一本书读懂人工智能(图解版)

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李连德 著
图书标签:
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出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115424037
版次:01
商品编码:11936995
包装:平装
开本:小16开
出版时间:2016-06-01
页数:192
正文语种:中文

具体描述

编辑推荐

从1.0时代到4.0时代,人工智能潜移默化地影响着我们的生活,也为我们提供了诸多便利,很难想象没有人工智能的生活会是怎样的。但究竟什么是人工智能?它是如何发展的?人工智能在将来又会变成什么样呢?就让我们通过阅读本书,一起解读人工智能。

人工智能:藏于冰山下的万亿级巨大市场
信息奇点:让人类永生,还是做人类的主人

图灵的计算王国——人工智能1.0时代
知识,让计算机更聪明——人工智能2.0时代
悄然兴起的“机器学习”——人工智能3.0时代
“深度学习”打破沉寂——人工智能4.0时代

内容简介

阿尔法狗与李世石的人机“世纪大战”让人工智能又一次成为了人们关注的焦点。到底什么是人工智能?人工智能的发展历程如何?人工智能将怎样改变我们的生活?本书将带你找到这些问题的答案。
本书共分为7章,第1章简要介绍了我们生活中常见的人工智能与相关知识,第2章至第5章分别详细介绍了人工智能发展历程中的1.0至4.0四个时代,第6章阐述了人工智能对人类社会的影响,第7章展望了人工智能与人类的未来生活。
本书适合对人工智能有兴趣,希望了解人工智能的读者阅读。

作者简介

作者简介
李连德
2009年毕业于东北大学,并获得博士学位。辽宁省普通高等学校自动化类专业教学指导委员会委员,现任沈阳城市学院机电工程学院院长,主要研究领域为嵌入式系统及智能控制系统,曾主持并参与多项企业工程项目。近年来主持并参与了三项省级教学改革项目,一项省级科学研究项目;指导多个国家和省级大学生创新创业项目;多次指导学生参加ACM大赛,并获得奖项。在核心刊物上发表了多篇学术论文,出版了教材和实验指导手册。

目录

第1章
人工智能:藏于冰山下的万亿级巨大市场 001
1.1 世纪大战:阿尔法狗VS李世石 002
1.2 到底什么是人工智能 005
1.3 汽车会改变,机器人也会改变 010
1.4 超高速运算的威力 015
1.5 谷歌狂想:创造真正的人工智能 019
1.6 百度的先见之明 023
第2章
人工智能1.0时代:图灵的计算王国 029
2.1 人工智能之父:阿兰·图灵 030
2.2 推理与搜索的年代 034
2.3 “人工智能”术语的起源 038
2.4 用搜索树探寻迷宫 042
2.5 机器人行动过程规划 048
目 录
一本书读懂人工智能(图解版)
002
第3章
人工智能2.0时代:知识,让计算机更聪明 051
3.1 人机对话 052
3.2 堪比专家的专家系统 056
3.3 本体研究:如何正确描述知识 060
3.4 重量级本体论与轻量级本体论 064
3.5 机器翻译难在何处 067
3.6 生不逢时的第五代计算机 070
3.7 第二次人工智能浪潮消退 074
第4章
人工智能3.0时代:悄然兴起的“机器学习” 079
4.1 数据激增与机器学习的兴起 080
4.2 学习即区分 084
4.3 有监督学习与无监督学习 088
4.4 各式各样的分类方法 092
4.5 用人工神经网络识别手写文字 098
4.6 机器学习的难点 103
第5章
人工智能4.0时代:“深度学习”打破沉寂 107
5.1 深度学习开创新时代 108
目 录
003
5.2 自动编码器:输入与输出相同 112
5.3 多层架构深度挖掘 117
5.4 情绪识别里的“深度学习” 120
5.5 鲁棒性:飞跃发展的关键 125
第6章
正在展开的未来:人工智能对人类社会的影响 131
6.1 人工智能对人类社会的影响 132
6.2 将要消失的职业与被保留的职业 137
6.3 人工智能催生新业务 142
6.4 人工智能与军事 146
6.5 “知识转移”改变产业结构 150
6.6 人工智能垄断阴云 154
6.7 濒临失业的人们 159
第7章
信息奇点:让人类永生,还是做人类的主人 163
7.1 信息奇点:超人类智能时代 164
7.2 人工智能的摩尔定律 168
7.3 人类永生:半人半机器人 173
7.4 三体世界中的人工智能 179
7.5 假如人工智能妄想征服人类 183
7.6 人工智能须造福大众 188

