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100千字 字数
2018-08-01 发行日期
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主编推荐语

探讨机器学习与复杂系统如何影响生活，涵盖语音识别至金融危机预测。

内容简介

本书从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习和深度学习算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。

最终，我们上升到自然界解决复杂性最有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 序
  • 第一部分 复杂性
  • 1 复杂系统
  • 2 用复杂网络看世界经济（阅读难度★）
  • 3 风险管理策略之复杂科学视角
  • 4 从物理角度看复杂
  • 第二部分 机器学习
  • 5 白话机器学习（阅读难度★）
  • 6 浅谈贝叶斯分析
  • 7 简单贝叶斯分类器（阅读难度★）
  • 8 决策树方法（阅读难度★★）
  • 9 感知机：神经网络的基础（阅读难度★★★）
  • 10 降维：应对复杂的通用武器（阅读难度★）
  • 第三部分 神经网络
  • 11 神经网络不神秘
  • 12 CNN的几个关键词（阅读难度★★★）
  • 13 时间序列与RNN
  • 14 会遗忘的神经网络（阅读难度★★★）
  • 15 跟着AlphaGo理解深度强化学习框架（阅读难度★★★）
  • 16 从阿尔法元看强化学习的更广阔潜力
  • 第四部分 宇宙间最复杂的就是我们的大脑
  • 17 深层视觉信息的编码机制（阅读难度★）
  • 18 大脑的自由能假说
  • 19 大脑中的支持向量机（阅读难度★★★）
  • 20 机器学习是如何巧妙理解我们大脑的工作原理的（阅读难度★★）
  • 21 大脑经济学（阅读难度★）
  • 22 人工智能vs人类智能（阅读难度★★）
  • 第五部分 人工智能应用谈
  • 23 人工智能会取代艺术家的工作吗
  • 24 机器学习预测心理疾病
  • 25 人机协作决策的两种方式
  • 26 小数据机器学习
  • 27 用深度学习玩图像的七重关卡
  • 28 深度学习助力基因科技
  • 29 机器学习对战复杂系统
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。