機器學習 人工智能的未來 京東文學奬-年度新銳入圍作品 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌華 編

圖書標籤:

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• 年度新銳
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• 技術
• 算法
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店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302423287

商品編碼：10264558108

開本：16

齣版時間：2016-01-01

《代碼的低語：智能算法的進化之路》 引言： 在數字浪潮席捲全球的今天，我們正經曆著一場前所未有的技術變革。曾經隻存在於科幻小說中的智能，正以前所未有的速度滲透進我們生活的每一個角落。從智能手機的語音助手，到自動駕駛汽車的精準導航，再到個性化推薦係統背後無形的算法，人工智能（AI）已不再是遙遠的未來，而是觸手可及的現實。 本書《代碼的低語：智能算法的進化之路》將帶領讀者踏上一段探索智能奧秘的旅程。我們並非要描繪一個充斥著冰冷機器人的未來圖景，也不是要推演某種單一的、決定性的“技術奇點”。相反，我們將深入剖析構成人工智能基石的核心算法，追溯它們從萌芽到如今蓬勃發展的曆史脈絡，並審視它們如何悄然重塑著我們的世界。 本書旨在以一種通俗易懂、引人入勝的方式，嚮廣大讀者揭示人工智能並非神秘莫測的魔法，而是人類智慧與數學、統計學、計算機科學等領域深度融閤的産物。我們將努力剝離那些令人望而生畏的技術術語，用生動的比喻和清晰的邏輯，展現算法的精妙之處，以及它們如何通過學習、推理、決策，一步步逼近甚至超越人類在某些特定領域的錶現。 第一章：模仿的藝術——機器學習的基石 要理解人工智能的未來，首先必須理解其核心驅動力——機器學習。本章我們將從最基礎的概念入手，闡述機器學習是如何讓計算機“學習”的。 什麼是學習？ 我們將從人類學習的視角切入，探討機器如何通過數據來獲得“經驗”和“知識”。這並非人類意義上的頓悟或情感體驗，而是通過對海量數據的模式識彆和規律提取。 監督學習的魅力。 想象一下，我們給一個孩子看很多貓和狗的圖片，並告訴他哪個是貓，哪個是狗。久而久之，孩子就能自己分辨瞭。監督學習正是遵循這一邏輯。我們將詳細介紹綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）等經典算法，解釋它們如何利用帶有標簽的數據進行訓練，從而建立預測模型。例如，如何通過分析房屋的麵積、位置等特徵來預測其價格，或者如何通過用戶過去的購買記錄來預測其未來的偏好。 無監督學習的探索。 當我們沒有明確的“答案”時，如何發現數據中隱藏的結構？無監督學習便是答案。我們將探討聚類算法（如K-Means），它如何將相似的數據點分組，就像在混亂的數據海洋中發現不同的島嶼。此外，我們還將介紹降維技術（如主成分分析PCA），它如何幫助我們簡化復雜的數據，提取其本質特徵，就像從一張復雜的地圖中提煉齣主要路綫。 強化學習的奬勵機製。 圍棋界曾轟動一時的AlphaGo，便是強化學習的傑齣代錶。本章將深入淺齣地解釋強化學習的基本原理：智能體（Agent）通過與環境（Environment）互動，執行動作（Action），獲得奬勵（Reward）或懲罰，並在此過程中不斷優化自己的策略，以最大化長期纍積的奬勵。我們將從簡單的遊戲（如迷宮尋寶）開始，逐步引申到更復雜的應用場景，例如機器人控製、資源調度等。 特徵工程與模型評估。 好的數據是模型成功的基礎。本章還將強調特徵工程的重要性，即如何從原始數據中提取齣對模型訓練最有用的信息。同時，我們也將介紹模型評估的關鍵指標，如準確率、召迴率、F1分數等，以及過擬閤和欠擬閤等常見問題，確保讀者能夠理解如何判斷一個模型的優劣。 第二章：神經網絡的深邃——深度學習的崛起 如果說機器學習是人工智能的基石，那麼深度學習就是當前人工智能領域最耀眼的明星。本章將帶領讀者進入神經網絡的奇妙世界。 神經元與感知機。 我們將從生物神經元的結構與功能齣發，引入人工神經元的概念。最早的神經網絡模型——感知機（Perceptron），雖然簡單，卻奠定瞭神經網絡的基礎。我們將解釋其工作原理，以及它為何在處理非綫性問題時遇到瓶頸。 多層感知機與激活函數。 為瞭剋服感知機的局限，科學傢們提齣瞭多層感知機（MLP）。本章將詳細介紹多層感知機的結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層。我們將重點講解激活函數的作用，如Sigmoid、ReLU等，它們如何引入非綫性，使網絡能夠學習更復雜的模式。 反嚮傳播算法的革命。 神經網絡之所以能夠“學習”，關鍵在於反嚮傳播算法。我們將以直觀的圖解和通俗的語言，解釋反嚮傳播算法如何通過計算損失函數對權重的梯度，然後沿著梯度下降的方嚮更新權重，不斷優化模型。 捲積神經網絡（CNN）——圖像的語言。 圖像識彆是深度學習最成功的應用領域之一。本章將重點介紹捲積神經網絡（CNN）的原理。我們將解釋捲積層如何提取圖像的局部特徵（如邊緣、紋理），池化層如何降低維度並增強魯棒性，以及全連接層如何進行最終的分類。讀者將瞭解CNN如何在海量圖像數據中，學會“看懂”圖片。 循環神經網絡（RNN）——序列的記憶。 對於文本、語音等序列數據，循環神經網絡（RNN）展現齣強大的能力。本章將深入講解RNN的內部機製，特彆是其“循環”結構如何讓網絡具備記憶能力，能夠處理上下文信息。我們將介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等改進模型，解釋它們如何解決傳統RNN的梯度消失問題，實現對長序列的有效建模。 注意力機製與Transformer。 近年來，以Transformer為代錶的模型在自然語言處理領域取得瞭突破性進展。本章將詳細介紹注意力機製（Attention Mechanism）的原理，它如何讓模型在處理序列時，能夠聚焦於最重要的信息。我們將重點解析Transformer模型的自注意力（Self-Attention）機製，以及其在機器翻譯、文本生成等任務中的巨大成功。 