前言/序言


《一本书读懂人工智能(图解版)》精彩试读 前言:拨开迷雾,洞见智能的未来 人工智能(AI),这个曾经只存在于科幻小说中的概念,如今已悄然融入我们生活的方方面面。从智能手机里的语音助手,到推荐你下一个观看视频的算法,再到自动驾驶汽车的雏形,AI的力量正以前所未有的速度改变着世界。然而,对于许多人来说,AI仍然是一个充满神秘色彩的领域。它究竟是什么?它是如何运作的?它将如何影响我们的未来?这些疑问常常萦绕在我们心头。 《一本书读懂人工智能(图解版)》正是为了解答这些疑问而生。我们深知,要真正理解一个复杂的领域,绝非易事。艰涩的理论、晦涩的术语、复杂的公式,这些都可能成为阻碍我们前进的绊脚石。因此,我们尝试了一种全新的方式——用直观易懂的图解,辅以精炼生动的文字,带领读者一步步揭开AI的神秘面纱。我们希望这本书能够成为你探索AI世界的引路人,让你在轻松愉快的阅读体验中,构建起对AI的系统认知。 本书并非堆砌枯燥的学术理论,也不是罗列冰冷的技术细节。我们的目标是让你“读懂”,是让你真正理解AI的核心思想、关键技术以及它们所蕴含的巨大潜力。我们将从AI的起源谈起,追溯它发展的脉络,让你明白这项技术并非凭空出现,而是人类智慧不断积累和突破的结晶。接着,我们会深入探讨AI最核心的组成部分,例如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等,并通过精心设计的图示,将这些抽象的概念具象化,让你能够“看见”AI是如何思考、如何学习、如何感知世界的。 更重要的是,我们将不止步于技术的介绍,而是着眼于AI的应用及其对社会的影响。AI如何赋能各行各业,为我们的生产生活带来变革?AI的发展又将对人类社会提出哪些挑战,又将为我们创造怎样的机遇?这些都是本书想要与你一同探讨的议题。我们相信,理解AI不仅是为了掌握一门前沿技术,更是为了更好地理解我们所处的时代,并积极地塑造我们共同的未来。 本书的编写力求做到: 系统性: 从概念到技术,从应用到伦理,构建AI知识的完整框架。 易理解: 抛弃晦涩难懂的语言,用通俗的解释和形象的图示,让AI触手可及。 启发性: 不仅传授知识,更激发读者对AI的思考和探索。 前瞻性: 关注AI的最新发展趋势,预见其未来的走向。 无论你是对AI充满好奇的初学者,还是希望系统梳理AI知识的从业者,亦或是对技术变革可能带来的影响感到关切的每一个普通人,我们都相信,《一本书读懂人工智能(图解版)》都能为你带来启发与收获。 现在,就让我们一起踏上这场激动人心的AI探索之旅吧! --- 第一章:人工智能的黎明:从梦想家到实践者 在人类的想象中,创造拥有智能的机器似乎是一个古老的梦想。从神话故事里的自动人偶,到哲学思辨中的“机械心智”,人类对智能的探索从未停止。本章将带你穿越历史的长河,回顾人工智能思想萌芽的关键时刻,了解那些伟大的先驱者是如何一步步将这个看似遥不可及的梦想,转化为科学研究的课题。 古老的哲学思考: 探讨早期哲学家对思维、意识和智能的理解,以及这些思考如何为后来的AI研究奠定了思想基础。 图灵的远见: 深入剖析艾伦·图灵的“图灵测试”及其重要意义,它不仅是衡量机器是否具有智能的标杆,更是AI领域诞生的标志性事件。 人工智能的诞生: 追溯1956年达特茅斯会议的召开,这个里程碑式的事件正式确立了“人工智能”这一术语,并为该领域的长期发展设定了方向。 早期的探索与挫折: 了解AI发展初期,符号主义、逻辑推理等早期AI方法的尝试,以及它们在面对复杂现实问题时所遇到的挑战,也便是AI发展中的“冬天”。 知识驱动的时代: 介绍专家系统的兴起,它们如何试图将人类的专业知识编码到计算机中,以解决特定领域的问题,并从中学习。 图解亮点: 时间轴: 一幅清晰的AI发展历史时间轴,标注出关键事件、人物和理论。 图灵测试示意图: 以生动形象的漫画方式,展示图灵测试的交互过程。 符号主义代表性逻辑图: 简化展示逻辑推理的过程,帮助理解早期AI的思维方式。 早期专家系统架构图: 简要描绘专家系统的组成部分,如知识库、推理引擎等。 --- 第二章:机器学习的基石:让机器学会思考 如果说人工智能是目标,那么机器学习就是实现这一目标的关键技术之一。它让计算机不再仅仅依靠预设的指令行事,而是能够从数据中学习规律,并根据这些规律做出预测或决策。本章将为你揭开机器学习的神秘面纱,让你理解其核心原理和常见方法。 什么是机器学习? 用最直观的比喻解释机器学习的核心概念:从数据中学习,而不是被显式编程。 监督学习: 讲解监督学习的工作原理,包括如何利用带有标签的数据进行训练,以及线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习: 探索无监督学习,它如何在没有标签的数据中发现隐藏的模式,例如聚类和降维技术。 强化学习: 介绍强化学习,让机器通过与环境互动,从试错中学习最优策略,为机器人控制、游戏AI等领域提供了强大支持。 数据的重要性: 强调数据在机器学习中的核心地位,以及数据预处理、特征工程等关键步骤。 图解亮点: 监督学习流程图: 清晰展示输入数据、模型训练、预测输出的整个过程。 聚类算法示意图: 用不同颜色的圆点和圆圈,直观展示数据点的聚类过程。 强化学习的“智能体-环境”交互模型: 用简笔画展示智能体如何感知环境、做出动作,并获得奖励或惩罚。 不同算法的决策边界对比图: 形象展示线性模型、SVM等算法在数据分类时的不同效果。 特征工程的抽象概念图: 通过不同形状和颜色的几何图形,展示如何从原始数据提取有用的特征。 --- 第三章:深度学习的革新:神经网络的强大力量 近年来,深度学习的飞速发展成为了AI领域最激动人心的篇章。它借鉴了人脑神经网络的结构,构建出多层次的复杂模型,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本章将带你深入了解深度学习的奥秘。 人工神经网络的诞生: 回顾人工神经网络的概念起源,以及早期感知机模型的局限性。 多层感知机(MLP): 介绍多层感知机,它通过增加隐藏层,使得网络能够学习更复杂的非线性关系。 反向传播算法: 揭示反向传播算法如何实现神经网络的训练,它是深度学习得以广泛应用的关键。 卷积神经网络(CNN): 重点介绍CNN在图像处理领域的杰出表现,其卷积层、池化层等结构如何有效地提取图像特征。 循环神经网络(RNN)与长短期记忆网络(LSTM): 讲解RNN及其变种LSTM如何处理序列数据,在语音识别、文本生成等方面发挥巨大作用。 深度学习的框架: 简要介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,以及它们如何简化深度学习模型的开发。 图解亮点: 单层神经元模型示意图: 简化展示输入、权重、激活函数、输出的计算过程。 多层感知机(MLP)结构图: 直观展示输入层、隐藏层、输出层之间的连接关系。 反向传播算法的原理示意图: 用箭头和颜色变化,展示误差是如何从输出层反向传播到输入层的。 卷积神经网络(CNN)层级结构图: 形象展示卷积层、池化层、全连接层如何逐层提取和处理图像特征。 循环神经网络(RNN)的“循环”概念图: 用循环箭头和时间步,展示RNN如何处理序列信息。 LSTM单元的内部结构示意图: 简化展示LSTM的门控机制,例如遗忘门、输入门、输出门。 --- 第四章:AI的眼睛与耳朵:计算机视觉与自然语言处理 如果没有“看见”和“听懂”的能力,人工智能将难以真正理解和交互我们所处的真实世界。本章将聚焦于人工智能的两大核心能力:计算机视觉和自然语言处理,它们赋予了AI感知和理解世界的能力。 计算机视觉:让机器“看懂”世界: 图像识别与分类: AI如何识别图片中的物体,并将其归类。 目标检测与分割: AI如何在图片中精确定位和识别多个目标,并区分出它们的边界。 人脸识别与姿态估计: AI如何识别人脸特征,甚至判断人物的动作和姿势。 场景理解: AI如何理解图像中的整体场景和物体之间的关系。 自然语言处理(NLP):让机器“听懂”人类语言: 文本的理解与生成: AI如何理解文本的含义,并生成流畅自然的语言。 机器翻译: AI如何实现不同语言之间的自动翻译。 情感分析: AI如何判断文本中蕴含的情感倾向(积极、消极、中性)。 