造”人類,實現人類的全新進化。本書便是向讀者介紹腦機接口這一新興技術的科普著作。從對大腦的重新認識,到神經科學顛覆傳統的發現,再到腦機接口領域正在發生的前瞻探索和令人振奮的突破,作者對這項技術自誕生至今的演進歷程以及它對未來的影響進行了生動的展示,讓人在感嘆“腦機融合”創造的驚人變化的同時,更為腦科學的飛速發展以及人類大腦浩如煙海的未解之謎而神往。

(巴西)米格爾·尼科萊利斯 ·人工智能 ·23.2萬字

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