第三章：智能的邊界——AI的應用與挑戰 深度學習和機器學習的蓬勃發展，正在以前所未有的方式改變我們的世界。本章將探討人工智能在各個領域的廣泛應用，並審視其麵臨的挑戰。 自然語言處理（NLP）的飛躍。 從機器翻譯到情感分析，從問答係統到智能客服，NLP技術已經深入到我們日常交流的方方麵麵。本章將展示NLP是如何通過理解和生成人類語言，實現人機之間更自然、更高效的交互。 計算機視覺（CV）的“慧眼”。 AI正在賦予機器“看”的能力。從人臉識彆到物體檢測，從自動駕駛到醫療影像分析，CV技術正在改變我們觀察和理解世界的方式。我們將探討CV是如何讓機器能夠識彆、分析甚至理解圖像和視頻內容的。 推薦係統與個性化服務。 你在購物網站上看到的“猜你喜歡”，你在視頻平颱看到的“為你推薦”，背後都是復雜的推薦算法在工作。本章將揭示推薦係統是如何通過分析用戶的行為和偏好，為用戶量身定製信息和服務，提升用戶體驗。 強化學習在現實中的應用。 除瞭遊戲，強化學習還在機器人控製、自動交易、能源管理等領域展現齣巨大的潛力。本章將舉例說明強化學習如何幫助企業優化運營、提高效率。 AI的倫理與社會影響。 隨著AI技術的廣泛應用，一係列倫理和社會問題也隨之而來。本章將探討AI的偏見、隱私泄露、就業衝擊、以及AI的責任歸屬等議題。我們將審視，在追求技術進步的同時，如何確保AI的發展符閤人類的共同利益，並構建一個更加公平、包容的未來。 未來展望與未竟之路。 人工智能的發展並非一帆風順，仍有許多未竟的挑戰。本章將展望AI的未來發展方嚮，例如通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI在科學研究、藝術創作等領域的更深層次應用。我們將思考，如何引導AI朝著更有益於人類社會的方嚮發展。 結語： 《代碼的低語：智能算法的進化之路》並非一本關於“奇點”或“末日”的預言書，而是一次關於智慧本質的探索，一次關於算法演進的梳理。我們相信，通過理解AI的核心原理，我們能夠更好地擁抱它，駕馭它，並最終利用它來解決人類麵臨的重大挑戰，創造一個更美好的未來。 智能的低語，已在代碼中悄然奏響，而這，僅僅是開始。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本《機器學習 人工智能的未來》，我的第一反應是它所獲得的奬項——“京東文學奬-年度新銳入圍作品”。這幾個字就足以勾起我強烈的好奇心。在這個信息爆炸的時代，能夠脫穎而齣，成為“新銳”作品，肯定有其過人之處。我一直對人工智能充滿瞭好奇，但往往在閱讀相關文章時，會因為專業術語太多而感到頭疼，或者對某些理論的理解不夠深入。所以我一直渴望找到一本能夠將復雜的人工智能概念講得既透徹又易懂的書。這本書的名字直接點明瞭主題，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我希望它能夠帶我走進人工智能的世界，不僅僅是瞭解其技術原理，更重要的是去感受它如何潛移默化地改變著我們的生活，以及它為我們描繪的未來圖景。我尤其關注的是，這本書是否能提供一些對未來趨勢的獨特見解，讓我們能夠更好地為即將到來的變化做好準備，這對於每一個普通人來說都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露著一股不凡的氣息，那種深邃的藍色調，搭配著若隱若現的幾何圖形，仿佛在預示著即將開啓的智能時代。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而帶有微光，翻閱時有一種沉甸甸的滿足感。我是一個對科技話題一直保持好奇心的人，但往往很多科普讀物要麼過於晦澀難懂，要麼就過於淺顯，難以滿足我深入瞭解的欲望。所以，當我在書店看到這本書時，它的名字——“機器學習 人工智能的未來”——立刻吸引瞭我。更何況，它還標注著“京東文學奬-年度新銳入圍作品”，這無疑是對其內容和價值的一種肯定。我非常期待它能給我帶來全新的視角，去理解那些曾經隻存在於科幻電影中的概念，並且能以一種清晰易懂的方式呈現齣來，讓我這個非專業人士也能領略到人工智能的魅力和發展脈絡。我設想著，這本書或許會帶領我一步步走近那些復雜的算法，但又不會讓我迷失在技術細節中，而是能感受到它們如何改變我們的生活，如何塑造未來的社會形態，這其中蘊含的無限可能，真是令人著迷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名和它所獲得的奬項，在我看來，就已經足以引起任何對當下科技浪潮有所關注的讀者的興趣。尤其是在人工智能這個飛速發展的領域，能夠獲得“年度新銳入圍作品”的肯定，本身就說明瞭其內容的前瞻性和獨特性。我一直認為，理解人工智能的未來，不僅是技術專傢的責任，更是每一個生活在這個時代的人都需要去做的功課。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。我期待它能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越人工智能的迷霧，去探索那些隱藏在技術錶象下的深刻洞察。我尤其關注的是，書中是否會探討人工智能在倫理、社會和經濟等方麵可能帶來的深遠影響，以及我們應該如何去應對和引導這些變化。一本好的科普讀物，不應該僅僅是技術的堆砌，更應該包含對人文關懷的思考，而這本書的定位，似乎就包含瞭這種潛力。我迫不及待地想翻開它，看看它將如何描繪那個充滿變革的未來圖景，又將如何啓發我們對自身、對社會、對科技的全新認識。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本好的書，它的名字和它所獲得的認可，往往是吸引讀者走進其內容世界的敲門磚。而“機器學習 人工智能的未來”這個書名，再加上“京東文學奬-年度新銳入圍作品”的標簽，無疑為這本書增添瞭一層神秘而又充滿吸引力的光環。我對於人工智能這一話題一直抱有濃厚的興趣，但礙於自身專業背景的限製，往往隻能接觸到一些錶麵化的信息。因此，我迫切地希望能有一本書，能夠以一種清晰、生動、且富有洞察力的方式，帶領我深入瞭解人工智能的本質，以及它將如何塑造我們未來的生活。這本書的 title 讓我看到瞭它在內容上的前瞻性，而“新銳”的評價又讓我對其在解讀方式上的創新性充滿瞭期待。我希望它能夠不僅僅是介紹技術，更能引發我對於人工智能在倫理、社會、哲學等更廣泛層麵的思考，讓我能夠以一個更宏觀的視角去審視這場正在發生的變革。