问答系统与对话机器人: AI如何理解用户的问题,并提供准确的回答,实现智能对话。 词嵌入技术(Word Embeddings): 讲解如何将词语转化为向量,以便计算机进行处理和理解。 图解亮点: 图像识别流程示意图: 从像素输入到类别输出的整个过程。 目标检测的边界框标注图: 展示AI如何在图片中标注出识别出的物体。 人脸识别的特征点标记图: 简示AI如何提取人脸的关键特征点。 机器翻译的输入-输出对比图: 展示不同语言之间的转换效果。 文本情感分析的词语情绪打分图: 以可视化方式展示句子中各词语的情感倾向。 对话机器人的交互流程图: 展示用户输入、AI理解、回复生成的过程。 词嵌入的可视化展示: 用二维散点图展示词语之间的语义关系,例如“国王-男人+女人≈王后”。 --- 第五章:AI的智慧之眼:深度学习在计算机视觉中的应用 深度学习的崛起,极大地推动了计算机视觉技术的发展,使其在诸多应用场景中取得了超越人类的性能。本章将深入剖析深度学习在计算机视觉领域的关键技术与应用。 CNN的演进: 深入理解AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN模型的结构演进,它们如何不断刷新图像识别的记录。 目标检测的利器: 详细介绍R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等目标检测算法,它们如何实现高效而精准的目标定位。 语义分割与实例分割: 讲解AI如何进行像素级别的图像理解,区分图像中的不同对象。 图像生成与风格迁移: 探索生成对抗网络(GAN)等技术,让AI能够创造出逼真的图像,甚至模仿特定艺术家的风格。 三维视觉与点云处理: 介绍AI如何理解三维空间信息,以及在自动驾驶、机器人导航等领域的应用。 图解亮点: 经典CNN模型架构示意图: 通过层级结构图,展示不同CNN模型在网络深度和宽度上的差异。 Faster R-CNN的区域建议网络(RPN)工作流程图: 简化展示RPN如何高效生成候选目标区域。 YOLO的网格划分与边框预测示意图: 直观展示YOLO如何将图像划分为网格并直接预测边界框。 GAN的生成器与判别器交互示意图: 用“猫捉老鼠”的比喻,生动展示GAN的学习过程。 图像风格迁移的艺术作品对比图: 展示一张内容图像与一张风格图像融合后生成的艺术作品。 点云数据的三维可视化效果图: 展示LiDAR等传感器采集到的三维点云数据。 --- 第六章:AI的语言之魂:深度学习在自然语言处理中的革新 深度学习同样为自然语言处理带来了革命性的变化,让机器能够以更自然、更智能的方式与人类语言交互。本章将聚焦于深度学习在NLP领域的关键技术与应用。 词向量的革命: 深入理解Word2Vec、GloVe等词向量技术,它们如何捕捉词语之间的语义和句法关系。 序列到序列(Seq2Seq)模型: 介绍Seq2Seq模型及其在机器翻译、文本摘要等任务中的应用,为理解长序列的转化提供了基础。 注意力机制(Attention Mechanism): 讲解注意力机制如何让模型在处理长文本时,聚焦于最重要的信息,极大地提升了性能。 Transformer模型: 重点介绍Transformer模型及其在NLP领域的统治地位,如BERT、GPT系列模型,它们如何彻底改变了NLP的格局。 预训练语言模型(PLM): 解释PLM的强大之处,它们如何在海量文本数据上进行预训练,并能够通过微调适应各种下游任务。 情感分析、文本分类、命名实体识别等任务: 介绍深度学习在这些具体NLP任务中的实现与效果。 图解亮点: Word2Vec的“词类比”示意图: 如“国王 - 男人 + 女人 ≈ 王后”。 Seq2Seq模型的编码器-解码器架构图: 展示信息如何从输入序列编码到固定长度向量,再解码为输出序列。 注意力机制的权重热力图: 直观展示模型在处理某个词时,对输入序列中其他词的关注程度。 Transformer模型的自注意力(Self-Attention)机制示意图: 用箭头表示不同词语之间的相互关联程度。 BERT模型的预训练任务示意图: 如掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)。 GPT模型的多层Transformer解码器架构图: 展示GPT如何通过自回归的方式生成文本。 命名实体识别(NER)的标注示例图: 展示文本中人名、地名、组织名等实体被标记出来的效果。 --- 第七章:AI的决策者:强化学习的智慧之路 强化学习,让机器能够在复杂的环境中通过与环境的交互来学习最优策略,仿佛一个不断尝试和优化的“学徒”。本章将深入探讨强化学习的核心理念、关键算法及其激动人心的应用。 马尔可夫决策过程(MDP): 介绍强化学习的数学框架,理解状态、动作、奖励和转移概率的概念。 Q-Learning: 讲解Q-Learning算法,它是强化学习中最基础也最重要的算法之一,通过学习状态-动作值来指导决策。 深度Q网络(DQN): 介绍DQN如何将深度学习与Q-Learning结合,解决了大规模状态空间下的强化学习问题。 策略梯度(Policy Gradient): 讲解策略梯度方法,它直接学习最优的策略函数,在连续动作空间问题中表现出色。 AlphaGo的启示: 深入分析AlphaGo如何利用强化学习击败人类围棋顶尖选手,展示了AI在复杂决策任务上的强大潜力。 强化学习在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域的应用: 展望强化学习的广阔前景。 图解亮点: 马尔可夫决策过程(MDP)示意图: 用节点和箭头表示状态转移和奖励。 Q-Learning的Q表更新示意图: 展示Q值如何根据新的经验进行迭代更新。 DQN的整体架构图: 展示经验回放、目标网络等关键组件。 策略梯度算法的流程图: 从策略参数化到梯度计算,再到策略更新。 AlphaGo的蒙特卡洛树搜索(MCTS)示意图: 简要展示MCTS如何用于搜索最优落子点。 机器人手臂控制的强化学习示意图: 展示机器人如何通过试错学习抓取物体的动作。 --- 第八章:AI的伦理与未来:挑战与机遇并存 随着人工智能技术的飞速发展,它对社会、经济、伦理等方面的影响也日益凸显。本章将与你一起思考AI发展所带来的挑战,以及我们应该如何应对,共同塑造一个更美好的AI未来。 AI的偏见与公平性: 探讨AI模型中可能存在的偏见,以及如何构建更公平、更负责任的AI系统。 隐私与数据安全: 分析AI对个人隐私的影响,以及如何在数据利用与隐私保护之间取得平衡。 就业市场的变革: 讨论AI自动化对未来就业可能带来的冲击,以及我们需要为之做出的准备。 AI的安全性与可控性: 思考如何确保AI系统的安全可靠,避免潜在的风险。 AGI(通用人工智能)的探索: 展望AGI的可能性,以及它将为人类社会带来的深远影响。 人机协作的未来: 强调AI并非取代人类,而是与人类协同工作,共同创造价值。 负责任的AI发展: 呼吁构建一套完善的AI伦理规范和法律框架,引导AI朝着积极方向发展。 图解亮点: AI偏见产生的模型示意图: 用不同颜色和大小的圆点,展示训练数据中的不均衡可能导致的模型偏差。 数据隐私的风险示意图: 用锁和眼睛等图标,形象地展示数据泄露的风险。 就业市场转型示意图: 用图表展示不同行业和岗位受AI影响的程度。 AGI的抽象概念图: 用不同功能模块的组合,描绘AGI可能具备的跨领域智能。 人机协作的场景示意图: 展示人类与AI在不同工作场景中和谐共处的画面。 AI伦理原则的图标化展示: 如公平、透明、可解释、安全等原则的简洁图标。 --- 结语:拥抱智能,创造未来 《一本书读懂人工智能(图解版)》的旅程即将告一段落。我们希望通过这本书,能够让你对人工智能有一个清晰而全面的认识。AI不是一个遥不可及的科学幻想,而是正在深刻地改变我们世界的强大力量。理解它,拥抱它,我们才能更好地驾驭它,并用它来解决人类面临的各种挑战,创造一个更加智能、更加美好的未来。 人工智能的探索之路永无止境,本书只是你旅程的起点。愿你带着这份理解,继续在AI的广阔天地中探索、学习、创新,成为构建未来智能世界的重要一员。