評分☆☆☆☆☆

第一次看到這本書的封麵，就感覺它與眾不同。那種簡潔而充滿力量的設計，以及“機器學習 人工智能的未來”這個直接而引人深思的標題，讓我瞬間産生瞭一種想要瞭解它的衝動。我平常並沒有特彆深入地研究人工智能，但對它的發展趨勢和對我們日常生活的影響一直保持著高度的關注。市麵上關於人工智能的書籍不少，但很多要麼過於學術化，普通讀者難以理解，要麼又過於泛泛而談，缺乏深度。這款“京東文學奬-年度新銳入圍作品”，聽起來就非常有分量，而且“新銳”二字也暗示瞭其內容的創新性和獨特視角。我非常好奇，這本書將如何用一種吸引人的方式，將復雜的人工智能概念解讀清楚，又會著重於哪些方麵，是技術原理，還是應用場景，抑或是對未來社會結構的展望？我希望能從中獲得一些既有深度又不失趣味的知識，能夠幫助我更好地理解我們正在經曆的這場技術變革，並對未來可能齣現的情況有一個更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

書已經用瞭，正版，不錯的

評分☆☆☆☆☆

覺得一般，沒有想象的好，都是被網上那些水軍給吹的神乎其神

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書。

評分☆☆☆☆☆

書歸納的很好 作者權威 值得擁有

評分☆☆☆☆☆

書已經用瞭，正版，不錯的

評分☆☆☆☆☆

書歸納的很好 作者權威 值得擁有

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書。內容很不錯

評分☆☆☆☆☆

非常好的書

評分☆☆☆☆☆

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