用户评价

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从内容编排上看,《一本书读懂人工智能(图解版)》的设计非常巧妙。它不是简单地罗列知识点,而是将相关的概念和技术融会贯通,形成了一个有机的整体。比如,在讲解机器学习的几种主要算法时,书中并不是孤立地介绍,而是会联系它们在不同应用场景下的表现,让你能更直观地理解它们的优劣势。我尤其喜欢书中关于“模型训练”的讲解,它用生动的比喻,将“特征提取”、“模型选择”、“参数调整”等过程具象化,让我这个非技术背景的读者也能理解其中的奥秘。更难得的是,这本书在讲解核心技术的同时,也穿插了大量的历史故事和前沿动态,比如图灵测试的由来,深度学习的突破性进展,以及当前AI领域的热点话题,这些都让阅读过程充满了趣味性和启发性。这本书的价值在于,它不仅仅是一本知识的百科全书,更是一本能够激发读者好奇心和探索欲的引路书。它让我明白,AI并非遥不可及,而是可以通过系统性的学习和理解,逐渐掌握的。

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读完《一本书读懂人工智能(图解版)》,我最大的感受就是,这本书真的做到了“图解”二字。我之前也看过一些讲AI的书,但很多都充斥着晦涩的数学公式和专业术语,看得我头昏脑涨,感觉AI离我遥不可及。而这本《一本书读懂人工智能(图解版)》则完全不同,它用大量的图示,将那些抽象的概念形象化了。比如,在讲解神经网络时,书中用一幅幅生动的示意图,一步步地展示了神经元是如何连接、信号是如何传递的,甚至连权重更新的过程也用动画式的图解来表现,这让我一下子就理解了那些原本枯燥的算法原理。而且,书中还穿插了很多生活中的例子,比如推荐系统如何工作,人脸识别是如何实现的,这些都让我觉得AI并不是高高在上的技术,而是已经渗透到我们生活的方方面面。最让我惊喜的是,这本书的排版也很舒服,不像有些技术书籍那样密密麻麻,而是留白恰到好处,阅读起来一点都不费力。总的来说,如果你和我一样,对AI充满好奇但又担心看不懂,那么这本《一本书读懂人工智能(图解版)》绝对是一个绝佳的选择。它就像一位耐心又专业的老师,用最直观的方式,带你领略AI世界的奇妙。

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我一直觉得,要真正理解一个领域,除了技术细节,更重要的是了解它的发展脉络和核心思想。《一本书读懂人工智能(图解版)》在这方面做得相当出色。书中不仅仅停留在对各种算法的罗列,而是通过历史的视角,展现了AI从萌芽到蓬勃发展的整个过程。我尤其欣赏书中对于“专家系统”、“机器学习”和“深度学习”这几个关键发展阶段的梳理,这让我能够清晰地看到AI技术是如何一步步演进,又是如何解决之前遇到的瓶颈的。更重要的是,这本书并没有刻意去神化AI,而是保持了一种审慎的态度,探讨了AI的局限性以及未来可能面临的挑战。这让我觉得这本书的内容非常扎实,而且具有前瞻性。它不仅仅是在教你“是什么”,更在引导你去思考“为什么”和“接下来会怎样”。对于想要构建一个对AI更全面、更深入认识的读者来说,这本书无疑是一个非常好的起点,它为你打下了坚实的基础,并为你指明了进一步探索的方向。

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坦白说,我一开始对“图解版”三个字并没有抱太大的期望,总觉得会是那种流于表面的东西。但《一本书读懂人工智能(图解版)》完全颠覆了我的认知。书中那些精致的插画和流程图,简直是技术理解的“神器”。我之前在网上看到过很多关于“决策树”的解释,但总是抓不住重点,直到在这本书里看到了一张清晰的决策树展开图,并且辅以不同场景的例子,我才豁然开朗。它就像一条清晰的路径,指引着我一步步走向理解的彼岸。而且,书中对各种AI应用的介绍,也足够接地气,比如在讲述“自然语言处理”时,作者用一个简单的对话机器人作为例子,循序渐进地展示了它背后的技术原理。这种由浅入深、由具体到抽象的学习方式,大大降低了AI的学习门槛。对于那些希望快速掌握AI核心概念,并且愿意通过视觉化方式来加深理解的读者来说,这本书绝对是物超所值。它让我看到了技术书籍也可以如此生动有趣,并且富有启发性。

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这本书的叙事风格让我觉得非常亲切,像是和一个经验丰富的行业前辈在轻松地聊天。作者没有上来就抛出一堆理论,而是从一个宏观的视角,娓娓道来人工智能的发展历程,以及它所扮演的角色。我特别喜欢书中关于“弱人工智能”和“强人工智能”的区分,这种清晰的界定,让我对AI的不同阶段有了更深刻的认识。它没有神化AI,也没有过度渲染它的威胁,而是用一种客观、理性的态度,分析了AI的潜力和局限性。书中还探讨了AI对社会、伦理、就业等方面的影响,这些内容让我产生了许多思考。我印象深刻的是,书中并没有回避AI带来的挑战,比如数据隐私、算法偏见等问题,反而深入剖析了这些问题产生的原因以及可能的解决方案。这种全面而深刻的探讨,让我对AI的理解不再停留在表面的技术层面,而是上升到了对它未来发展方向和社会影响的认识。对于想要系统性了解AI,并对其背后的逻辑和潜在影响有所思考的读者来说,这本书无疑是一本难得的入门读物。

评分

挺不错的,品质保障,物美价廉的。

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业内很火,先从初步做起。

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大概看了一下,字迹很清晰很不错等看完再评价

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书已收到,包装完好,内容完好。还没学习不知道讲的好不好。

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通俗易懂,感觉还是可以的。

评分

不错,到货快,是正版。

评分

挺不错的,品质保障,物美价廉的。

评分

适合3岁的小朋友

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书是非常好的书,值得反复阅读

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